脈搏感應器PPG的應用(5)：心率變異性的時域分析

既然一直說到心率變異性與自律神經的活性是有關係的，那麼怎麼量化呢？

我在micro:bit裡頭也實作了兩個時域分析，只要按下A+B鍵就會將先前紀錄的脈搏資料作分析，算出SDNN和RMSSD

脈搏與心輸出感測程式

操作方法

1.將程式傳入micro:bit之後，開啟Show Data觀看圖表

2.確認閾值落在第一高峰之下，而不會碰到第二高峰。你可以按A和B調整閾值高低

3.先按下A+B，它會先將之前資料做運算以及歸零，然後畫面會停止

4.在按下A+B，圖表開始記錄目前的脈搏波形以及算出BPM

5.大約3~5分鐘後，按下A+B，輸出會停止，就會看到剛剛那段時間的時域分析

SDNN
SDNN是兩個正常心跳之間間隔的標準差，單位是毫秒。此數值越高表示自律神經比較平衡
NN是 normal-to-normal
SDNN是 standard deviation of the NN interval


RMSSD
RMSSD是RMSSD (Root Mean Square of the Successive Differences)，代表兩正常心跳心率間隔差值(後一個心率間距和前一個心率間距 RR 的差值)的均方根。差值平方後相加，再做平均，然後開根號，單位為也是毫秒。此數值越高表示副交感神經越活躍

這個計算來自1996年時，歐洲心臟醫學會(European Society of Cardiology)制定的心率變異性臨床指引
Heart rate variability Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use


有了數據，那麼到底多少才算正常或太高、太低呢？這就需要常模了，因為心率變異性受到年齡、身體狀況、是否運動、量測姿勢...等影響。所以需要跟同齡常模來相比會比較合理。

SDNN常模

先列出幾個SDNN的常模

1.medi-core的 SA-300P的資料
 http://medi-core.com/download/HRV_clinical_manual_ver3.0.pdf

2.Andreas Voss等人在2015年調查不同年齡階段的各種時域分析和頻域分析的指標數值
論文Short-Term Heart Rate Variability—Influence of Gender and Age in Healthy Subjects

EHRV這個網站有再將資料表格整理如下

https://elitehrv.com/hrv-demographics-age-gender

3. 2011年有一個研究有韓國人的分齡常模

Determinants for Heart Rate Variability in a Normal Korean Population

男性常模

女性常模

4.在此診所的HRV判別報告說明裡也有兩張圖表可作為常模參考

http://hrvtw.blogspot.com/2010/09/hrvq.html

這些常模來自不同的研究和不同的族群，要說應該用哪個常模來比較，其實我也不知道，但是可以看到的現象是SDNN會隨著年齡遞減。也就是年紀越大，心率變異性會降低。

除了和別人比以外，其實自己和自己也是很好比較的對象。確保自己每次都在同樣的狀態、同樣的姿勢、同樣的時間點量測。比較自己的生理心理狀態的差異，去看自己的SDNN或RMSSD的變化，也是很有趣的。

又或者你可以再回頭試試看，當你整個人縮在電腦前低頭駝背含胸時，你的SDNN會是多少。而當你能自然擴展胸腔，並且進行腹式呼吸時，SDNN又會是多少？

除了SDNN和 RMSSD之外，在時域分析上也會使用 pNN50，這代表正常心率相鄰兩個間距時間差超過 50 毫秒佔全部心率間隔數量的百分比。單位為 % 。也會用於自律神經的評估。