日常心脏活动的自动批量处理:比较全自动批量与黄金标准手动处理
Maximilian Schmausser1, Christoph Hoog Antink2, Michael Kaess3,4
1Department of Child and Adolescent Psychiatry, Psychosomatics and Psychotherapy, Faculty of Medicine and University Hospital Cologne, University of Cologne, Cologne, Germany.
Journal of biological rhythms
|July 11, 2025
概括
从心电图 (ECG) 数据分析心率 (HR) 和心率变化 (HRV) 的自动化管道显示了对HR的良好一致性,但与手动方法相比,对HRV的偏差更大. 对于HRV分析需要进一步验证.
科学领域:
- 生理学和生物医学工程
- 心血管研究研究心血管研究
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 长期心率 (HR) 和心率变化 (HRV) 分析为自主神经系统功能提供了洞察力.
- 传统的心电图 (ECG) 对HR和HRV的数据处理是耗时的,因为手工移除文物和视觉检查.
- 自动化批处理管道旨在简化从长期心电图记录中分析昼间HR和HRV模式.
研究的目的:
- 评估三种自动批处理管道 (NeuroKit2,RHRV,Systole) 的性能,用于分析白天HR和HRV模式.
- 通过使用48小时心电图记录,将这些自动化管道的准确性与人工黄金标准 (Kubios) 进行比较.
- 评估来自自动化与手动处理方法的日间HR和HRV模式估计的一致性.
主要方法:
- 利用来自参与者队列的原始48小时心电图记录.
- 将三个自动批处理管道 (NeuroKit2,RHRV,Systole) 与使用Kubios作为黄金标准的手工处理进行比较.
- 分析了HR和HRV的点估计,以及使用Cosinor分析的日间变化模式.
主要成果:
- 与黄金标准相比,自动化管道显示了HR估计的良好一致性 (r=0.91-0.99,α=0.90-0.99).
- 人力资源价值估计显示,自动化管道的偏差较大 (r=0.66-0.87,α=0.76-0.90).
- 对日间HR模式的协分析显示,与NeuroKit2有很强的一致性 (r=0.94-0.99,α=0.97-0.99),但对于RHRV和心缩来说较弱. 在HRV的共子参数中,差异较大 (r=0.41-0.86,α=0.59-0.91).
结论:
- 对于日间HR和HRV分析的ECG数据的自动批量处理显示了与手工黄金标准的中等到很好的一致性.
- 在HRV估计和日间模式分析中存在显著差异,在使用自动化管道时需要谨慎.
- 需要进一步验证和完善自动化工具,以确保可靠的长期HR和HRV分析.
