HRV-Rechner: RMSSD, SDNN, Spektrum und DFA α1 aus RR-Intervallen

So gehen Sie vor

1. Exportieren Sie die RR-Intervalle aus Ihrer Aufzeichnungs-App. Die meisten Gurt-Apps können das: Polar Sensor Logger, Elite HRV und HRV Logger speichern eine CSV- oder TXT-Datei, und Kubios exportiert eine Textdatei mit Intervallen.
2. Fügen Sie die Zahlen in das Feld ein oder öffnen Sie die Datei. Eine Kopfzeile, eine Zeitspalte und Notizen nach den Zahlen sind kein Problem.
3. Drücken Sie „HRV berechnen“. Prüfen Sie die Zeile unter dem Ergebnis: Dort steht, welche Spalte gelesen wurde und ob die Werte als Millisekunden oder Sekunden verstanden wurden. Stimmt das nicht, wählen Sie die Einheit selbst und rechnen Sie erneut.

Diese Formate werden gelesen

• Eine einfache Liste, ein Intervall pro Zeile oder durch Kommas, Leerzeichen oder Tabulatoren getrennt.
• Eine Tabelle, getrennt durch Kommas, Semikolons oder Tabulatoren. Die RR-Spalte wird an einer Kopfzeile wie RR, RRI, rr_ms, RR-interval [ms], IBI oder interval erkannt. Ohne Kopfzeile wird die einzige Spalte genommen, deren Werte wie Herzschlagintervalle aussehen und nicht ständig steigen, sodass eine Zeitspalte nie als Intervalle gelesen wird.
• Millisekunden oder Sekunden. Eine Einheit in der Kopfzeile, etwa [ms] oder (s), wird übernommen; sonst werden Werte unter 10 als Sekunden gelesen. Dezimalkommas (0,812) funktionieren ebenfalls.
• Bis zu 50.000 Intervalle, etwa 14 Stunden bei 60 Schlägen pro Minute, aus einer Datei von bis zu 5 MB.

Was die Werte bedeuten

Bevor etwas berechnet wird, wendet der Rechner seine eigene Regel an: Intervalle außerhalb von 300 bis 2.000 ms und Intervalle, die mehr als 25 % vom Median ihrer Nachbarn abweichen, werden als Artefakte entfernt: verpasste oder zusätzliche Schläge, keine echten Veränderungen. Über einen entfernten Schlag hinweg werden nie Differenzen gebildet. Das Ergebnis listet jeden entfernten Schlag auf und markiert ihn im Tachogramm. Andere Software und die Demo auf der Glossarseite zum Artefakt verwenden andere Regeln und können andere Schläge markieren.

RMSSD

Wie stark sich jedes Intervall vom nächsten unterscheidet, in Millisekunden. In Ruhe spiegelt der RMSSD vor allem den beruhigenden Teil des Nervensystems (Parasympathikus) wider. Er ist der Wert, den die meisten Apps als HRV anzeigen.

lnRMSSD

Der natürliche Logarithmus des RMSSD. Er zieht niedrige Werte auseinander und lässt sich über Wochen leichter mitteln.

SDNN

Die Standardabweichung aller bereinigten Intervalle: die Gesamtvariabilität, schnelle und langsame Anteile zusammen.

pNN50

Der Anteil benachbarter Intervalle, die sich um mehr als 50 ms unterscheiden.

SD1 und SD2

Breite und Länge der Wolke im Poincaré-Plot. SD1 ist der RMSSD geteilt durch √2 und enthält daher dieselbe Information. SD2 wird aus SDNN und SD1 berechnet, als √(2 × SDNN² − SD1²) (Brennan u. a., 2001).

Stressindex nach Baevsky

Wie dicht die Intervalle beieinanderliegen. Er wird nur ab 2 Minuten an Schlägen angezeigt, weil das Histogramm dahinter eine lange Reihe braucht.

HRV-Triangularindex und TINN

Zwei Zahlen, die aus dem Histogramm der Intervalle in Klassen von 7,8125 ms abgelesen werden: die Anzahl der Intervalle geteilt durch die Höhe der am stärksten gefüllten Klasse und die Basisbreite des Dreiecks, das am besten zum Histogramm passt. Beide wachsen mit der Variabilität und sind für Aufzeichnungen von 5 Minuten bis 24 Stunden gedacht.

LF-, HF-, VLF- und ULF-Leistung

Die Variabilität, aufgeteilt danach, wie schnell sie schwingt: HF (0,15–0,4 Hz) folgt der Atmung, LF (0,04–0,15 Hz) mischt Blutdruckrhythmen mit langsamem Atmen, VLF (0,003–0,04 Hz) und ULF (unter 0,003 Hz) sind noch langsamer. Jeder dieser Werte ist die Fläche unter dem Spektrum im jeweiligen Band, in ms². Das Spektrum wird nach der Welch-Methode aus den Intervallen berechnet, die mit 4 Hz neu abgetastet und mit Smoothness Priors trendbereinigt wurden. In einer 5-Minuten-Aufzeichnung ist VLF überwiegend langsame Drift; die Task Force rät davon ab, VLF aus so kurzen Aufzeichnungen zu deuten.

LF n.u., HF n.u. und LF/HF

LF und HF als Anteile an ihrer Summe (normierte Einheiten) und ihr Verhältnis. Diese Werte beschreiben die Balance zwischen den beiden Bändern, nicht die zwischen den beiden Zweigen des Nervensystems.

DFA α1 und α2

Trendbereinigte Fluktuationsanalyse: wie das Auf und Ab der Intervalle mit dem betrachteten Abschnitt wächst, über 4–16 Schläge (α1) und 16–64 Schläge (α2). Nahe 1 haben die Schläge auf jeder Skala ein Gedächtnis; nahe 0,5 verhalten sie sich wie Rauschen. Aufzeichnungen in Ruhe ergeben meist ein α1 von etwa 1 oder höher, doch ein starker, regelmäßiger Atemrhythmus kann es senken. Belastung verschiebt es von etwa 1 bei leichter Anstrengung in Richtung 0,5 bei harter Anstrengung; die Schwelle von 0,75, die manche Apps nutzen, gilt nur bei einem Rampentest.

Sample Entropy und Approximate Entropy

Wie unvorhersehbar der Rhythmus ist: ob auf Folgen von zwei ähnlich aussehenden Schlägen ein dritter folgt, der ebenfalls passt. Ein höherer Wert bedeutet einen weniger regelmäßigen Rhythmus. Sample Entropy ist die neuere, weniger verzerrte Version.

Welcher Parameter braucht welche Aufzeichnungsdauer?

Ist die Mindestdauer eines Felds nicht erreicht, steht dort ein Hinweis statt einer Zahl. Die Mindestwerte des Rechners: HF 1 Minute, LF 2 Minuten, VLF 5 Minuten, ULF 24 Stunden; Histogramm-Parameter 5 Minuten; DFA α1 64 Schläge, α2 20 Minuten; Sample und Approximate Entropy 200 Schläge.

Aufzeichnungsdauer und Bedingungen verändern die Werte

HRV-Parameter hängen davon ab, wie lange Sie aufgezeichnet haben und was Sie dabei getan haben. Der Task-Force-Standard von 1996 legt 5 Minuten als Kurzzeitaufzeichnung fest und warnt davor, SDNN-Werte aus unterschiedlich langen Aufzeichnungen zu vergleichen, weil der SDNN mit der Aufzeichnungsdauer wächst. Der RMSSD ist bei kurzen Aufzeichnungen stabiler, doch Körperhaltung, Atmung, Sprechen, Kaffee und Tageszeit verändern ihn alle.

Vergleichen Sie also Gleiches mit Gleichem: dieselbe Länge, dieselbe Körperhaltung und dieselbe Tageszeit. Für einen fairen Vergleich mit veröffentlichten Daten nutzen Sie eine 5-Minuten-Aufzeichnung in Ruhe und prüfen den RMSSD dann im HRV-Check. Eine solche Aufzeichnung erstellen Sie mit dem HRV-Test mit Brustgurt.

Quellen

• Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology. Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Circulation 1996;93(5):1043–1065. doi:10.1161/01.CIR.93.5.1043
• Brennan M, Palaniswami M, Kamen P. Do existing measures of Poincaré plot geometry reflect nonlinear features of heart rate variability? IEEE Transactions on Biomedical Engineering 2001;48(11):1342–1347. doi:10.1109/10.959330
• Tarvainen MP, Ranta-aho PO, Karjalainen PA. An advanced detrending method with application to HRV analysis. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 2002;49(2):172–175. doi:10.1109/10.979357
• Peng CK, Havlin S, Stanley HE, Goldberger AL. Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series. Chaos 1995;5(1):82–87. doi:10.1063/1.166141
• Richman JS, Moorman JR. Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy. American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology 2000;278(6):H2039–H2049. doi:10.1152/ajpheart.2000.278.6.H2039
• Pincus SM. Approximate entropy as a measure of system complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences 1991;88(6):2297–2301. doi:10.1073/pnas.88.6.2297