모든 HRV 지표를 한곳에

HRV 앱과 소프트웨어는 수십 가지 수치를 보여 줍니다. 여기에 계열별로 모두 모았고, 각 수치가 무엇을 나타내는지, 단위, 필요한 기록 시간, 자세한 설명 링크를 담았습니다.

샘플 기록에서 이 수치가 변하는 모습을 보려면 HRV 랩을 여세요. 내 박동 간 데이터로 직접 계산하려면 HRV 계산기를 사용하세요. 지표가 아닌 용어는 용어집에서 찾아보세요.

시간 영역

박동 간 간격 목록에서 바로 구한 통계입니다. 평균, 흩어진 정도, 큰 변화의 횟수가 있습니다. 대부분의 앱은 이 중 하나, 대개 RMSSD를 보여 줍니다.

더 읽기: 가슴 스트랩과 비교할 때 시계나 링에서 가장 크게 달라지는 지표

  • 평균 RR, HR

    평균 RR 간격과 평균 심박수

    기록에서 심장 박동 사이의 평균 시간을 밀리초로 나타낸 값입니다. 심박수는 이 수를 뒤집은 값으로, 60,000을 평균 RR 간격으로 나눈 수입니다.

    단위
    ms(HR은 bpm)
    주로 반영하는 것
    심장이 평균적으로 얼마나 빠르게 뛰는지를 나타냅니다. 다른 모든 수치는 이 값을 기준으로 읽습니다.
    기록 시간
    길이 무관 기록 시간은 상관없습니다. 기록한 구간의 평균이기 때문입니다.
    RRmean=1N∑i=1NRRi,HR=60 000RRmean\mathrm{RR}_{\mathrm{mean}} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\mathrm{RR}_i,\qquad \mathrm{HR} = \frac{60\,000}{\mathrm{RR}_{\mathrm{mean}}}
  • RHR

    안정 시 심박수

    완전히 쉬고 있을 때의 분당 심장 박동 수입니다. 성인은 보통 분당 60~100회이며, 잘 훈련된 운동선수는 더 낮습니다.

    단위
    bpm
    주로 반영하는 것
    안정 시의 심박수입니다. 체력이 좋아지면 몇 달에 걸쳐 낮아지고, 질병, 좋지 않은 수면, 스트레스는 이 값을 높입니다.
    기록 시간
    길이 무관 충분히 쉰 상태의 측정값입니다. 기기에 따라 수면 중에 재기도 하고, 낮에 따로 확인하기도 합니다.
    HR=60 000RRmean\mathrm{HR} = \frac{60\,000}{\mathrm{RR}_{\mathrm{mean}}}
  • RMSSD

    연속한 NN 간격 차이의 제곱평균제곱근

    연속한 NN 간격 차이의 제곱평균제곱근. 심장 박동 간격이 다음 간격과 얼마나 다른지를 밀리초 단위로 나타내는 심박변이도(HRV) 지표이며, 주로 미주신경 활동을 반영합니다.

    단위
    ms
    주로 반영하는 것
    호흡과 연결된, 박동 간의 빠른 변화로, 주로 미주신경 활동을 반영합니다.
    기록 시간
    5분 미만 짧은 기록에서도 쓸 만합니다. 누운 자세에서는 10초 구간으로도 5분 기록과 비교해 타당한 값이 나왔습니다.
    RMSSD=1N−1∑i=1N−1(RRi+1−RRi)2\mathrm{RMSSD} = \sqrt{\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^{N-1}\left(\mathrm{RR}_{i+1}-\mathrm{RR}_i\right)^2}
  • lnRMSSD

    RMSSD의 자연로그

    RMSSD의 자연로그이며 단위가 없습니다. 로그를 취하면 RMSSD 값의 치우친 퍼짐이 고르게 펴져서 날마다의 변화를 비교하고 분석하기 쉬워집니다.

    단위
    단위 없음(ms의 로그)
    주로 반영하는 것
    RMSSD와 같은 미주신경 활동을 반영하되, 날마다의 변화를 비교하기 쉬운 척도로 나타냅니다.
    기록 시간
    5분 미만 계산의 바탕이 되는 RMSSD와 같습니다.
    lnRMSSD=ln⁡(RMSSD)\mathrm{lnRMSSD} = \ln\left(\mathrm{RMSSD}\right)
  • SDSD

    연속한 간격 차이의 표준편차

    이웃한 NN 간격끼리의 차이에 대한 표준편차로, 단위는 ms입니다. RMSSD와 거의 같은 값이며, 같은 빠른 박동 간 변화를 나타냅니다.

    단위
    ms
    주로 반영하는 것
    RMSSD와 같은 빠른 박동 간 변화입니다. 안정 시에는 두 값이 거의 같습니다.
    기록 시간
    5분 미만 두 값이 거의 일치하므로 RMSSD와 같습니다.
    SDSD=1N−2∑i=1N−1(Δi−Δmean)2,Δi=RRi+1−RRi\mathrm{SDSD} = \sqrt{\frac{1}{N-2}\sum_{i=1}^{N-1}\left(\Delta_i-\Delta_{\mathrm{mean}}\right)^2},\quad \Delta_i = \mathrm{RR}_{i+1}-\mathrm{RR}_i
  • SDNN

    NN 간격의 표준편차

    기록에 들어 있는 모든 NN 간격의 표준편차로, 단위는 ms입니다. 전반적인 변동을 나타내며, 값이 기록 시간의 길이에 크게 좌우됩니다.

    단위
    ms
    주로 반영하는 것
    호흡에 따른 흔들림부터 느린 변동까지 모든 속도를 아우르는 전체 변동성입니다.
    기록 시간
    5분 보통 5분 또는 24시간 기록입니다. 기록이 길수록 커지므로 길이가 같은 값끼리만 비교하세요.
    SDNN=1N−1∑i=1N(RRi−RRmean)2\mathrm{SDNN} = \sqrt{\frac{1}{N-1}\sum_{i=1}^{N}\left(\mathrm{RR}_i-\mathrm{RR}_{\mathrm{mean}}\right)^2}
  • NN50

    연속한 차이가 50 ms를 넘는 횟수

    이웃한 NN 간격 쌍 중 차이가 50밀리초보다 큰 쌍의 개수입니다. 이를 연속한 간격 차이의 개수(간격 수보다 하나 적음)로 나누면 pNN50이 됩니다.

    단위
    count
    주로 반영하는 것
    박동 사이의 간격이 한 번에 50 ms보다 크게 바뀌는 빈도로, 미주신경이 이끄는 변화입니다.
    기록 시간
    5분 미만 2분이 관례적으로 가장 짧은 구간입니다. 길이가 다른 기록의 횟수끼리는 비교할 수 없습니다.
    NN50=#{ i:∣RRi+1−RRi∣>50 ms}\mathrm{NN50} = \#\left\{\,i : \left|\mathrm{RR}_{i+1}-\mathrm{RR}_i\right| > 50\ \mathrm{ms}\right\}
  • pNN50

    연속한 차이가 50 ms를 넘는 비율

    이웃한 NN 간격 중 차이가 50밀리초보다 큰 것의 백분율입니다. RMSSD처럼 빠르고 미주신경이 주도하는 변화를 따라가지만, 크기가 아니라 비율로 나타냅니다.

    단위
    %
    주로 반영하는 것
    RMSSD와 같은, 미주신경이 이끄는 빠른 변화를 크기가 아닌 비율로 나타냅니다. 심박수의 영향을 크게 받습니다.
    기록 시간
    5분 미만 NN50과 같습니다. pNN50은 NN50을 연속한 차이의 수로 나눈 값입니다.
    pNN50=NN50N−1×100\mathrm{pNN50} = \frac{\mathrm{NN50}}{N-1}\times 100
  • pNN20

    연속한 차이가 20 ms를 넘는 비율

    이웃한 NN 간격 중 차이가 20밀리초보다 큰 것의 백분율입니다. pNN50보다 기준값이 낮은 지표로, 박동 간 변화가 작은 사람에서도 값이 움직입니다.

    단위
    %
    주로 반영하는 것
    더 작은 빠른 변화로, 간격이 한 박동에 50 ms씩 바뀌는 일이 드문 심장에 씁니다.
    기록 시간
    5분 미만 pNN50과 같고, 임계값만 다릅니다.
    pNN20=#{ i:∣RRi+1−RRi∣>20 ms}N−1×100\mathrm{pNN20} = \frac{\#\left\{\,i : \left|\mathrm{RR}_{i+1}-\mathrm{RR}_i\right| > 20\ \mathrm{ms}\right\}}{N-1}\times 100
  • SDANN

    5분 평균 NN 간격의 표준편차

    24시간 기록을 5분 구간으로 나눠 구간별 평균 NN 간격을 구하고 그 표준편차를 낸 값으로, 단위는 ms입니다. 하루 동안의 느린 변화만 반영하고 빠른 변화는 반영하지 않습니다.

    단위
    ms
    주로 반영하는 것
    빠른 흔들림을 평균으로 지운, 하루에 걸친 느린 심박수 변화입니다.
    기록 시간
    24시간 24시간 기록을 5분 구간으로 나누어 쓰도록 만든 지표입니다.
    SDANN=1K−1∑k=1K(RRmean,k−RRmean)2\mathrm{SDANN} = \sqrt{\frac{1}{K-1}\sum_{k=1}^{K}\left(\mathrm{RR}_{\mathrm{mean},k}-\mathrm{RR}_{\mathrm{mean}}\right)^2}
  • SDNNI

    SDNN 지수

    24시간 기록의 5분 구간별 SDNN을 평균한 값으로, 단위는 ms입니다. 구간 안의 변동은 담고, 구간 사이의 느린 변화는 제외합니다.

    단위
    ms
    주로 반영하는 것
    몇 분 단위 구간 안의 변동성을 하루에 걸쳐 평균한 값으로, VLF 파워와 상관이 있습니다.
    기록 시간
    24시간 5분 구간으로 나눈 24시간 기록입니다.
    SDNNI=1K∑k=1KSDNNk\mathrm{SDNNI} = \frac{1}{K}\sum_{k=1}^{K}\mathrm{SDNN}_k

기하학적 지표

간격 히스토그램의 모양에서 읽는 지표입니다. 삼각 지수와 TINN은 24시간 홀터 기록용으로 만들어졌습니다.

  • HTI

    HRV 삼각 지수

    기록에 있는 NN 간격의 전체 개수를 그 히스토그램에서 가장 높은 막대의 높이로 나눈 값입니다. 전체 변이를 나타내는 단위 없는 기하학적 지표로, 잘못 잡힌 박동 몇 개에는 거의 움직이지 않습니다.

    단위
    ratio
    주로 반영하는 것
    SDNN처럼 전체 변동성을 나타내되, 잘못된 박동 몇 개로는 거의 움직이지 않는 형태입니다.
    기록 시간
    24시간 최소 20분, 이상적으로는 24시간입니다. 5분이 일반적인 짧은 구간이고, 2분은 제안된 최소 길이입니다.
    HTI=Nmax⁡k nk\mathrm{HTI} = \frac{N}{\max_k\, n_k}
  • TINN

    NN 간격 히스토그램의 삼각 보간

    NN 간격 히스토그램에 가장 잘 맞는 삼각형의 밑변 너비로, 단위는 ms입니다. 24시간 홀터 분석에서 전반적인 변동을 나타내는 기하학적 지표입니다.

    단위
    ms
    주로 반영하는 것
    간격 히스토그램의 폭으로 나타낸 전체 변동성입니다.
    기록 시간
    24시간 20분~24시간 기록을 위한 지표입니다. 하루치 기록은 5분 기록보다 히스토그램이 훨씬 넓습니다.
    TINN=Nt−Mt,(Mt,Nt)=arg⁡min⁡M,N∑k(nk−TM,N(k))2\mathrm{TINN} = N_t - M_t,\quad (M_t, N_t) = \arg\min_{M,N}\sum_k \left(n_k - T_{M,N}(k)\right)^2
  • SI

    바옙스키 스트레스 지수

    심장 박동 간격의 히스토그램으로 계산하는 단위 없는 수치입니다. 리듬이 일정하고 변동이 작을수록 커지며, Baevsky는 이를 몸의 조절계에 걸린 부담으로 해석했습니다.

    단위
    ratio
    주로 반영하는 것
    리듬이 얼마나 일정하고 좁은지를 나타내며, 변동성이 줄수록 올라갑니다. 소련 우주의학에서 나온 지표입니다.
    기록 시간
    5분 최근 연구는 5분을 씁니다. 더 긴 기록은 범위를 넓히는 느린 변동까지 포착합니다.
    SI=AMo2 Mo MxDMn\mathrm{SI} = \frac{\mathrm{AMo}}{2\,\mathrm{Mo}\,\mathrm{MxDMn}}

주파수 영역

간격 시계열을 소리를 음으로 나누듯 속도가 다른 리듬으로 나눕니다. 각 대역에는 그 속도로 반복되는 변동이 담깁니다.

  • ULF

    극저주파 파워

    0.003 Hz 미만에서 심장 박동 간격의 분산으로, 단위는 ms²입니다. 낮밤 리듬을 포함해 5분에 한 번보다 느린 리듬이며, 24시간 기록에서만 잴 수 있습니다.

    단위
    ms²
    주로 반영하는 것
    가장 느린 리듬(5분에 한 주기 미만)으로, 낮과 밤의 주기도 여기에 들어갑니다.
    기록 시간
    24시간 24시간 기록에서만 구할 수 있습니다.
    ULF=∫00.003P(f) df\mathrm{ULF} = \int_{0}^{0.003} P(f)\,\mathrm{d}f
  • VLF

    초저주파 파워

    0.003~0.04 Hz 대역에서 심장 박동 간격의 분산으로, 단위는 ms²입니다. 25초에서 5분 주기로 반복되는 리듬이며, 최소 5분 기록이 필요하고 24시간에 걸쳐 읽는 것이 가장 좋습니다.

    단위
    ms²
    주로 반영하는 것
    25초~5분 주기로 반복되는 리듬입니다. 짧은 기록에서는 그 의미가 의심스럽습니다.
    기록 시간
    24시간 최소 5분이며 24시간에 걸쳐 읽는 것이 가장 좋습니다.
    VLF=∫0.0030.04P(f) df\mathrm{VLF} = \int_{0.003}^{0.04} P(f)\,\mathrm{d}f
  • LF

    저주파 파워

    0.04~0.15 Hz 대역, 곧 7~25초마다 반복되는 리듬에 들어가는 심장 박동 간격의 분산이며 단위는 ms²입니다. 한때 교감신경 활동으로 읽혔지만 지금은 논란이 있습니다.

    단위
    ms²
    주로 반영하는 것
    안정 시에는 대부분 0.1 Hz 부근의 혈압 파동입니다. 교감신경 활동만 깔끔하게 나타내는 지표는 아닙니다.
    기록 시간
    5분 최소 약 2분이며 5분이 표준적인 짧은 기록입니다.
    LF=∫0.040.15P(f) df\mathrm{LF} = \int_{0.04}^{0.15} P(f)\,\mathrm{d}f
  • HF

    고주파 파워

    0.15~0.40 Hz 대역, 곧 일반적인 호흡 범위에 들어가는 심장 박동 간격의 분산이며 단위는 ms²입니다. 호흡이 분당 9~24회일 때는 주로 미주신경 활동을 반영합니다.

    단위
    ms²
    주로 반영하는 것
    호흡 리듬을 나타내며, 호흡이 분당 9~24회일 때는 미주신경 활동도 반영합니다.
    기록 시간
    5분 미만 최소 약 1분이며 5분이 표준적인 짧은 기록입니다.
    HF=∫0.150.40P(f) df\mathrm{HF} = \int_{0.15}^{0.40} P(f)\,\mathrm{d}f
  • TP

    총 파워

    스펙트럼 모든 대역의 파워를 합한 값으로, 단위는 ms²이며 심장 박동 간격의 분산입니다. 5분 기록에서는 VLF + LF + HF이고, 24시간 기록에서는 ULF가 더해집니다.

    단위
    ms²
    주로 반영하는 것
    간격의 분산 전체로, SDNN에 해당하는 주파수 영역 지표입니다.
    기록 시간
    5분 5분 또는 24시간입니다. SDNN처럼 기록 길이에 따라 달라집니다.
    TP=ULF+VLF+LF+HF=∫00.40P(f) df\mathrm{TP} = \mathrm{ULF} + \mathrm{VLF} + \mathrm{LF} + \mathrm{HF} = \int_{0}^{0.40} P(f)\,\mathrm{d}f
  • LF/HF

    LF/HF 비

    LF 파워를 HF 파워로 나눈 값이며 단위가 없습니다. 교감신경계와 부교감신경계 사이의 균형을 가늠하는 지표로 제안되었지만, 연구에서는 그 균형을 신뢰할 수 있게 측정하지 못하는 것으로 나타났습니다.

    단위
    ratio
    주로 반영하는 것
    HF에 대한 LF의 비입니다. 호흡에 따라 크게 움직이며, ‘교감신경-미주신경 균형’을 믿을 만하게 나타내는 지표가 아닙니다.
    기록 시간
    5분 5분입니다. 기준값이 이 길이의 기록에서 나왔습니다.
    LFHF=∫0.040.15P(f) df∫0.150.40P(f) df\frac{\mathrm{LF}}{\mathrm{HF}} = \frac{\int_{0.04}^{0.15} P(f)\,\mathrm{d}f}{\int_{0.15}^{0.40} P(f)\,\mathrm{d}f}
  • LF n.u., HF n.u.

    정규화 단위

    LF 또는 HF 파워를 ms²가 아니라 둘의 합(LF + HF)에 대한 백분율로 나타낸 값입니다. 둘을 더하면 항상 100이 되므로 두 값은 합쳐서 정보 하나를 담습니다.

    단위
    nu
    주로 반영하는 것
    전체 크기를 제거하고 LF와 HF의 비중만 나타낸 값으로, 합은 항상 100입니다.
    기록 시간
    5분 LF, HF와 같은 5분입니다.
    LFnu=LFLF+HF×100,HFnu=HFLF+HF×100\mathrm{LF}_{\mathrm{nu}} = \frac{\mathrm{LF}}{\mathrm{LF}+\mathrm{HF}}\times 100,\qquad \mathrm{HF}_{\mathrm{nu}} = \frac{\mathrm{HF}}{\mathrm{LF}+\mathrm{HF}}\times 100
  • LF 피크, HF 피크

    피크 주파수

    심박변이도(HRV) 스펙트럼의 한 대역에서 파워가 가장 높은 주파수이며 단위는 Hz입니다. HF 피크는 보통 호흡수이고, LF 피크는 보통 0.1 Hz 근처입니다.

    단위
    Hz
    주로 반영하는 것
    대역에서 어떤 리듬이 우세한지를 나타냅니다. HF 피크는 보통 호흡수입니다.
    기록 시간
    5분 피크를 읽어 내는 스펙트럼과 같은 5분입니다.
    fpeak=arg⁡max⁡f∈bandP(f)f_{\mathrm{peak}} = \arg\max_{f \in \text{band}} P(f)
  • HRV 스펙트럼의 파워가 0.04~0.26 Hz 사이의 좁은 피크 하나에 얼마나 모여 있는지를 나타내는 HeartMath의 점수입니다. 분당 약 6회의 느린 호흡이 이 상태를 만들므로 대체로 호흡 속도를 측정합니다.

    단위
    ratio
    주로 반영하는 것
    스펙트럼의 얼마만큼이 좁은 피크 하나에 몰려 있는지를 나타냅니다. 대체로 호흡 속도를 재는 셈입니다.
    기록 시간
    5분 LF, HF처럼 단기 스펙트럼에서 읽습니다. HeartMath 앱이 이 값을 보여 줍니다.
    Coherence=PpeakPtotal−Ppeak,Ppeak=∫f0−0.015f0+0.015P(f) df\mathrm{Coherence} = \frac{P_{\mathrm{peak}}}{P_{\mathrm{total}} - P_{\mathrm{peak}}},\quad P_{\mathrm{peak}} = \int_{f_0 - 0.015}^{f_0 + 0.015} P(f)\,\mathrm{d}f

비선형 지표

크기가 아닌 패턴을 보는 지표입니다. 박동 시계열이 얼마나 예측 가능한지, 그 흔들림이 몇 박동에서 많은 박동으로 갈수록 어떻게 변하는지를 살핍니다.

  • DFA α1, α2

    추세 제거 변동 분석 지수

    추세 제거 변동 분석의 단기 스케일링 지수입니다. 1에 가까우면 박동이 모든 규모에서 기억을 갖고, 0.5에 가까우면 잡음처럼 움직입니다. α2는 더 긴 구간에서 구한 같은 기울기입니다.

    단위
    exponent
    주로 반영하는 것
    짧은 구간(α1)과 더 긴 구간(α2)에서 박동 사이에 상관이 얼마나 있는지를 나타냅니다. α1은 운동 강도 역치를 추정하는 데 쓰입니다.
    기록 시간
    5분 미만 α1의 최소 길이로 120초가 제안되어 있습니다. 이 방법은 수 시간 분량을 전제로 설계되었습니다.
    F(n)∝nα,α1=dlog⁡F(n)dlog⁡n for 4≤n≤16F(n) \propto n^{\alpha},\qquad \alpha_1 = \frac{\mathrm{d}\log F(n)}{\mathrm{d}\log n}\ \text{for}\ 4 \le n \le 16
  • SampEn

    표본 엔트로피

    심장 박동 계열이 얼마나 예측하기 어려운지를 나타냅니다. 일치하는 박동 구간이 한 박동 더 길어져도 일치할 확률의 로그에 마이너스를 붙인 값으로, 0에 가까우면 반복되는 패턴이고 2 이상이면 무작위에 가깝습니다.

    단위
    nats
    주로 반영하는 것
    박동 시계열이 얼마나 예측하기 어려운지를 나타냅니다. 0에 가까우면 반복되는 패턴이고 2 이상이면 무작위에 가깝습니다.
    기록 시간
    5분 미만 박동 200개 미만으로도 계산할 수 있지만, 값은 기록 길이와 설정값 m, r에 따라 달라집니다.
    SampEn(m,r)=−ln⁡AB\mathrm{SampEn}(m, r) = -\ln\frac{A}{B}
  • ApEn

    근사 엔트로피

    표본 엔트로피의 이전 세대 지표로 단위가 없는 규칙성 지표입니다. 박동 구간마다 자기 자신과 일치하는 것으로 세기 때문에 짧은 기록에서는 값이 낮게 치우칩니다.

    단위
    nats
    주로 반영하는 것
    박동 시계열의 규칙성을 나타내며, 짧은 기록에서는 낮은 값 쪽으로 치우칩니다.
    기록 시간
    5분 약 1,000개의 데이터 점을 기준으로 제안되었습니다. 기록이 짧을수록 값이 낮게 나오며 설정값 m, r에 따라 달라집니다.
    ApEn(m,r)=Φm(r)−Φm+1(r)\mathrm{ApEn}(m, r) = \Phi^{m}(r) - \Phi^{m+1}(r)

푸앵카레 플롯

각 간격을 다음 간격에 대해 점으로 찍으면 구름 같은 점 무리가 생깁니다. 그 폭과 길이에서 RMSSD와 SDNN에 대응하는 두 수치를 얻습니다.

  • SD1, SD2, SD1/SD2

    푸앵카레 플롯의 표준편차

    푸앵카레 플롯에서 점들이 퍼진 정도를 나타내는 두 지표로, 단위는 ms입니다. SD1은 폭으로 RMSSD처럼 단기 변동을, SD2는 길이로 전반적인 변동을 반영합니다.

    단위
    ms
    주로 반영하는 것
    SD1은 RMSSD처럼 단기 변동성을, SD2는 SDNN처럼 전체 변동성을 나타냅니다. 둘의 비도 함께 봅니다.
    기록 시간
    5분 SD1은 RMSSD처럼 작동하고, SD2는 SDNN처럼 기록이 길수록 커집니다.
    SD1=RMSSD2,SD2=2 SDNN2−SD12\mathrm{SD1} = \frac{\mathrm{RMSSD}}{\sqrt{2}},\qquad \mathrm{SD2} = \sqrt{2\,\mathrm{SDNN}^2-\mathrm{SD1}^2}

심박수 역학과 임상 지수

전체적으로 흩어진 정도가 아니라 특정 박동 전후로 심장이 어떻게 반응하는지를 보는 지표입니다. 둘 다 심장학 연구에서 24시간 심전도 기록으로 개발되었습니다.

  • TO, TS

    심박 난류

    심실 조기 박동 뒤에 심장 리듬이 잠깐 빨라졌다가 더 느리게 회복하는 현상입니다. 24시간 심전도에서 난류 시작(%)과 난류 기울기(ms/박동) 두 수치로 측정합니다.

    단위
    % and ms/beat
    주로 반영하는 것
    심실 조기 박동 뒤에 압수용체 반사를 통해 리듬이 빨라졌다가 안정되는 양상입니다.
    기록 시간
    24시간 실제 심실 조기 박동이 있는 깨끗한 24시간 심전도입니다.
    TO=(RR+1+RR+2)−(RR−2+RR−1)RR−2+RR−1×100\mathrm{TO} = \frac{(\mathrm{RR}_{+1}+\mathrm{RR}_{+2})-(\mathrm{RR}_{-2}+\mathrm{RR}_{-1})}{\mathrm{RR}_{-2}+\mathrm{RR}_{-1}}\times 100
  • DC

    감속 능력

    직전보다 느려진 모든 박동 둘레의 패턴을 평균해 구한, 심장이 느려지는 정도의 평균 크기(밀리초)입니다. 심근경색 이후에 쓰는 24시간 미주신경 지표입니다.

    단위
    ms
    주로 반영하는 것
    심박이 느려지는 폭의 평균으로, 미주신경 활동의 지표입니다.
    기록 시간
    24시간 24시간 홀터 심전도로 개발되었으며 5분 값도 연구된 적이 있습니다.
    DC=X(0)+X(1)−X(−1)−X(−2)4\mathrm{DC} = \frac{X(0)+X(1)-X(-1)-X(-2)}{4}

지표 자체는 아니지만 위의 수치를 읽을 때 필요한 개념입니다. 나머지는 용어집에 있습니다.

기록 시간은 각 용어집 페이지에 인용한 출처를 따르며, 자세한 내용은 그곳에서 볼 수 있습니다. 이 페이지는 수치의 의미를 설명할 뿐 어떤 것도 진단하지 않습니다.