hrv.expert

Методы Анализатора ВСР и сравнение с Kubios

Все алгоритмы Анализатора ВСР, работы, на которых они основаны, что задаёт набор «Настройки Kubios» и как проверяли результаты.

Обновлено

Анализатор в браузере вычисляет по RR-интервалам показатели вариабельности сердечного ритма (ВСР): временного, частотного и нелинейного анализа. В нём два набора настроек: «Настройки сайта», которые использует остальной сайт, и «Настройки Kubios».

Набор «Настройки Kubios» берёт параметры анализа из руководства Kubios HRV User’s Guide версии 3.5 (разделы 3.3 и 6). Двух его настроек в руководстве нет: набор включает пороговую коррекцию средней степени, а λ = 500 для удаления тренда методом smoothness priors — значение по умолчанию у авторов метода (Tarvainen и коллеги). Название говорит о том, откуда взяты настройки. Совпадения с числами Kubios оно не обещает.

Анализатор пока не сравнивали с Kubios HRV Standard, поэтому везде в столбце Kubios ниже написано «Пока не сравнивали». С NeuroKit2, независимой библиотекой для анализа ВСР с открытым кодом, его сравнили на общедоступных записях. В столбце NeuroKit2 названы показатели, по которым результаты согласуются, и указано, насколько близко.

Откройте Анализатор ВСР, чтобы применить эти методы к своим записям.

Алгоритмы

Алгоритм Что делает Анализатор Источники Набор «Настройки Kubios» NeuroKit2 Kubios HRV Standard
Показатели временного анализа Показатели: Средний RR-интервал, Средняя ЧСС, SDNN, RMSSD, lnRMSSD, SDSD, NN50, pNN50, NN20, pNN20 Средний RR-интервал и средняя ЧСС, SDNN (выборочное стандартное отклонение), RMSSD и lnRMSSD, SDSD, а также NN50, pNN50, NN20 и pNN20, подсчитанные по разностям соседних интервалов. Разность не считается между интервалами, которые разделены ударом, удалённым по правилам сайта, или разрывом в записи. [1] Настроек нет. Согласуются в пределах допуска:
  • Средний RR-интервал, в пределах 0,1 ms
  • SDNN, в пределах 0,1 ms
  • RMSSD, в пределах 0,1 ms
  • pNN50, в пределах 0,1 п. п.
Пока не сравнивали
Геометрические показатели Показатели: Триангулярный индекс ВСР, TINN Триангулярный индекс ВСР и TINN по гистограмме со столбцами шириной 1/128 с (7,8125 мс), как в стандарте Task Force. Показываются для записей длительностью от 5 минут. [1] Настроек нет. Не сравнивали Пока не сравнивали
Показатели длительных записей Показатели: SDANN, SDNN index SDANN и SDNN index по 5-минутным участкам. Показываются, если в записи есть не менее двух полных участков. [1] Настроек нет. Не сравнивали Пока не сравнивали
Пороговая коррекция артефактов Помечает интервал, который отстоит от медианы соседних интервалов (не более десяти) дальше, чем позволяет порог выбранной степени: при ЧСС 60 уд/мин это 0,45 с для очень слабой, 0,35 с для слабой, 0,25 с для средней, 0,15 с для сильной и 0,05 с для очень сильной коррекции; при более высокой ЧСС порог ниже. Каждый помеченный интервал заменяется интерполяцией кубическим сплайном (или линейной), поэтому число интервалов не меняется. Если скорректировано более 5 % интервалов, к результатам добавляется предупреждение. [2] Средняя степень, кубический сплайн. В руководстве степени перечислены, но ни одна не указана как степень по умолчанию. Не сравнивали Пока не сравнивали
Автоматическая степень коррекции Собственное правило Анализатора, а не автоматическая коррекция Kubios. Выбирается самая слабая степень, при которой число помеченных интервалов перестаёт расти, если эта степень помечает не менее одного интервала и не более 5 % всех интервалов. Правило полностью изложено в описании методов. [2] Не используется. Не сравнивали Пока не сравнивали
Правила сайта Удаляет интервалы вне диапазона 300–2000 мс, а также интервалы, отличающиеся более чем на 25 % от медианы соседних интервалов из этого диапазона (не более десяти). Разность соседних интервалов через удалённый удар не считается. На остальных страницах сайта действуют те же правила. Нет Не используется. Не сравнивали Пока не сравнивали
Передискретизация Для периодограммы Welch через интервалы проводится кубический сплайн, и его значения считываются с постоянной частотой — 4 Гц, если не задать другую. Нет 4 Гц, кубический сплайн. Не сравнивали Пока не сравнивали
Удаление тренда методом smoothness priors Убирает медленные тренды при λ = 500; вместо этого можно выбрать линейное удаление тренда или отказаться от него. Анализатор убирает тренд из ряда, передискретизированного до 4 Гц, перед периодограммой Welch, а при включённой настройке — и из ряда RR-интервалов перед расчётом нелинейных показателей. [3] Smoothness priors, λ = 500 (значение по умолчанию у Tarvainen; в руководстве значение λ не указано). Нелинейные показатели считаются по ряду без тренда. Не сравнивали Пока не сравнивали
Периодограмма Welch Показатели: Мощность VLF, Мощность LF, Мощность HF, Общая мощность спектра, ln VLF, ln LF, ln HF, LF n.u., HF n.u., LF/HF, Пик VLF, Пик LF, Пик HF Усредняются периодограммы окон Ханна, перекрывающихся наполовину, а мощность каждого диапазона суммируется по частотным отсчётам внутри него. Границы диапазонов можно изменить, а также включить диапазон ULF. Для записи короче одного окна строится одна периодограмма, дополненная нулями (см. раздел «Известные отличия от Kubios HRV» ниже). [4] , [1] Окна по 300 с, перекрытие 50 %; VLF 0–0,04 Гц, LF 0,04–0,15 Гц, HF 0,15–0,4 Гц. Согласуются в пределах допуска:
  • Мощность LF, в пределах 1 %
  • Мощность HF, в пределах 6 %
  • LF/HF, в пределах 6 %
Пока не сравнивали
Периодограмма Lomb–Scargle Показатели: Мощность VLF, Мощность LF, Мощность HF, Общая мощность спектра, ln VLF, ln LF, ln HF, LF n.u., HF n.u., LF/HF, Пик VLF, Пик LF, Пик HF Спектр считается прямо по неравномерно расположенным моментам ударов, без передискретизации и удаления тренда, до наибольшей из используемых границ диапазонов (не менее 0,5 Гц). Набор показателей по диапазонам такой же, как у периодограммы Welch. [5] , [6] Не используется. Не сравнивали Пока не сравнивали
Диаграмма Пуанкаре Показатели: SD1, SD2, SD2/SD1 SD1 — по разностям соседних интервалов, SD2 — по SD1 и стандартному отклонению ряда, а также отношение SD2/SD1. [7] SD2 по ряду без тренда. Согласуются в пределах допуска:
  • SD1, в пределах 0,01 ms
Пока не сравнивали
Детрендированный флуктуационный анализ Показатели: DFA α1, DFA α2 Неперекрывающиеся блоки всех размеров из диапазонов α1 и α2; α1 и α2 — наклоны прямой, подобранной в двойных логарифмических координатах для каждого диапазона. Для α2 нужно не менее четырёх блоков наибольшего размера. [8] α1 для блоков из 4–12 ударов и α2 для блоков из 13–64 ударов, по ряду без тренда. Согласуются в пределах допуска:
  • DFA α1, в пределах 0,05
Пока не сравнивали
Выборочная и приближённая энтропия Показатели: Выборочная энтропия, Приближённая энтропия Подсчитываются фрагменты из m ударов, различающиеся не более чем на r × SD. Выборочная энтропия не учитывает совпадение фрагмента с самим собой, приближённая — учитывает. Если в записи больше 3000 ударов, берутся первые 3000, чтобы браузер не переставал отвечать. [9] , [10] m = 2 и r = 0,2 × SD, по ряду без тренда. Согласуются в пределах допуска:
  • Выборочная энтропия, в пределах 0,0001 %
Пока не сравнивали
Стресс-индекс Баевского Показатели: Стресс-индекс Баевского, Стресс-индекс (√ИН) По гистограмме интервалов со столбцами шириной 50 мс. Анализатор показывает стресс-индекс Баевского (индекс напряжения регуляторных систем, ИН) и квадратный корень из него, √ИН, который в Kubios называется Stress index. [11] , [2] Настроек нет. Не сравнивали Пока не сравнивали

Как мы сравнивали

Для сравнения взяты десять отрезков RR-интервалов, пять по 5 минут и пять по 20 минут, из записей nsr001–nsr005 базы Normal Sinus Rhythm RR Interval Database на PhysioNet.

Значения NeuroKit2 0.2.13 (Python 3.13.11, NumPy 2.5.4, SciPy 1.18.1) рассчитаны 16 окт. 2026 г.. Автоматические тесты сайта анализируют те же записи и не проходят, если какой-либо показатель выходит за свой допуск.

Для этого сравнения Анализатор, где это возможно, настроен так же, как NeuroKit2: без коррекции артефактов и удаления тренда, с окном Welch 64 с, с расчётом нелинейных показателей по исходному ряду и DFA α1 для блоков из 4–11 ударов. Значения NeuroKit2 рассчитаны с соответствующими настройками.

Показатели, сравнённые с NeuroKit2 при одинаковых настройках
Показатель Допустимое расхождение Наибольшее фактическое расхождение
Средний RR-интервал 0,1 ms В пределах округления
SDNN 0,1 ms В пределах округления
RMSSD 0,1 ms В пределах округления
pNN50 0,1 п. п. В пределах округления
SD1 0,01 ms В пределах округления
Мощность LF 1 % 0,1 %
Мощность HF 6 % 4,7 %
LF/HF 6 % 4,4 %
Выборочная энтропия 0,0001 % В пределах округления
DFA α1 0,05 0,032

Если сравнить набор «Настройки Kubios» с собственными настройками NeuroKit2 по умолчанию, показатели частотного анализа расходятся гораздо сильнее: мощность HF — до 200 %, мощность LF — до 170 %. Большая часть расхождения связана с окном. Окно набора длиной 300 с даёт для 5-минутной записи одну периодограмму, а NeuroKit2 усредняет окна вдвое короче записи. Остальное дают удаление тренда, способ суммирования мощности по диапазонам и интерполяция. Показатели временного анализа по-прежнему совпадают с точностью до округления.

Kubios HRV Standard

Пока не сравнивали. Когда будут получены результаты Kubios HRV Standard для тех же десяти записей, на этой странице появятся версия программы и дата, а согласованность в строке алгоритма будет отмечена, только если его показатели укладываются в допуск.

Известные отличия от Kubios HRV

  • Kubios HRV выводит и авторегрессионный (AR) спектр. Анализатор — нет: он предлагает периодограммы Welch и Lomb–Scargle.
  • В руководстве Kubios не сказано, применяется ли удаление тренда к ряду RR-интервалов или к ряду, передискретизированному до 4 Гц. Анализатор убирает тренд из ряда 4 Гц для спектра и из ряда RR-интервалов для нелинейных показателей, поэтому и спектр, и нелинейные показатели могут отличаться от результатов Kubios.
  • Если запись короче окна Welch (например, 5-минутная запись при окне набора длиной 300 с), Анализатор применяет окно Ханна только к самим данным, нормирует мощность по этому окну и дополняет результат нулями до полной длины окна. Частотная сетка остаётся такой же, как у полного окна, а мощность диапазонов не занижается. Kubios может обрабатывать этот случай иначе, поэтому спектр короткой записи может немного отличаться от спектра Kubios.
  • Stress index в Kubios — это квадратный корень из стресс-индекса Баевского. Анализатор выводит оба показателя под разными названиями.
  • Автоматическая степень коррекции — собственное правило Анализатора. Автоматическая коррекция Kubios в редакции Premium — другой метод.

Источники

  1. 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
  2. Tarvainen MP, Lipponen J, Niskanen JP, et al. Kubios HRV software user’s guide. Kubios Oy. Version 3.5, 3 November 2021. https://www.kubios.com/downloads/Kubios_HRV_Users_Guide.pdf
  3. 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
  4. Welch P. The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: a method based on time averaging over short, modified periodograms. IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics. 1967;15(2):70–73. doi:10.1109/TAU.1967.1161901
  5. Lomb NR. Least-squares frequency analysis of unequally spaced data. Astrophysics and Space Science. 1976;39(2):447–462. doi:10.1007/BF00648343
  6. Scargle JD. Studies in astronomical time series analysis. II - Statistical aspects of spectral analysis of unevenly spaced data. The Astrophysical Journal. 1982;263:835. doi:10.1086/160554
  7. Brennan M, Palaniswami M, Kamen P. Do existing measures of Poincare plot geometry reflect nonlinear features of heart rate variability? IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2001;48(11):1342–1347. doi:10.1109/10.959330
  8. Peng CK, Havlin S, Stanley HE, et al. Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 1995;5(1):82–87. doi:10.1063/1.166141
  9. 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
  10. 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
  11. Baevsky RM, Chernikova AG. Heart rate variability analysis: physiological foundations and main methods. Cardiometry. 2017;(10):66–76. doi:10.12710/cardiometry.2017.10.6676