心跳速率與自主神經的關係

人類的心率，會因為不同的個體，不同的生理健康狀況，心理壓力，或者是規 律的運動而有所不同。心跳速率通常是由 cardiac pacemaker 的極化速率所決定的。

在沒有其他因素的影響下，稱為 intrinsic HR，心率會因為心肌的極化與負極化而 產生 110~120 次/min 的搏動。正常情況下，人體無法承受如此快速之心率，在正 常體內環境下，心率主要是受到自主神經的調控[54]，維持在 70 次/min 左右的搏 動。自主神經系統中的副交感神經，藉由迷走神經系統釋放 acetylcholine，使得心 率變慢；而交感神經系統釋放 epinephrine 及 norepinephrine 而使得心率變快[55]。

迷走神經分布於 sinuatrial node (SA node)，心室肌肉，以及房室連接路徑(圖 3.1)。刺激迷走神經會造成心臟速率的減慢，其主要原因為心室傳導路徑因為迷走 神經的刺激而減慢的因素。交感神經纖維遍布在整個心臟內，包含 SA node, 心室 肌肉，心房肌肉，以及房室連接路徑。刺激交感神經活性則會造成心率的加速，心 率之所以加速的原因為心肌收縮力增強，而使得傳導速率變快。

在正常的情況下，交感神經與副交感神經會同時作用在人體上，而當其效應達 到淨平衡後，反應其效應。正常健康的人體中，當其在安靜舒適的狀態下如仰臥，

或者是在黑夜裡，副交感神經活性會大於交感神經的活性，整體表現以副交感神經 為主。隨著負荷的增加，如站立，運動或是有壓力的狀況下，副交感神經的活性會 減小而交感神經的活性會漸增，心率也會因此變快。在自主神經影響下，心率會有 快慢的變化，在變化的過程中，在心搏與心搏之間產生了變異，此變異則是 HRV。

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圖3.1 交感神經與副交感神經在心臟肌肉上的分布。

資料來源: Arthur C. Guyton, John E. Hall, Textbook of Medical Physiology, eleventh, Elsevier Inc., U.S., 2006.

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第四章 HRV 分析方法

測量心率變異的方法主要分為三大類，時域分析法(Time domain methods)，

頻域分析法(Frequency domain methods)，以及非線性分析法(nonlinear methods)。

HRV為測量連續心搏與心搏之間的時間差。心率變異分是針對正常節律下的心跳其 些微的差異進行研究，而排除心律不整等節律明顯異常的interval。

4.1 時域分析法(Time domain methods)

在標準心電圖上，兩個相鄰正常QRS complex上的R波定義為R-R interval (圖 4.1)。而由連續的R-R interval代表著心律變動性，定義為Normal-to-Normal interval[7]。簡單的時域分析包含了平均NN interval，平均心跳，或者是最長與最短 的NN interval 之間的差異等等。

HRV的時域分析主要有兩類。第一類的數據，其為直接來自NN interval 而來。

包含心跳速率(Heart rate)，SDNN(standard deviation of all normal to normal intervals)，SDANN index (standard deviation of average normal to normal

intervals index)等。第二類的變異是以相鄰cycle的變異為基準[52]，包含R-MSSD (The square root of the mean of the sum of the squares of differences between adjacent NN intervals)，PNN50(NN50 count divided by the total number of all NN intervals)等。

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時域分析法依其表現方式可分為兩種，一為 Statistical methods，另一為 Geometrical methods。

圖 4.1 正常心電圖個波形的定義。

資料來源：M.J. REED, et al., “Heart rate variability measurements and the prediction of ventricular arrhythmias”, The Quarterly journal of medicine, 98, pp. 87 – 95, 2005.

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4.1.1 Statistical methods

SDNN，正常心跳間期的標準偏差，反映了在記錄期間全部的變異性。SDNN 隨著紀錄的時間減少而降低[56]，其數值會決定於記錄的時間長短。

SDNN index，計算每5分鐘正常心跳間期的標準偏 差，再計算全程的平均標 準偏差。

SDANN，所有五分鐘區段正常心跳平均值之標準差。

SDANN index，所有五分鐘區段正常心跳平均值之標準差之平均值。

RMSSD，正常心跳間期差值評方和的均方根。

NN50，正常相鄰心跳間期差值超過50毫秒的個數。

pNN50，相鄰正常心跳間期差值超過50毫秒的比例。

4.1.2 Geometrical methods

RR interval 直方圖的定義為對某一個體在一定的時段內，其RR interval 大小 分布的圖解方式。橫軸為RR interval，縱軸為此RR interval 所含的個數，這一系 列的數據即可形成如圖4.2所示的直方圖。此直方圖即可代表HRV的大小，當直方 圖高而窄時，HRV即視為小；如果顯示為低而寬時，HRV即視為大。

使用直方圖時，如果RR interval 取樣不正常時，如將T wave誤視為QRS的一 部分，通常此interval會遠大於會遠小於整個正常的RR interval，此時就會造成有部 分遠離主峰，而很清楚的被觀察到。

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圖 4.2 單峰形RR interval 直方圖及其相對應的心率趨勢圖。

A：單峰形RR interval 直方圖。B：其相對應的心率趨勢圖。

A

B

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為了減少不正常的RR interval 影響對HRV的判斷，衍生出HRV triangular index 。其基本原理為，以RR interval 為基礎所畫出來的直方圖，其最大的RR interval 到最小的RR interval 之寬度(最底座之寬度)，即為HRV的大小。而此寬度 的大小，則是由直方圖的面積除以高而得，直方圖的面積可視為全部RR interval 的 個數，其高可視為最多RR interval 的個數。因此，可得:

HRV triangular index=全部RR interval的個數/RR interval (8)

若直方圖越寬越低，則指數的絕對值會越大，而代表心率變異性越大。若此數值越 小，則代表心率變異性越小。

另外，並非所有的RR interval 會是單峰的狀態，有時會形成雙峰，如圖4.3所 示。如果是在合適，舒適的環境下，通常會是單峰的狀態，但是如果有白天與晚上 兩個階段，病人會在白天運動，晚上休息，因此造就了兩個或是更多的peak。

使用幾何方法的最大的限制在於要繪製直方圖時，其所需的NN interval 個數必 須很多，其可信度才會高，因此，要使用此方法，最少需要20分鐘。

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圖 4.3 雙峰形RR interval 直方圖及其相對應的心率趨勢圖。

A：雙峰形RR interval 直方圖。B：其相對應的心率趨勢圖。

A

B

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4.2 頻域分析法(Frequency domain methods)

頻譜分析的方法有很多種[57]。功率頻譜密度(Power spectral density) 可讓我 們清楚的了解到功率分布的頻率。任何複雜的曲線都可以歸納成不同的正弦曲線組 合，而瞬時心率變化的趨勢圖可分解為不同頻率，不同幅度的正弦曲線， 根據其 功率分布，繪製出曲線。此方法又稱為頻譜分析或頻域分析。頻譜曲線的橫坐標所 代表的為頻率(Frequency，Hz)，縱座標為功率密度(PSD，ms²/HZ)。將心率變化 曲線轉變為頻譜常用的方法主要有兩種，分別為Fast Fourier Transform (FFT)及

Auto-Regressiv(AR)。兩種方法各有其優缺點，其所繪製的圖形並不相同，但是結 果仍可相互比較。FFT使用方法較簡單，其運算速度較快，此方法可得到較原始的 數據，而其轉換出來之圖形仍保有其細節不會因為轉換而遺失；而AR算法較為複 雜，但使用此方法的好處為其分析出來的訊息圖示較為圓滑較易其高峰較易辨認，

卻也因為其過程中刪除了小部分細節，而有點失真，如圖4.4所示。

圖4.4 短程HRV頻域分析圖示。

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頻域分析使用的 parameters 有總功率(total power，TP)，高頻功率（high frequency power， HF），低頻功率(low frequency power，LF)，極低頻功率(very low frequency power，VLF)，超極低頻功率(ultra low frequency power，ULF)，標 準化低頻功率比(normalized LF，LF norm)，標準化高頻功率 (normalized HF， HF norm)，以及 LF/HF 代表低高頻功率比[7]。

TP，其所使用的頻率為≦0.4 Hz，反映了紀錄時間內全部正常心跳間期的變異 數，相當於time domain中的SDNN及triangular index。HF，其所使用的頻率為

0.15~0.4 Hz，反映高頻範圍的正常心跳間期的變異數，其在生理上代表副交感神 經活性的指標，相當於time domain中的RMSSD，NN50，及pNN50。LF，其所使 用的頻率為0.04~0.15 Hz，反映低頻範圍的正常心跳間期的變異數，其在生理上代 表交感神經活性或交感神經與副交感神經同時調控的指標。VLF，所使用的頻率為

≦0.04 Hz，指極低頻範圍的正常心跳間期的變異數，其所代表的生理意義還不明 瞭。ULF，所使用的頻率為≦0.003 Hz，指超極低頻範圍的正常心跳間期的變異數，

所代表的生理意義也還不明瞭。很多時候在LF與HF會使用LF norm，低頻功率/(總 功率－極低頻功率)×100，與HF norm，高頻功率/(總功率－極低頻功率)×100來表 示，主要原因為VLF的生理意義未明，在計算過過程中，使用標準化可減少VLF對 分析造成干擾，因此使用標準化來表示[58-62]。

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4.3 長程紀錄與短程紀錄

HRV的紀錄以其紀錄時間長短又可分為長程(long-term)與短程(short-term)紀 錄。其中long-term recording以24小時為主，其紀錄要包含白天活動與夜晚睡覺。

而short-term recording以五分鐘為主，也有人使用十分鐘與二十分鐘的紀錄，但是 最少需紀錄五分鐘，以確定所有的頻域都已包含進去[58-62]。

在分析HRV時，依分析的目的決定要使用long-term recording或short-term

recording[7]，此兩種方法測出來的數據不可相互比較，但可相互參考，因此這兩者 不可相互代替。Time-domain分析時，要收集足夠的RR interval會較容易分析，因 此推薦以long-term recording為優先選擇；而frequency-domain可在短時間內測定 自主神經系統的平衡性，因此以short-term recording為優先選擇[7，58-63]。

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第五章 實驗對象與實驗方法

5.1 實驗對象:

由國立交通大學以及國立清華大學，以及其他年滿二十歲大學以上的學生志願 參加本實驗，並簽下同意書。所有的受測者在入學前都經過身體健康檢查，其診斷 皆為正常，無心血管方面疾病以及無精神病變。而所有實驗對象在接受實驗前，都 經過病史諮詢，在過去皆無發現，檢驗出心血管方面之病史。

實驗對象的個數與基本資料整理如表 5.1 所示。參與實驗之總人數包含 115 名，

因為本實驗包含性別差異之研究，因此選擇實驗對象時，盡量保持男女人數差異不 要太大，以免影響統計之結果。本實驗之實驗對象男性占 57 名，平均年齡為 25 ± 2.3 歲，女性占 58 名，平均年齡為 25 ± 1.2 歲，年紀範圍設定為 20-30 歲。

表 5.1 實驗對象之基本資料

男性 女性

人數 (人) 57 58

年紀 (歲) 25 ± 2.3 24 ± 1.2 身高 (公分) 173.2±5.1 164.9±5.8 體重 (公斤) 69.5±10.6 52.9±6.7

BMI 23.17±2.1 19.45±1.5

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5.2 實驗機器

本實驗所使用的 HRV 機器為台灣達楷生醫科技所研發的 DailyCare

BioMedical’s ReadMyHeart®，圖 5.1。此機器記錄 HRV 相關數值，並將資料傳輸 至電腦，可得到 HRV 之時域與頻域之分析數值，將資料儲存至電腦並做好備份，

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5.3 實驗過程

本實驗的實驗地點為國立交通大學生物科技院的生物科技實驗一館 108 室，本 實驗室備有一地點做為專門測試心電圖及 HRV 的受試地點。HRV 因受到自主神經 系統的影響，而有晝夜變化的規則，為了減少環境及時間對 HRV 的造成影響，本

本實驗的實驗地點為國立交通大學生物科技院的生物科技實驗一館 108 室，本 實驗室備有一地點做為專門測試心電圖及 HRV 的受試地點。HRV 因受到自主神經 系統的影響，而有晝夜變化的規則，為了減少環境及時間對 HRV 的造成影響，本