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EKG (Elektrokardiographie) in iMotions: Ein umfassender Leitfaden für Technik und Forschung

Morten Pedersen

Zusammenfassung

Die Elektrokardiographie (EKG) misst die elektrische Aktivität des Herzens mithilfe von Oberflächenelektroden und ermöglicht so einen genauen Einblick in die Herz-Kreislauf-Dynamik und die Reaktionen des autonomen Nervensystems. Aus diesem Signal leitet die iMotions-Plattform Kernkennzahlen wie Herzfrequenz (HF), Herz-Zwischenraum (IBI) und Herzfrequenzvariabilität (HRV) ab, die zusammen die Grundlage für die Analyse physiologischer und emotionaler Zustände bilden.

Das iMotions-EKG-Modul unterstützt sowohl die Zeitbereichs- als auch die Frequenzbereichs-HRV-Analyse. Zu den Zeitbereichs-Metriken gehören RMSSD, SDNN und SDANN, während die Frequenzbereichs-Analyse die Leistungskomponenten im Niederfrequenzbereich (LF), Hochfrequenzbereich (HF) und Sehr-Niederfrequenzbereich (VLF) erfasst. Diese Messgrößen ermöglichen es Forschern, subtile Schwankungen der autonomen Regulation mit hoher zeitlicher Präzision zu bewerten.

Die Hardware-Integration basiert auf einem flexiblen, hardwareunabhängigen Ökosystem mit nativer Unterstützung für Systeme von 

Diese Auswahl an Hardware ermöglicht die Erfassung von EKG-Daten sowohl in kontrollierten Laborstudien als auch in naturnahen Umgebungen.

Im Bereich der Analyse automatisieren integrierte R-Notebooks wichtige Verarbeitungsschritte, darunter die Erkennung von R-Spitzen, die Berechnung der Herzfrequenz und die Berechnung der HRV in beiden Domänen. Alle EKG-Signale sind vollständig zeitlich mit anderen iMotions-Datenströmen synchronisiert, was eine präzise, stimulusgebundene multimodale Analyse in Verbindung mit Messungen wie Eye-Tracking, Gesichtsausdrucksanalyse und elektrodermaler Aktivität ermöglicht.

In der Praxis wird das EKG in iMotions zur Quantifizierung von physiologischer Erregung, emotionalen Reaktionen, Stress, Ermüdung, kognitiver Belastung und der allgemeinen autonomen Regulation eingesetzt. Dies macht es zu einem vielseitigen Werkzeug für ein breites Spektrum an Anwendungsbereichen, darunter akademische Psychologie, Human-Factors-Forschung, klinische Studien, Sportwissenschaft und Verbraucherforschung.

1. Was ist ECG in iMotions?

Unter Elektrokardiographie (EKG) versteht man die Messung der vom Herzmuskel während jedes Herzzyklus erzeugten elektrischen Aktivität, die über an der Körperoberfläche angebrachte Elektroden aufgezeichnet wird. In iMotions bezieht sich EKG auf das Modul innerhalb von iMotions Lab, das während experimenteller Forschungssitzungen kontinuierliche elektrische Zeitreihendaten des Herzens erfasst, visualisiert, verarbeitet, synchronisiert und exportiert.

Jeder Herzschlag erzeugt im EKG-Signal eine charakteristische Wellenform, den sogenannten QRS-Komplex, in dem die Q-, R- und S-Wellen aufeinanderfolgenden Phasen der Depolarisation des Herzmuskels entsprechen. Die R-Welle, die den markanten Scheitelpunkt des QRS-Komplexes bildet, ist der primäre Bezugspunkt, von dem aus die Herzzeit-Metriken abgeleitet werden. Das Intervall zwischen aufeinanderfolgenden R-Wellen (R-R-Intervall, auch Inter-Beat-Intervall oder IBI genannt) ist die grundlegende Messgröße, aus der sowohl die Herzfrequenz als auch die Herzfrequenzvariabilität berechnet werden.

EKG-Signal – QRS-Komplex

Die Herzfrequenz (HF) ist definiert als die Anzahl der Herzschläge pro Zeiteinheit und wird üblicherweise in Schlägen pro Minute (bpm) angegeben. Die Herzfrequenzvariabilität (HRV) ist definiert als die natürliche Schwankung des R-R-Intervalls von Herzschlag zu Herzschlag im Zeitverlauf. Die HRV spiegelt direkt das dynamische Gleichgewicht zwischen dem sympathischen (die Erregung steigernden) und dem parasympathischen (die Erregung senkenden) Teil des autonomen Nervensystems wider.

Die EKG-Funktion in iMotions ermöglicht eine nicht-invasive, kontinuierliche Messung der Herzdynamik, die vom autonomen Nervensystem gesteuert wird. Da das autonome Nervensystem die Herz-Kreislauf-Funktion als Reaktion auf körperliche Aktivität, kognitive Anforderungen, emotionale Reize und Umweltstressoren reguliert, dienen aus dem EKG abgeleitete Kennzahlen als validierte Indikatoren für physiologische und psychologische Zustände, darunter Erregung, Stress, Müdigkeit und emotionale Beteiligung.

2. Theoretische Grundlagen: Das autonome Nervensystem und die Herzdynamik

Das autonome Nervensystem (ANS) ist der Teil des peripheren Nervensystems, der die unwillkürlichen Körperfunktionen wie Herzfrequenz, Atmung, Verdauung und Drüsenaktivität steuert. Das ANS besteht aus zwei Hauptzweigen: dem sympathischen Nervensystem (SNS), das Erregungszustände und „Kampf-oder-Flucht“-Reaktionen auslöst, und dem parasympathischen Nervensystem (PNS), das Erholungszustände wie „Ruhe und Verdauung“ fördert.

Die Herzdynamik wird kontinuierlich sowohl durch die Aktivität des sympathischen als auch des parasympathischen Nervensystems beeinflusst. Die Aktivierung des sympathischen Nervensystems beschleunigt die Herzfrequenz und verringert die Herzfrequenzvariabilität, was zu einem schnelleren, regelmäßigeren Herzschlag führt. Die Aktivierung des parasympathischen Nervensystems verlangsamt die Herzfrequenz und erhöht die Herzfrequenzvariabilität, was zu einem langsameren, variableren Herzschlag führt. Das dynamische Zusammenspiel zwischen der Aktivität des sympathischen und des parasympathischen Nervensystems spiegelt sich direkt in der Schlag-zu-Schlag-Variabilität des EKG-Signals wider.

Die wichtigste Erkenntnis für die Forschung ist, dass die HRV – gemessen anhand des EKGs – einen nicht-invasiven Einblick in die autonome Regulation bietet. Eine hohe HRV steht in Zusammenhang mit einer guten kardiovaskulären Gesundheit, einer effektiven Emotionsregulation, kognitiver Flexibilität und physiologischer Erholung. Eine niedrige HRV steht hingegen in Zusammenhang mit physiologischem Stress, Müdigkeit, kognitiver Überlastung, einem erhöhten Risiko für Herz-Kreislauf-Erkrankungen und einer verminderten Fähigkeit zur Emotionsregulation.

Forschungsergebnisse haben Zusammenhänge zwischen der HRV und verschiedenen psychologischen Konstrukten aufgezeigt: Eine höhere HRV geht mit größerer Selbstbeherrschung, besseren sozialen Kompetenzen und einer besseren Stressbewältigung einher; eine niedrigere HRV steht im Zusammenhang mit akutem Stress, Zeitdruck und emotionaler Erregung (Appelhans & Luecken, 2006).

3. So funktioniert das EKG in iMotions: Schritt-für-Schritt-Anleitung

Schritt 1: Anbringen der Elektroden und Einrichten des Geräts Die EKG-Elektroden werden gemäß einem Standardprotokoll an der Körperoberfläche des Teilnehmers angebracht (in der Regel eine 3-Kanal- oder Ein-Kanal-Konfiguration für Forschungszwecke). Übliche Platzierungspositionen sind das rechte Schlüsselbein (positive Elektrode), die linke untere Rippe (negative Elektrode) und die rechte untere Rippe oder ein knöcherner Orientierungspunkt (Referenz-/Masseelektrode). Bei tragbaren Geräten (Polar H10) wird ein Brustgurt um den Oberkörper des Teilnehmers angelegt. Die Kontaktqualität der Elektroden und das Signal-Rausch-Verhältnis werden vor Beginn der Datenerfassung im iMotions-Signalviewer überprüft.

Schritt 2: Signalübertragung und Visualisierung Das EKG-Gerät überträgt die kontinuierliche Herzfrequenzkurve in Echtzeit an iMotions Lab. Der iMotions-Signalviewer zeigt die Live-EKG-Kurve an, sodass Forscher vor und während der Datenerfassung überprüfen können, ob der QRS-Komplex klar erkennbar und der R-Peak gut zu erkennen ist.

Schritt 3: Stimuluspräsentation und Zeitstempelsynchronisation Stimulusereignisse, die in iMotions präsentiert werden, werden automatisch mit einem Zeitstempel versehen und in die gemeinsame EKG-Zeitleiste eingebettet. Mithilfe von Stimulusmarkern können Forscher EKG-Daten extrahieren, die bestimmten Stimulusintervallen entsprechen, um epochenbasierte Analysen durchzuführen (z. B. die durchschnittliche Herzfrequenz oder Herzfrequenzvariabilität während eines 60-sekündigen Aufgabenzeitraums).

Schritt 4: Signalverarbeitung im R Notebook Nach der Datenerfassung führt das iMotions ECG R Notebook die folgenden Verarbeitungsschritte automatisch durch: R-Peak-Erkennung (automatischer QRS-Erkennungsalgorithmus), IBI-Extraktion (Berechnung der Intervalle zwischen aufeinanderfolgenden R-Peaks), Herzfrequenzberechnung (Schläge pro Minute anhand der IBI-Daten) sowie HRV-Berechnung sowohl im Zeitbereich als auch im Frequenzbereich. EKG-R-Peaks werden nach der Verarbeitung durch Ereignismarker in der Replay-Oberfläche angezeigt. Das R-Notebook bereitet außerdem Daten vor, die für den Import in Kubios HRV – eine spezialisierte HRV-Analysesoftware – formatiert sind, für Forscher, die über die Standardausgaben des R-Notebooks hinausgehende erweiterte HRV-Analysen benötigen.

Schritt 5: Datenexport Roh-EKG-Kurven, IBI-Reihen, Herzfrequenz-Zeitreihen, HRV-Metriken und Markierungen für Stimulusereignisse werden im CSV-Format exportiert. Die Exporte enthalten Beschreibungen der Metriken sowie Metadaten zur Geräteidentifikation.

4. Unterstützte Hardware

BIOPAC Systems BIOPAC MP150/MP160 mit dem Verstärkermodul ECG100C ermöglicht eine EKG-Aufzeichnung in Laborqualität mit hoher Signaltreue. Die drahtlosen EKG-Systeme BIOPAC Shimmer3 und BIOPAC Bionomadix erweitern die EKG-Aufzeichnung auf ambulante und feldbasierte Kontexte. BIOPAC ist der historische Goldstandard für EKG-Aufzeichnungen in Forschungsqualität bei iMotions und dient als Referenzsystem, an dem tragbare Alternativen validiert werden.

Shimmer Research Der Shimmer3-EKG-Sensor ist ein kompaktes, kabelloses, am Körper tragbares EKG-Gerät, das nativ in iMotions integriert ist. Der Shimmer3-EKG-Sensor nutzt eine standardmäßige Mehrkanal-Elektrodenkonfiguration und überträgt Daten über Bluetooth an iMotions Lab. Der Shimmer3-EKG-Sensor eignet sich für Forschungsdesigns, bei denen die Teilnehmer mobil sein müssen oder Daten vor Ort erfasst werden, und gewährleistet dabei eine für die HRV-Analyse ausreichende EKG-Signalqualität.

PLUX Biosignals Der Biosignalsplux-EKG-Sensor ist ein modularer EKG-Sensor in medizinischer Qualität, der in iMotions integriert ist. Der PLUX-Sensor unterstützt konfigurierbare Ableitungsplatzierungen und eignet sich sowohl für laborbasierte als auch für ambulante EKG-Forschungsanwendungen.

Polar H10 – tragbarer Brustgurt Der Polar H10 ist ein für Endverbraucher konzipierter, tragbarer Brustgurt, der die Herzfrequenz und R-R-Intervalle mittels Ein-Kanal-EKG misst. Der Polar H10 verbindet sich über Bluetooth oder ANT+ mit iMotions Lab. Interne Untersuchungen von iMotions, bei denen der Polar H10 mit dem BIOPAC-Goldstandard verglichen wurde, ergaben eine hohe Übereinstimmung der R-R-Intervall-Signale zwischen den beiden Systemen. Dies bestätigt den Einsatz des Polar H10 als valide Alternative für die HRV-Analyse in Feld- und mobilen Forschungskontexten, in denen ein herkömmliches elektrodenbasiertes EKG nicht praktikabel ist.

5. Wichtige Kennzahlen und Ergebnisse

Herzfrequenz (HF) Die Herzfrequenz ist definiert als die Anzahl der Herzschläge pro Zeiteinheit und wird in Schlägen pro Minute (bpm) angegeben. Die HF ist der einfachste und am häufigsten interpretierte Herzparameter. Eine erhöhte HF deutet auf eine Aktivierung des sympathischen Nervensystems hin (Erregung, Stress, körperliche Aktivität); eine verringerte HF deutet auf eine Dominanz des parasympathischen Nervensystems hin (Entspannung, Erholung). Das iMotions ECG R Notebook berechnet die HF als kontinuierliche Zeitreihendaten.

Intervall zwischen zwei Herzschlägen (IBI) Das Intervall zwischen zwei Herzschlägen (IBI) ist definiert als die Zeit, die zwischen aufeinanderfolgenden Herzschlägen vergeht, genauer gesagt zwischen aufeinanderfolgenden R-Wellen-Spitzen im EKG-Signal. Das IBI wird in Millisekunden (ms) gemessen. Das IBI ist die primäre Rohgröße, aus der alle HRV-Messwerte abgeleitet werden. Kürzere IBIs weisen auf eine schnellere Herzfrequenz hin; längere IBIs weisen auf eine langsamere Herzfrequenz hin.

Herzfrequenzvariabilität – Zeitbereichsmetriken Zeitbereichsmetriken der Herzfrequenzvariabilität (HRV) sind Kennzahlen, die die Schwankungen der IBI-Werte im Zeitverlauf mithilfe statistischer Verfahren quantifizieren. Die wichtigsten Zeitbereichsmetriken der Herzfrequenzvariabilität, die im iMotions ECG R Notebook verfügbar sind, sind:

  • RMSSD: Quadratwurzel des Mittelwerts der aufeinanderfolgenden Differenzen – definiert als die Quadratwurzel des Mittelwerts der quadrierten Differenzen zwischen aufeinanderfolgenden IBI-Werten. RMSSD ist die am häufigsten verwendete HRV-Metrik im Zeitbereich, spiegelt in erster Linie die parasympathische Aktivität wider, ist bei Kurzzeitaufzeichnungen relativ robust und gilt als empfohlene HRV-Metrik für kurze Versuchszeiträume.
  • SDNN: Standardabweichung aller Normal-zu-Normal-Intervalle (NN). Der SDNN spiegelt die gesamte HRV über den Aufzeichnungszeitraum wider und erfasst dabei sowohl die Beiträge der sympathischen als auch der parasympathischen Aktivität. Der SDNN eignet sich besser für längere Aufzeichnungszeiträume.
  • SDANN: Standardabweichung der durchschnittlichen NN-Intervalle, berechnet aus aufeinanderfolgenden 5-Minuten-Epochen. SDANN eignet sich für Langzeitaufzeichnungen (24 Stunden) und wird in kurzen experimentellen Studiendesigns seltener verwendet.

Herzfrequenzvariabilität – Metriken im Frequenzbereich Metriken der Herzfrequenzvariabilität im Frequenzbereich sind Messgrößen, die die Variabilität des Intervalls zwischen zwei Herzschlägen (IBI) mittels Spektralleistungsanalyse in Leistungsanteile bestimmter Frequenzbänder zerlegen. Das iMotions ECG R Notebook bietet Metriken der Herzfrequenzvariabilität im Frequenzbereich, die in iMotions 11 als erweiterte EKG-Funktion eingeführt wurden. Zu den wichtigsten Metriken im Frequenzbereich gehören:

  • LF-Leistung (0,04–0,15 Hz): Die Niederfrequenzleistung steht im Zusammenhang mit der kombinierten Aktivität von Sympathikus und Parasympathikus und wird in manchen Interpretationen mit der Baroreflexempfindlichkeit in Verbindung gebracht.
  • HF-Leistung (0,15–0,4 Hz): Die Hochfrequenzleistung steht im Zusammenhang mit der parasympathischen (vagalen) Aktivität, die in erster Linie durch die respiratorische Sinusarrhythmie (die mit der Atmung synchron verlaufende Schwankung der Herzfrequenz) gesteuert wird.
  • VLF-Leistung (<0,04 Hz): Die VLF-Leistung spiegelt längerfristige Regulationsmechanismen wider und ist vor allem bei Aufzeichnungen von mehr als 5 Minuten aussagekräftig.
  • LF/HF-Verhältnis: Das Verhältnis von LF- zu HF-Leistung wird als Indikator für das Gleichgewicht zwischen Sympathikus und Parasympathikus herangezogen, wenngleich die Interpretation dieses Verhältnisses in der aktuellen Fachliteratur umstritten ist.

6. Integration mit anderen Behandlungsmethoden

EKG + EDA/GSR Sowohl das EKG als auch EDA/GSR spiegeln die Aktivität des autonomen Nervensystems wider, jedoch über unterschiedliche physiologische Wege: Das EKG erfasst die Herzdynamik, die sowohl vom sympathischen als auch vom parasympathischen Nervensystem gesteuert wird, während EDA/GSR die Schweißdrüsenaktivität erfasst, die ausschließlich vom sympathischen Nervensystem gesteuert wird. Diese Kombination liefert sich ergänzende Indikatoren für die autonome Erregung und ermöglicht es Forschern, eine durch das parasympathische Nervensystem vermittelte Herzverlangsamung von durch das sympathische Nervensystem vermittelten Erregungsreaktionen zu unterscheiden.

EKG + EEG Die Kombination von EKG und EEG ermöglicht die Untersuchung neurokardialer Zusammenhänge – also der Verbindung zwischen der kortikalen Hirnaktivität und der Herzregulation. Diese Kombination wird in der Stressforschung, bei Studien zur Emotionsregulation sowie in der klinischen Forschung zu autonomen Dysregulationen eingesetzt. Bei der EKG-Auswertung müssen die durch das Herz verursachten Artefakte in den EEG-Aufzeichnungen berücksichtigt werden (der Herzschlag erzeugt ein elektrisches Artefakt, das im Kopfhaut-EEG nachweisbar ist).

EKG + Atmung Die respiratorische Sinusarrhythmie (RSA) – die mit dem Atemzyklus synchronisierte Schwankung der Herzfrequenz – ist ein wesentlicher Bestandteil der HRV (HF-Power). Durch die gleichzeitige Messung von EKG und Atmung können Forscher die RSA als Maß für den Vagustonus ermitteln, den Einfluss der Atemfrequenz auf HRV-Kennzahlen kontrollieren und die Kopplung zwischen Herz- und Atemrhythmus untersuchen.

EKG + Gesichtsausdrucksanalyse (FEA) Aus dem EKG abgeleitete Erregungsmetriken (HR, HRV) ermöglichen in Kombination mit aus der FEA abgeleiteten Valenzmetriken die Erstellung einer zweidimensionalen Darstellung des affektiven Zustands (Valenz × Erregung), die mit dem Circumplex-Modell der Emotionen (Russell, 1980) übereinstimmt. Diese Kombination findet breite Anwendung in der Verbraucherforschung, der klinischen Affektforschung und in Studien zu menschlichen Faktoren.

EKG + EMG EKG und EMG liefern sich ergänzende Messgrößen für die physiologische Belastung: Das EKG spiegelt die kardiovaskuläre Reaktion auf körperliche und kognitive Anforderungen wider, während das EMG die muskuläre Komponente der körperlichen Anstrengung und – im Falle des fEMG – den emotionalen Ausdruck widerspiegelt. Diese Kombination unterstützt die Ergonomie, die Sportphysiologie und die Forschung zur Leistungsfähigkeit von Bedienern.

7. Anwendungsfälle nach Branche und Forschungsbereich

Die Stress- und Emotionsforschung: Das EKG in iMotions wird in der akademischen Psychologie und Psychophysiologie häufig eingesetzt, um autonome Reaktionen auf emotionale Reize, Stressinduktion und kognitive Herausforderungen zu messen. HRV-Kennzahlen (insbesondere RMSSD) liefern validierte Indizes für den Rückzug des Parasympathikus bei akutem Stress und emotionaler Aktivierung.

Menschliche Faktoren und Bedienersicherheit Forscher im Bereich der menschlichen Faktoren nutzen das EKG, um Ermüdung, kognitive Überlastung und Stress bei Bedienern in sicherheitskritischen Umgebungen (Straßenverkehr, Luftfahrt, industrielle Steuerung) zu erkennen. Die Herzfrequenzvariabilität (HRV) wird in der auf iMotions basierenden Forschung zu menschlichen Faktoren als Maß für die Ermüdungserkennung herangezogen: Eine im Laufe der Zeit abnehmende HRV steht im Zusammenhang mit zunehmender Ermüdung und nachlassender Leistungsfähigkeit des Bedieners. Veränderungen des LF/HF-Verhältnisses und der RMSSD über die Dauer der Aufgabe liefern kontinuierliche Indikatoren für den Zustand des Bedieners, ohne dass Selbstauskünfte des Bedieners oder sekundäre Aufgabenmessungen erforderlich sind.

Forschung im Bereich Automobil und Fahren iMotions ECG wird in Fahrsimulatoren und bei Feldversuchen eingesetzt, um die Herzreaktionen des Fahrers auf unterschiedliche Verkehrsbedingungen, Belastungsmanipulationen und sicherheitskritische Ereignisse zu messen. Die EKG-Daten werden zusammen mit Eye-Tracking- und EDA/GSR-Daten erfasst, um ein multimodales Bild des Fahrerzustands zu erstellen.

Sportwissenschaft und körperliche Leistungsfähigkeit Sportwissenschaftler nutzen das EKG in iMotions, um die Herzreaktion auf körperliche Belastung, die Erholungsdynamik und das Erkennen von Übertraining zu messen. Tragbare EKG-Geräte (Polar H10, Shimmer3 ECG) ermöglichen eine Herzüberwachung während körperlicher Aktivität bei minimaler Bewegungseinschränkung. Die auf der Herzfrequenzvariabilität (HRV) basierende Erholungsüberwachung erfasst die physiologische Bereitschaft zwischen den Trainingseinheiten.

Klinische Forschung und Gesundheitsforschung: Klinische Forscher nutzen das EKG in iMotions, um die Funktion des autonomen Nervensystems bei Patientengruppen zu bewerten, Herzreaktionen auf therapeutische Maßnahmen zu überwachen und die kardiovaskuläre Physiologie in klinischen Kohorten zu untersuchen. Die HRV hat sich als Biomarker für kardiovaskuläre Risiken, Depressionen, Angststörungen und posttraumatische Belastungsstörungen (PTBS) klinisch bewährt.

Konsumentenforschung und Marketing: Konsumentenforscher nutzen das EKG in iMotions, um die Erregung und das Engagement während der Produktpräsentation, beim Einkaufserlebnis und beim Betrachten von Werbung zu messen. Das EKG bietet eine ergänzende Messgröße für die Erregung zu EDA/GSR, insbesondere unter Bedingungen, bei denen die Qualität des EDA-Signals beeinträchtigt ist (z. B. trockene Haut, kalte Umgebungen).

8. Vorteile gegenüber alternativen Methoden

EKG im Vergleich zu PPG (Photoplethysmographie) Die Photoplethysmographie (PPG) misst die Herzfrequenz optisch anhand von Blutvolumenveränderungen im peripheren Gewebe (in der Regel über einen Sensor am Finger oder Handgelenk). PPG ist bequem und nicht-invasiv, jedoch anfälliger für Bewegungsartefakte bei körperlicher Aktivität und für die HRV-Analyse weniger genau als das EKG. Eine EKG-Studie von iMotions, in der das BIOPAC-EKG mit dem Polar H10 (EKG-basiert) verglichen wurde, ergab eine hohe Übereinstimmung, während optische Wearables unter aktiven Bedingungen größere Abweichungen von der EKG-basierten HRV aufweisen.

EKG im Vergleich zu Fragebögen zur Selbsteinschätzung von Stress Bei Fragebögen zur Selbsteinschätzung von Stress und Erregung müssen die Teilnehmer ihre Aufgaben unterbrechen, über ihren Zustand nachdenken und mündlich antworten. Das EKG ermöglicht eine kontinuierliche, objektive Echtzeitmessung der autonomen Erregung, ohne die Aufgabenausführung zu unterbrechen und ohne auf die Selbstbeobachtung der Teilnehmer oder deren Bereitschaft zu einer genauen Angabe angewiesen zu sein.

EKG im Vergleich zur Cortisolmessung Cortisol (im Speichel oder Blut) ist ein validierter Biomarker für die Stressreaktion der Hypothalamus-Hypophysen-Nebennieren-Achse (HPA-Achse). Die Cortisolmessung ist invasiv, zeitverzögert (Cortisol erreicht seinen Höchstwert 20–30 Minuten nach Stressbeginn) und kann keine momentane Erregungsüberwachung bieten. Die aus dem EKG abgeleitete HRV ermöglicht eine kontinuierliche Echtzeit-Überwachung der autonomen Erregung innerhalb derselben Versuchssitzung.

9. Einschränkungen und zu beachtende Punkte

Das EKG misst subjektive emotionale Erfahrungen nicht direkt. Das EKG erfasst die vom autonomen Nervensystem gesteuerte Herzdynamik, die zwar die physiologische Erregung widerspiegelt, jedoch weder den subjektiven Inhalt noch die Valenz emotionaler Erfahrungen direkt erfasst. Eine hohe Herzfrequenz kann durch körperliche Anstrengung, Angst, Aufregung oder neue Eindrücke verursacht werden – das EKG allein kann diese Zustände nicht unterscheiden. Für die Emotionsforschung wird empfohlen, das EKG mit valenzsensitiven Messgrößen (FEA, Selbstauskunft) zu kombinieren.

Bewegungsartefakte bei körperlicher Aktivität Die Bewegung der Elektroden und die Zugspannung der Kabel während körperlicher Aktivität führen zu Bewegungsartefakten im EKG-Signal. Bewegungsartefakte können R-Wellen-Spitzen verschleiern oder verfälschen, was zu ausgelassenen Herzschlägen oder fälschlicherweise erkannten R-Spitzen führt, die die Genauigkeit der HRV-Berechnung beeinträchtigen. Forschungsdesigns, bei denen die Teilnehmer sich stark bewegen, erfordern ein sorgfältiges Management von Bewegungsartefakten.

Interindividuelle Variabilität der HRV im Ruhezustand Die HRV im Ruhezustand variiert von Person zu Person erheblich, was auf Unterschiede in Alter, Fitnessgrad, Körperzusammensetzung, Medikamenteneinnahme und dem Ausgangs-ANS-Tonus zurückzuführen ist. Diese interindividuelle Variabilität erfordert Designs auf Teilnehmerebene oder geeignete statistische Kontrollen für HRV-Vergleiche zwischen den Teilnehmern.

Kurze Aufzeichnungsdauer und Gültigkeit der HRV-Kennzahlen Verschiedene HRV-Kennzahlen stellen unterschiedliche Anforderungen an die Mindestaufzeichnungsdauer. Der RMSSD eignet sich für Kurzzeitaufzeichnungen (1–5 Minuten). Frequenzbereichskennzahlen (LF-, HF-Leistung) erfordern für eine zuverlässige Berechnung mindestens 5 Minuten stabile EKG-Daten. SDNN und SDANN sind nur für Aufzeichnungen von 24 Stunden oder mehr geeignet.

10. FAQ: EKG in iMotions

Was misst iMotions ECG? iMotions ECG misst die elektrische Aktivität des Herzens über Oberflächenelektroden. Das Modul liefert Roh-EKG-Kurven, Intervallzeiten (IBI), Herzfrequenz (HR) sowie Kennzahlen zur Herzfrequenzvariabilität (HRV) sowohl im Zeitbereich (RMSSD, SDNN) als auch im Frequenzbereich (LF-, HF- und VLF-Leistung).

Was ist Herzfrequenzvariabilität und warum ist sie in der Forschung wichtig? Die Herzfrequenzvariabilität (HRV) ist definiert als die natürliche zeitliche Schwankung zwischen aufeinanderfolgenden Herzschlägen. Die HRV spiegelt das dynamische Gleichgewicht zwischen dem sympathischen und dem parasympathischen Teil des autonomen Nervensystems wider. In der Forschung wird die HRV als validierter Indikator für physiologischen Stress, kognitive Belastung, emotionale Erregung, Ermüdung und kardiovaskuläre Gesundheit herangezogen. Eine höhere HRV deutet auf eine parasympathische Dominanz hin (Entspannung, Erholung); eine niedrigere HRV deutet auf eine sympathische Aktivierung hin (Stress, Erregung).

Welche Hardware unterstützt EKG in iMotions? iMotions integriert nativ EKG-Hardware von BIOPAC (EKG-Verstärker in Laborqualität und drahtlose Bionomadix-Systeme), Shimmer Research (Shimmer3 EKG-Wearable), PLUX Biosignals (biosignalsplux EKG-Sensor) sowie den tragbaren Polar H10-Brustgurt. Die Wahl der Hardware hängt von den Anforderungen der Studie hinsichtlich Signalgenauigkeit, Tragbarkeit und Mobilität der Teilnehmer ab.

Kann der Polar H10 herkömmliche BIOPAC-EKG-Systeme für die HRV-Forschung ersetzen? Interne Untersuchungen von iMotions ergaben, dass die R-R-Intervallsignale des Polar H10 und der BIOPAC-Systeme unter Ruhebedingungen sehr gut übereinstimmen, was den Polar H10 als valide Alternative für die HRV-Forschung im Feld- und Mobilbereich bestätigt. Für Studien, die höchste EKG-Signalgenauigkeit oder Aufzeichnungsstandards auf klinischem Niveau erfordern, werden herkömmliche elektrodenbasierte EKG-Systeme (BIOPAC) empfohlen.

Inwiefern unterscheidet sich das EKG von EDA/GSR bei iMotions? Das EKG misst die elektrische Aktivität des Herzens, um Kennzahlen zur Herzfrequenz und Herzvariabilität abzuleiten, die den kombinierten Einfluss sowohl des sympathischen als auch des parasympathischen Nervensystems widerspiegeln. EDA/GSR misst Veränderungen der Hautleitfähigkeit, die ausschließlich durch die Aktivität des sympathischen Nervensystems (ekkrine Schweißdrüsen) gesteuert werden. Das EKG erfasst die Dynamik der kardialen Erregung im Rahmen eines breiteren autonomen Gleichgewichts; EDA/GSR ist hingegen spezifischer ein Maß für die sympathische Aktivierung und die Intensität emotionaler Erregung.

Literaturhinweise und weiterführende Literatur

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