Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über die Analyse von EKG-Daten unter dem Aspekt der Herzfrequenzvariabilität. Er erläutert die wichtigsten Methoden und Überlegungen, die für eine genaue Interpretation unerlässlich sind. Eine unverzichtbare Lektüre für alle, die ein tieferes Verständnis der EKG-Analyse suchen.
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Unser Herz ist in vielerlei Hinsicht ein zentraler Bestandteil unseres Lebens – wir können ein Gespräch von Herz zu Herz führen, unsere Hand an unser Herz legen, ein Herz aus Gold haben oder einen Sinneswandel. Es ist klar, dass dieses blutpumpende Organ wichtig ist für die Art und Weise, wie wir über die Welt sprechen, aber es ist natürlich auch zentral für unsere Physiologie.
Es ist natürlich eine Untertreibung zu sagen, dass das Herz entscheidend für unser Wohlbefinden ist. Aber auch wenn wir oft an unser Herz im Zusammenhang mit unserer Gesundheit denken, so steckt doch viel mehr hinter diesen Schlägen, die eine tiefere Geschichte über uns selbst erzählen können.
In jüngster Zeit werden vermehrt EKG-Geräte (Elektrokardiogramm – auch EKG genannt, was dasselbe ist) eingesetzt, und es gibt immer mehr fortschrittliche Techniken, die die verlockende Möglichkeit neuer Entdeckungen bieten, sobald sie auf neue Daten angewendet werden.
Das EKG ist zwar weitgehend durch medizinische Belange motiviert, wird aber zunehmend von Forschern und Ermittlern eingesetzt, die ein besseres Verständnis der physiologischen Erregung gewinnen wollen (oft als Ergänzung zu anderen Biosensor-Methoden). Da die Herzfrequenz an die Aktivität des autonomen Nervensystems gekoppelt ist, ist sie ein geeigneter Indikator, um zu untersuchen, wie wir uns fühlen.
Natürlich reicht die bloße Aufzeichnung der Herzfrequenz nicht aus, um etwas Neues über unsere Gefühle zu erfahren. Die besten Erkenntnisse erhält man durch die Analyse der Daten. Zum Glück für die Forscher gibt es viele Möglichkeiten, dies zu tun – leider gibt es aber auch viele, viele Möglichkeiten.
Lesen Sie weiter: Was ist ein EKG und wie funktioniert es?
Aus diesem Grund haben wir einige der gängigsten (und weniger gängigen) Techniken zusammengestellt, um die Herzfrequenzdaten optimal zu nutzen und ein tieferes Verständnis dafür zu erlangen, wie Erregung mit unseren Erfahrungen zusammenhängt.
- Herzfrequenz-Variabilität (HRV)
- Was kann Ihnen die Herzfrequenzvariabilität sagen?
- Berechnen und Analysieren der Herzfrequenzvariabilität (3 Methoden)
- Analyse und Schlussfolgerung
- EKG-Leitfaden herunterladen
Herzfrequenz-Variabilität (HRV)
Eines der ersten Dinge, die man wissen muss, wenn man die Herzfrequenz verstehen will, ist, dass die aussagekräftigste Messgröße nicht nur die Herzfrequenz ist, sondern wie stark die Herzfrequenz schwankt. Was auf den ersten Blick oft kontraintuitiv erscheint, ist, dass eine höhere Herzfrequenzvariabilität (HRV) mit guter Gesundheit assoziiert wird – je mehr Ihr Herz (bis zu einem gewissen Grad, natürlich) herumspringt, desto aktionsbereiter sind Sie. Andererseits wird eine niedrige HRV mit schlechter Gesundheit in Verbindung gebracht – sie ist ein signifikanter Prädiktor für die Sterblichkeit bei verschiedenen Krankheiten.
Was kann Ihnen die Herzfrequenzvariabilität sagen?
Während die HRV in der Medizin weit verbreitet ist, lassen sich aus den HRV-Daten auch Aspekte der Gedanken, Gefühle und des Verhaltens ableiten.
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Aus psychologischen Studien wissen wir, dass die HRV mit vielen Faktoren in Verbindung steht. Forscher haben herausgefunden, dass ein Anstieg der HRV unter anderem mit einer besseren Selbstkontrolle, größeren sozialen Fähigkeiten und einer besseren Stressbewältigung zusammenhängt. Die Anwendungsmöglichkeiten sind also deutlich breiter gefächert als nur in medizinischen Situationen.
Insgesamt kann die HRV als Indikator für physiologischen Stress oder Erregung angesehen werden, wobei eine erhöhte Erregung mit einer niedrigen HRV und eine verringerte Erregung mit einer hohen HRV verbunden ist. Die Verwendung des EKG zusammen mit anderen Messungen bietet daher eine weitere Möglichkeit, zu untersuchen, wie Menschen auf verschiedene Einstellungen oder Reize reagieren.
Berechnen und Analysieren der Herzfrequenzvariabilität (3 Methoden)
Die Art und Weise, wie die HRV berechnet wird, kann jedoch knifflig werden. Die Methoden funktionieren auf unterschiedliche Weise, und die Ergebnisse der einzelnen Methoden sind möglicherweise nicht direkt vergleichbar.
Bevor wir jedoch dazu kommen, sollten wir einige Dinge über die Art und Weise wissen, wie das überwachte EKG-Signal aussieht. Das Bild unten zeigt einen prototypischen Herzschlag.
Dies wird als QRS-Komplex bezeichnet, wobei jeder Buchstabe für einen anderen Teil der Herzaktion steht. Wichtig dabei ist, dass das „R“ des Komplexes der Bereich ist, aus dem die Werte für die Analyse entnommen werden. Wenn mehrere Herzschläge nebeneinander liegen, wird der Abstand (in Millisekunden) zwischen den einzelnen „R“ als „RR-Intervall“ definiert (oder manchmal auch als „NN-Intervall“, um zu betonen, dass die Herzschläge normal sind).
Eine der Hauptunterteilungen für die Art und Weise, in der die HRV berechnet wird, ist die Verwendung von Zeit oder Frequenz. In diesem Zusammenhang bedeuten Methoden im Zeitbereich, dass die Schlag-zu-Schlag-Menge innerhalb einer bestimmten Zeitspanne verwendet wird, während Methoden im Frequenzbereich die Anzahl der auftretenden nieder- und hochfrequenten Schläge zählen. Dies wird in der nachstehenden Abbildung näher erläutert.
Das Ausmaß, in dem sich die Herzfrequenz innerhalb einer bestimmten Zeitspanne ändert, oder das Ausmaß, in dem sie sich auf verschiedene Frequenzen verteilt, bestimmt das Ausmaß der HRV.
Es gibt auch andere Möglichkeiten zur Analyse der Herzfrequenzdaten, darunter geometrische und nichtlineare Methoden. Diese Methoden bieten neue Möglichkeiten zur Untersuchung der Daten, werden aber derzeit nicht so häufig eingesetzt.
Zeitbereichsmethoden
Die gängigste Methode zur Analyse der HRV ist die RMSSD-Methode im Zeitbereich. Dabei handelt es sich um den mittleren quadratischen Mittelwert der aufeinanderfolgenden Differenzen zwischen den einzelnen Herzschlägen (Root Mean Square of Successive Differences). Es ist relativ einfach zu berechnen (wichtig für groß angelegte Berechnungen) und bietet ein zuverlässiges Maß für die HRV und die parasympathische Aktivität. Wie er berechnet wird, ist in der nachstehenden Abbildung dargestellt.
Zwei weitere gängige Methoden zur Berechnung der HRV im Zeitbereich sind SDNN und SDANN. SDNN wird als Standardabweichung aller RR-Intervalle (der Abstand zwischen den einzelnen Herzschlägen oder das „R“ des QRS-Komplexes) berechnet. Die SDANN ist ähnlich, erfordert aber, dass Sie zunächst das durchschnittliche RR-Intervall aus mehreren 5-Minuten-Abschnitten einer Aufzeichnung und dann die Standardabweichung ermitteln.
Methoden im Frequenzbereich
Von den Methoden im Frequenzbereich werden häufig Daten über die Anzahl der niederfrequenten Herzschläge (LF) verwendet (0,04 bis 0,15 Hz), um die Aktivität des sympathischen Nervensystems zu messen. Messungen der Hochfrequenz (HF; 0,15 Hz bis 0,4 Hz) und der sehr niedrigen Frequenz (VLF) werden ebenfalls verwendet. Bei der Frequenz geht es nicht um die Herzfrequenz an sich, sondern um die Modulation der HRV.
Außerdem kann ein Verhältnis von HF und NF (HF/LF) bestimmt werden, das Aufschluss über das Ausmaß der Aktivität des sympathischen Nervensystems gibt, dessen Stärke jedoch umstritten ist. Es ist wichtig zu beachten, dass sich die Hz-Werte nicht strikt auf die Anzahl der Herzschläge beziehen, sondern auf die Häufigkeit der Wiederholung der Herzschlagraten.
Poincare-Parzellen
Eine der gebräuchlichsten Methoden zur Visualisierung der HRV ist das Poincaré-Diagramm. Das nach dem berühmten französischen Mathematiker benannte Diagramm stellt die RR-Intervalle (den Abstand zwischen den einzelnen Herzschlägen) dar, wobei das RR-Intervall unmittelbar davor liegt. Dies wird weiter unten erklärt.
Das Poincaré-Diagramm zeigt daher, wie gut jedes RR-Intervall das nächste vorhersagt – eine größere Streuung der Werte würde eine erhöhte HRV bedeuten, während die HRV umso geringer ist, je enger sie beieinander liegen. Zwei Beispiele für Poincaré-Diagramme werden unten gezeigt – das linke zeigt eine hohe Herzfrequenzvariabilität, während das rechte eine begrenzte Herzfrequenzvariabilität zeigt.
Mit Hilfe von Poincaré-Diagrammen und anderen ausgefeilten Analysetechniken ist es möglich, die HRV der Befragten weiter numerisch zu quantifizieren.
Analyse und Schlussfolgerung
Die oben genannten Methoden unterscheiden sich zwar sowohl in ihrer Berechnung als auch in ihrer Durchführung, aber die Geschichte, die sie erzählen, ist im Wesentlichen dieselbe – eine Quantifizierung der HRV. Die Ergebnisse jeder Methode und jedes Tests können Erkenntnisse liefern, die sich nicht nur auf unser Wohlbefinden, sondern auch auf unseren psychologischen Zustand beziehen.
Obwohl es keine akzeptierten Standardwerte gibt, die zum Vergleich von HRV-Ergebnissen herangezogen werden können, ist es möglich zu sehen, wie die Ergebnisse der Befragten miteinander verglichen werden. Diese Messung bietet auch einen geeigneteren Vergleich als die Verwendung von Schlägen pro Minute (bpm). Ein Beispiel dafür, wie dies aussehen könnte, ist in der nachstehenden Abbildung dargestellt.
Die Kombination des EKG mit anderen Biosensor-Messungen kann ein umfassenderes Verständnis der Gedanken, Emotionen oder Verhaltensweisen einer Person ermöglichen. Indem man die Komplementarität der einzelnen Sensoren nutzt, um einen anderen Aspekt menschlicher Reaktionen zu verstehen (z. B. durch die Kombination von Gesichtsausdrucksanalyse und EKG, um sowohl Emotionen als auch Erregung zu verstehen), ist es möglich, ein klares Bild davon zu erhalten, wie jemand die Welt erlebt.
Mit iMotions ist es ganz einfach, die Forschung mit einer Sammlung von Sensoren zu beginnen. Sobald die EKG-Daten erfasst sind, können sie problemlos in ein für Kubios geeignetes Format umgewandelt werden, was die Schritte zur fortgeschrittenen Analyse noch einfacher macht.
Unter Forschern ist Kubios eines der am häufigsten verwendeten Analysetools für die HRV. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche mit Optionen zur Korrektur von Signalartefakten sowie ein detailliertes Berichts- und Analysewerkzeug sowohl für den Zeit- als auch den Frequenzbereich.
Ich hoffe, es hat Ihnen gefallen, zu lesen, auf welche Weise die HRV berechnet werden kann und wie sie die Ergebnisse Ihrer Forschung informieren und erweitern kann.
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