Investigation of Heart Rate Variability by Statistical Methods and Detrended Fluctuation Analysis

Abstract

The physiological signals that are recorded from different parts of the human body have a non-stationary nature and the tracking of their dynamics is an interesting research problem. This report examines Heart Rate Variability through the use of statistical methods of analysis that are traditionally used to study the functionality of the heart and via Detrended Fluctuation Analysis. The use of the technique of Detrended Fluctuation Analysis allows the investigation of short-term and long-term correlations in non-stationary Heart Rate Variability series. A study has been made of the changes in the functioning of the human heart, depending on the age. The study encompasses healthy individuals in three different age groups. The analysis of the obtained results shows a change in the correlated behavior of the investigated signals with an increase in age. UDC Classification: 612,

Analysis of Methods and Approaches for Evaluation of Heart Rate Variability

“…За да се изследва ВСЧ на хора, които не могат да се подлагат на физическо натоварване, поради различни причини, на помощ идва използването на виртуалната реалност. Сериозните игри за симулации на стресови ситуации не трябва да са твърде екстремални, за да може изследването да се извърши за по-продължително време, като се регистрират RR (PP) интервални серии, чрез електрокардиографско, фотоплетизмографско [20,21] или холтерно устройство [22]. Генерираните сигнали се анализират чрез математически методи [25,26], след което се прави сравнителен анализ между получените резултати от приложената стресова ситуация с резултатите получени в състояние на покой.…”

Methods of Nonlinear Dynamics for Heart Rate Variability Analysis

“…Наред с тези методи за анализ, през последните години се разпространиха и някои по-малко познати методи за обработка и анализ на сигналите, като фракталните и мултифракталните методи. Отличителна тяхна черта е, че заедно с Математическият анализ на електрокардиологични данни (промяната на сърдечния ритъм) представлява интерес за много изследователи [5,6,8]. Сърдечният ритъм се явява обективна характеристика на функционалното състояние на човешкия организъм и зависи от редица фактори: възраст, пол, условия на околната среда, психично и физическо натоварване на организма, заболявания и други.…”

Graphic Methods for Automatic Analysis of Nonlinear Characteristics of ECG Signals

“…В публикация [2], според автора нелинейните методи могат да подпомогнат за по-доброто разбиране динамиката на сърдечната честота, като се има в предвид, че те са неравномерни и до известна степен са и хаотични. Според редица автори [2,3,6,9,12] нелинейните методи за анализ на RR времевите интервали са по-ефективни от линейните и предоставят много полезна информация за динамиката на сърдечната честота. С прилагането на геометричните методи за анализ на RR времевите серии, които са част от нелинейните методи, се очаква да се получи допълнителна, прогностична информация, която да допълва информацията, получена от прилагането на традиционните методи за анализ (във времевата и честотната области).…”

“…Когато стойността на параметъра α≤ 1, то получената стойност на α съвпада със стойността на експонентата на Хърст. Алгоритмът на DFA е подробно описан в публикации [4,6,7,10].…”