[論文レビュー] Poincaré parameters and principal component analysis of Heart rate variability of subjects with health disorder

Sobhendu Kumar Ghatak, Subhra Aditya|arXiv (Cornell University)|Feb 28, 2018

Heart Rate Variability and Autonomic Control参考文献 1被引用数 7

ひとこと要約

本研究では、糖尿病、高血圧および健常被験者の短時間の心電図データに、ラグ付きポアンカープロット解析、主成分分析（PCA）、自己相関を適用した。疾患群では、SD1、SD2、SD12パラメータが有意に低下しており、ラグとの関係におけるSD12の曲率トレンドが明確に異なっていた。主成分分析による妥当性評価では、3つのグループが2次元の主成分空間で明確に分離され、従来のHRV指標を上回る自律神経機能障害の判別能が示された。

ABSTRACT

Heart rate variability,important marker for modulation of autonomic nervous system is studied for diabetic,hypertensive and control group of subjects.Lagged Poincaré plot of heart rate(HR),method of principal component analysis and auto-correlation of HR fluctuation are used to analyze HR obtained from ECG signal recorded over short time duration.The parameters $(SD1)$,$(SD2)$ and their ratio $(SD12)$,characterizing the Poincaré plot reveal a significant reduction of their values for diabetic and hypertensive subjects compared to the corresponding results of control one.The slope and the curvature of the plot of these parameters with lagged number exhibit similar trend.In particular,the curvature of $(SD12)$ for the control group differs widely from that of other groups.The principal component analysis is used for analysing multi-dimensional data set resulting from the Poincaré plot for all subjects.The correlation matrix points out significant correlation between slope and curvature.The analysis demonstrates that three groups are well separated in the domain of two significant principal components.The auto-correlation of HR fluctuation exhibits highly correlated pattern for subjects with health disorder compared to that of control subject.

研究の動機と目的

• ラグ付きポアンカープロットパラメータとPCAが、糖尿病、高血圧および健常被験者の心拍変動（HRV）パターンを区別できるかを調査すること。
• ポアンカープロットパラメータ（SD1、SD2、SD12）およびそのラグに伴う増加傾向が、自律神経系（ANS）のバランス障害を検出するのに有効であるかを評価すること。
• 多変量ポアンカープロット由来パラメータの主成分分析が、健康状態と疾患群の分離を向上させることを評価すること。
• RR間隔のフラクチュエーションの自己相関を、HRVにおける非ランダムで病理的なダイナミクスのマーカーとして検討すること。

提案手法

• ラグ付きポアンカープロットは、ラグmを増加させながら（最大m=8）、RRiをRRi+mとプロットすることで、心拍数の1拍ずつのダイナミクスにおける時間的相関を捉えた。
• HRV分布を定量化するために、ラグ付きポアンカープロットから、短時間変動のSD1、長期変動のSD2、およびその比SD12という主要パラメータを抽出した。
• 多変量のポアンカープロットパラメータデータセットに主成分分析（PCA）を適用し、主要なパターンを同定するとともに、分散を保持したまま次元削減を行った。
• ポアンカープロットパラメータの相関行列から、特にSD12の傾きと曲率がラグとともに強く相関していることが判明した。
• RR間隔のフラクチュエーションの自己相関を、ラグmの関数として計算し、HRダイナミクスにおける持続性および振動的挙動を評価した。
• データを5回シャッフルしてランダム性をテストした。その結果得られた相関パターンを元のデータと比較し、非ランダムな構造の妥当性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 糖尿病、高血圧および対照群の間で、ラグ付きポアンカープロットパラメータ（SD1、SD2、SD12）に有意な差が認められるか？
• RQ2 ラグmの増加に伴うポアンカープロットパラメータ（特にSD12）の傾きと曲率は、3つの被験者群をどのように区別するか？
• RQ3 多変量ポアンカープロットパラメータに基づいて、主成分分析が3つのグループを効果的に分離できるか？
• RQ4 健常者と疾患群の間で、RR間隔のフラクチュエーションの自己相関に有意な差が認められるか？
• RQ5 導出されたパラメータ（SD1、SD2、SD12）は、循環器疾患における自律神経系のバランス障害をどの程度反映しているか？

主な発見

• 糖尿病および高血圧被験者では、対照群に比べてSD1、SD2、SD12の値が有意に低下しており、短時間および長期のHRVが障害されていることが示された。
• ラグmに対するSD12の曲率は、対照群と比較して、糖尿病および高血圧群で顕著に異なっており、健康な自律神経調節の独自のダイナミックシグネイチャを示している。
• SD12の傾きと曲率は、すべてのグループで一貫したトレンドを示したが、対照群が最も特徴的な曲率プロファイルを示した。
• PCAの結果、最初の2つの主成分が2次元空間で3つのグループを効果的に分離しており、ポアンカープロット由来パラメータの強力な判別力が裏付けられた。
• 最初の4つの主成分は有意な固有値を示し、データの大部分の分散を保持しており、特に主要成分がSD12に強く重み付けされていた。
• RRフラクチュエーションの自己相関は、疾患群では有限で減衰し、しばしば振動的パターンを示したのに対し、シャッフルされたデータではほぼゼロでランダムに近い相関を示した。これは、HRVにおける非ランダムで病理的なダイナミクスが存在することを示している。