[논문 리뷰] Poincaré parameters and principal component analysis of Heart rate variability of subjects with health disorder

Sobhendu Kumar Ghatak, Subhra Aditya|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 28.

Heart Rate Variability and Autonomic Control참고 문헌 1인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 당뇨병성, 고혈압성 및 건강한 피험자로부터의 단기 심전도 데이터에 지연 Poincaré 플롯 분석, 주성분 분석(PCA), 및 자기상관을 적용한다. 병변이 있는 군에서는 유의하게 감소한 SD1, SD2, SD12 파라미터를 보이며, lag에 따른 SD12의 특이한 곡률 경향이 나타나는데, 이는 PCA에 의해 확인되며, 2차원 주성분 공간에서 세 군이 명확히 분리됨으로써 기존의 HRV 지표를 초월한 자율신경계 dysfuncion의 구분 능력이 향상됨을 시사한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 지연 Poincaré 파라미터와 PCA가 당뇨병성, 고혈압성 및 건강한 피험자 간의 심박수 변동성(HRV) 패턴을 어떻게 구분할 수 있는지 조사한다.
• Poincaré 플롯 파라미터(SD1, SD2, SD12)와 그들의 lag 증가에 따른 증가 경향이 자율신경계(ANS) 기능 이상을 탐지하는 데 유용한지 평가한다.
• 다양한 Poincaré 유도 변수의 주성분 분석이 건강-장애 군 간의 분리를 향상시키는지 평가한다.
• RR 간격 변동의 자기상관을 심박수 동역학에서 비랜덤한 병적 동역학의 지표로 고려한다.

제안 방법

• 지연 Poincaré 플롯은 증가하는 lag m(최대 8까지)에 따라 RRi를 RRi+m에 대비하여 그린 것으로, 박동 간 심박수 동역학의 시간적 상관관계를 포착한다.
• 핵심 파라미터인 SD1(단기 변동성), SD2(장기 변동성), 및 그 비율인 SD12는 지연 Poincaré 플롯에서 추출되어 HRV 분포를 정량화한다.
• Poincaré 파라미터의 다차원 데이터셋에 주성분 분석(PCA)을 적용하여 주요 패턴을 식별하고 분산을 유지하면서 차원을 감소시킨다.
• Poincaré 파라미터의 상관계수 행렬은 특히 SD12의 기울기와 곡률이 lag에 따라 상호의존성이 높음을 드러낸다.
• RR 간격 변동의 자기상관은 lag m에 따라 함수적으로 계산되어 심박수 동역학의 지속성과 진동 행동을 평가한다.
• 데이터는 다섯 번의 무작위 재배열을 통해 무작위성 여부를 테스트하였으며, 이를 원본 데이터와 비교하여 비랜덤한 구조의 타당성을 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지연 Poincaré 플롯 파라미터(SD1, SD2, SD12)는 당뇨병성, 고혈압성 및 대조군 피험자 간에 유의미하게 다를까?
• RQ2 증가하는 lag m에 따른 Poincaré 파라미터(특히 SD12)의 기울기와 곡률은 세 군의 피험자 그룹을 어떻게 구분하는가?
• RQ3 다차원 Poincaré 파라미터 기반 주성분 분석이 세 군을 효과적으로 분리할 수 있는가?
• RQ4 건강한 피험자와 병변이 있는 피험자 간의 RR 간격 변동의 자기상관에 유의미한 차이가 있는가?
• RQ5 유도된 파라미터(SD1, SD2, SD12)는 심혈관계 장애에서 자율신경계 기능 이상을 어느 정도 반영하는가?

주요 결과

• 당뇨병성 및 고혈압성 피험자들은 대조군에 비해 유의하게 감소한 SD1, SD2, SD12 값을 보이며, 이는 단기 및 장기 HRV의 손상됨을 시사한다.
• lag m에 따른 SD12의 곡률은 대조군과 당뇨병성 및 고혈압성 군 간에 뚜렷한 차이를 보이며, 건강한 자율신경 조절의 고유한 동역학적 서명을 반영한다.
• SD12의 기울기와 곡률은 모든 군에서 일관된 경향을 보이며, 대조군이 가장 뚜렷한 곡률 프로파일을 보였다.
• PCA는 첫 두 주성분이 2차원 공간에서 세 군을 효과적으로 분리함을 보여주었으며, 이는 Poincaré 유도 파라미터의 강력한 분류 능력을 시사한다.
• 첫 네 개의 주성분은 유의미한 고유값을 가지며 대부분의 데이터 변동성을 유지하였으며, 주된 성분은 SD12에 크게 기여하였다.
• RR 변동의 자기상관은 병변이 있는 환자에서 유한하고 감쇠되며 종종 진동하는 패턴을 보였고, 무작위 재배열 데이터의 경우 근처 0에 가까운 무작위 유사 패턴과 대비되어 HRV의 비랜덤하고 병적 동역학을 시사한다.