論文の概要: Statistical model for describing heart rate variability in normal rhythm and atrial fibrillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08165v1
• Date: Sun, 17 Jul 2022 13:06:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 19:20:09.793541
• Title: Statistical model for describing heart rate variability in normal rhythm and atrial fibrillation
• Title（参考訳）: 正常リズムと心房細動における心拍変動の統計モデル
• Authors: Nikita Markov, Ilya Kotov, Konstantin Ushenin, Yakov Bozhko
• Abstract要約: 心電図(ECG)における心拍間隔特性のHRV指標による検討 心房細動(英: atrial fibrillation, AF)は、ヒトにおいて最も多い不整脈である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heart rate variability (HRV) indices describe properties of interbeat intervals in electrocardiogram (ECG). Usually HRV is measured exclusively in normal sinus rhythm (NSR) excluding any form of paroxysmal rhythm. Atrial fibrillation (AF) is the most widespread cardiac arrhythmia in human population. Usually such abnormal rhythm is not analyzed and assumed to be chaotic and unpredictable. Nonetheless, ranges of HRV indices differ between patients with AF, yet physiological characteristics which influence them are poorly understood. In this study, we propose a statistical model that describes relationship between HRV indices in NSR and AF. The model is based on Mahalanobis distance, the k-Nearest neighbour approach and multivariate normal distribution framework. Verification of the method was performed using 10 min intervals of NSR and AF that were extracted from long-term Holter ECGs. For validation we used Bhattacharyya distance and Kolmogorov-Smirnov 2-sample test in a k-fold procedure. The model is able to predict at least 7 HRV indices with high precision.
• Abstract（参考訳）: 心拍変動(HRV)指標は心電図(ECG)における拍動間隔の特性を表す。 通常、HRVは発作リズムのいかなる形態も除いた正常洞リズム(NSR)でのみ測定される。 心房細動(英: atrial fibrillation, AF)は、ヒトにおいて最も多い不整脈である。 通常、このような異常なリズムは分析されず、カオスで予測不可能であると仮定される。 にもかかわらず、RAV指標の範囲はAF患者によって異なるが、それらに影響を与える生理学的特徴は理解されていない。 本研究では,NSRとAFにおけるHRV指標の関係を記述する統計モデルを提案する。 このモデルはマハラノビス距離、k-ネアレスト近傍アプローチ、多変量正規分布フレームワークに基づいている。 長期ホルター心電図から抽出した10分間隔のNSRおよびAFを用いて,本手法の検証を行った。 検証には Bhattacharyya distance と Kolmogorov-Smirnov 2-sample test を用いた。 このモデルは、高い精度で少なくとも7つのHRV指標を予測することができる。

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