Människokroppens homeostas är inte statisk utan en dynamisk jämvikt. I denna dynamik samverkar hjärt-kärlsystem, hormonsystem, afferenta och efferenta nerver med hjärnan. Vid den dynamiska jämvikten finns ofta karaktäristiska små variationer på olika tidsskalor som kodar information om olika delar av kroppen. Dessa kan i vissa fall användas som markörer för status på de olika regulatoriska delarna – variabler som annars är svårt att göra direktmätningar på.
Ett exempel på detta är det parasympatiska nervsystemets inverkan på hjärtvariabilitet (HRV) och dess roll i reglering i det kardiovaskulära systemet, blodtryck och syresättning. Man vet ju att det parasympatiska nervsystemet via vagusnerven lugnar ned hjärtat, medan det sympatiska nervsystemet ökar hjärtfrekvensen – men det i sig förklarar inte fluktuationer i hjärtfrekvens!
Om man via EKG mäter RR-intervallen över 5 minuter kan det se ut ungefär som bilden nedan.
Klicka på bilden för förstoring.
En spontan reaktion när man ser detta skulle kunna vara att det är något som är instabilt eller fel eftersom hjärtfrekvensen åker upp och ned. Men så är inte fallet. Tvärtom så speglar dessa variationer just att vi har en pågående dynamisk och rätt komplex fungerande reglering!
Man ser nu att det bland annat finns regelbundna variationer med en periodicitet på ca 0.12Hz, vilket korrelerar med att försökspersonen andas (långsamt). Frågan är: varför påverkar andningen hjärtregleringen?
Det finns en modulation av den efferenta parasympatiska samt sympatiska kopplingen till hjärtats pacemakerceller som moduleras av andningen. De parasympatiska receptorerna reagerar snabbare än de sympatiska, vilket gör att hjärtat i huvudsak endast hinner reagera på den parasympatiska modulationen vid normal andningsfrekvens. Detta gör att hjärtat börjar gå lite fortare vid inandning när dämpningen av vagus minskar och sen långsammare vid utandning samt att modulationens amplitud beror på den parasympatiska nivån men inte på den sympatiska nivån. En möjlig evolutionär förklaring till varför kroppen anammat denna fluktuerande reglering är att man tror att denna variabilitet också innebär ett effektivt gasutbyte och syresättning i lungorna.
Detta innebär att hjärtvariabiliteten modulerad av andningen kan användas som ett index på den parasympatiska tonen, som ju annars självklart är svår att mäta direkt på männniskor. Dvs. variabiliteten av hjärtats RR-intervall ökar kring andningsfrekvensen när den parasympatiska tonen ökar. Dock måste man som vid alla experiment, kontrollera/styra att andra parametrar som också påverkar HRV, inte ändras samtidigt under själva försöket. Detta kan vara kroppshållning, andningsmönster, mediciner etc. Förslagsvis MÄTER man också andningen för att ha helt koll på andningsmönstret.
Gör man detta nu lite mer systematiskt, och gör en spektralanalys av RR-signalen, ser man vilka frekvenser RR-signalen innehåller och att vi i detta fall har en tydlig topp kring andningen. Ett litet exempel på HRV-PowerDensitetsSpektrum från 3 st enkla 5-minuters scenarier ser vi här:
Klicka på bilden för förstoring.
RÖD = Sittande vid dator, arbetar, spontan okontrollerad andning, och förhöjd stressnivå
BLÅ = Sitter på samma stol, men försöker slappna av och andas jämnt
GRÖN = Ligger och försöker slappna av och andas jämnt
Man brukar också dela upp frekvenserna i flera band, där man definierar ett mått (tal) för varje band.
Man integrerar Power-spektrat i det man kallar för HF-bandet som innehåller normala andningsfrekvenser och använder detta tal som ett index för parasympatisk ton, eller i praktiken: hur denna ton varierar under ett försök eller mellan olika villkor. (Alla matematiska metoder som krävs för detta finns i AcqKnowledge, och på samma sätt får man fram mått för de övriga frekvensbanden).
Klicka för förstoring.
Även om de exakta mekanismerna kring detta inte är klarlagda så vet man att det är inte enbart den parasympatiska tonen som påverkar storleken av dessa variationer, utan även andningsmönster, kroppshållning, mediciner etc. Om man inte andas för långsamt och ojämnt, så är toppen som orsakas av denna andning relativt väl isolerad från energi i det lägre frekvensområdet (LF), och hamnar i HF-området.
För att få ett bra parasympatiskt index är det viktigt att man under försökets gång inte ändrar någon av de övriga parametrarna som också påverkar signalen, dvs. andningsmönster eller kroppshållning. Om man gör det måste man också notera detta. Idealiskt så MÄTER man också andningen samtidigt, då kan man även genom att göra ett spektrum av andningen också se huruvida andningen är jämn eller ojämn.
Variabiliteten i det lägre frekvensområdet är minst lika intressant, men dessvärre ännu mer komplicerad att förstå. Ibland har man historiskt använt LF-området (0.04-0.15 Hz) som ett index för sympatiska tonen, och därmed LF/HF som mått på sympato-vagal balans då detta under vissa omständigheter visat sig vara användbart, men man vet idag att detta inte stämmer rent generellt, och extra försiktighet krävs när man ska tolka övriga delar av spektrumet. Det finns också indikationer på att HRV inom de lägre frekvenserna också kan agera riskmarkörer för olika sjukdomar, men detta är också mycket komplext och involverar inte bara autonoma nervsystemet utan även hormonella variationer och är föremål för pågående forskning. Energi i detta område tror man beror på flera saker:
Det som motiverar att man försöker förstå finstrukturen i denna komplicerade dynamiska homeostas trots att det kan förefalla finnas alldeles för många variabler inblandade är att det vore fantastiskt användbart med fler HRV-mått som kan användas för olika psykologiska, neurologiska eller medicinska index, eftersom det är så enkelt att mäta med ett vanligt EKG! Relaterade parametrar i det sammanhanget kan då också vara att mäta och korrelera med baroreflexkänsligheten om man också har möjlighet till kontinuerliga blodtrycksmätningar. Man kan mäta både spontana fluktuerande baroreflex-sekvenser samt provocerade responser. Kompletterande mätningar kan också vara hudkonduktans som är ett mycket känsligt index för sympatikus aktivering. Även om man oftast i tillämpad forskning använder sig av dessa index för att stödja eller omkullkasta teser, så motiverar jakten efter användbara mått på egen hand mer forskning. I vissa fall kan denna forskning gå hand i hand med tillämpad forskning genom att man ”utforskar” olika oprövade mått med insikten om att det har ett värde i sig att utveckla och förstå dessa komplexa index. Inom dessa områden är det också intressant med invasiva metoder för att korrelera dessa index med invasiva eller farmakologiska metoder för att blockera hjärtats respons på nervsystmet (atropin, betablockerare etc.) och se vilka olika faktorer som påverkar eller inte påverkar.
För att mäta HRV behöver du ett EKG-mätsystem samt en programvara för analysen.
Klicka på bilden för förstoring.
Med programvaran AcqKnowledge från BIOPAC gör du enkelt HRV-analys med de inbyggda färdiga rutinerna.
Visar hur enkel HRV analys & Poincare plot är med AcqKnowledge.
Det finns färdiga rutiner för att givet en EKG-signal ta fram såväl spektralbaserade som statistiska mått på HRV i AcqKnowledge. Men för den som kan hantera script, kan man genom att använda script-optionen i AcqKnowledge t.ex
Översikt över hur en scriptbaserad lösning kan fungera: Automatisk artifakt-korrigering av av RR-intervall, samt automatiserad HRV-analys och batch-behandling av katalog med acq-filer med hjälp av BIOPAC scripting. Slutligen skickas resultaten till en Excelfil.
Att skriva egna script ligger på en lite mer teknisk nivå, men när man väl lärt sig det kan det spara mycket tid!
Den här videon demonstrerar den fullständiga automatiserade rutinen av hjärtfrekvens-analys som finns i AcqKnowledge-programvaran. På grund av tillägget av fler HRV-funktioner är menyn annorlunda i nyare utgåvor jämfört med vad som ses i den här videon. För AcqKnowledge version 4.4 och högre kan analysen ses här:
Analysis : HRV and RSA : Single-epoch HRV – Spectral
Själva EKG-signalen mäter man antingen på konventionellt vis eller trådlöst, sen är det mycket enkelt att göra HRV-analysen i AcqKnowledge. På bilden ovan till vänster ser du grundsystemet MP160 (numera MP200)-systemet samt en sändare för trådlöst EKG samt ett andningsbälte. Bilden till höger visar EKG och andning. Klicka på bilderna för förstoring.
(4) Application Note 233: Heart Rate Variability
Preparing Data for Analysis Using AcqKnowledge
(5) Application Note 129: Heart Rate Variability
(6) AcqKnowledge Manual – Heart Rate Variability, sidan 334 – 342
(7) AcqKnowledge Manual – HRV Poincare plot, sidan 363 – 366
Välkommen att kontakta oss! Vi guidar dig framåt i din beslutsprocess och är måna om att hitta en optimal teknisk lösning för just din applikation. Använd gärna vårt webb-formulär för vägledning.
Anmäl dig till live-sessioner eller titta på inspelat material när du vill.
