Key result
The Fractal Decomposition of Power Spectrum (FDPS) method was more sensitive in determining harmonic components in heart rate variability than general spectral analysis, demonstrating a 14-fold increase in the sympathetic nerve index during standing compared to a 5-fold increase with the general method.
The proposed FDPS algorithm improves the detection of harmonic components in heart rate variability, offering a potentially useful tool for evaluating cardiovascular autonomic function.
心拍数変動 (HRV) にはハーモニック成分と周波数に逆比例するフラクタル成分が含まれている. 0.15Hz以上の周波数をもつハーモニック成分は呼吸周期と関連し, 副交感神経活動を反映する. 一方, 0.15Hz以下の低周波数成分は圧反射と関わり, 交感・副交感神経が介在する. フラクタル成分は脳の心臓血管調節中枢を反映するといわれているが, その存在はハーモニック成分を不明確にする. Yamamoto & Hughson は, フラクタル成分を選択的に除去する“Coarse-Graining Spectral Analysis (CGSA)”なる優れたスペクトル推定法を開発した. しかし, CGSA法にはそのアルゴリズムに幾つかの間題があった. 本研究では, この問題を改善したアルゴリズム“Fractal Decomposition of Power Spectrum (FDPS)”を提案した. FDPS法は従来のスペクトル解析法と比較してHRVスペクトルのハーモニック成分を高感度に検知できることが明らかになった. また, このスペクトル解析法はHRVが小さくなる高齢者や自律神経障害のある患者の心臓血管機能を評価するための有用な手段になると考える.
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Kuno et al. (1997) studied Healthy (n=13). Fractal Decomposition of Power Spectrum (FDPS) vs. General Spectral Analysis (GSA) and Coarse-Graining Spectral Analysis (CGSA) was evaluated on Change in sympathetic nerve index (ISN) from supine to standing. The Fractal Decomposition of Power Spectrum (FDPS) method was more sensitive in determining harmonic components in heart rate variability than general spectral analysis, demonstrating a 14-fold increase in the sympathetic nerve index during standing compared to a 5-fold increase with the general method.
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