Нелинейный анализ вариабельности сердечного ритма: возможности использования в психологических исследованиях

Должность: научный сотрудник лаборатории психофизиологии им. В.Б. Швыркова ФГБУН Института психологии РАН; научный сотрудник лаборатории психофизиологической диагностики функциональных состояний Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского
Аффилиация:
ФГБУН Институт психологии РАН
ФГАОУ высшего образования “Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского”
Адрес: Российская Федерация, Москва

Название журнала

Психологический журнал

Выпуск

Том 43 № 2

Страницы

96-104

Аннотация

Вопрос о закономерностях и принципах взаимосодействия физиологических процессов (мозговых и, в целом, общеорганизменных) при реализации поведения является актуальным для психологии и ее предметной области — психофизиологии. Методика измерения вариабельности сердечного ритма относительно проста в применении и неинвазивна, а потому подходит для использования в экспериментах с участием людей. Благодаря этим особенностям методики количество психофизиологических исследований с применением анализа вариабельности сердечного ритма выросло в несколько раз за последние два десятилетия. В опубликованной литературе описаны стандарты и рекомендации по использованию данной методики. Однако необходимо учитывать, что при изучении индивида в свободном поведении, а не в предписанном клиническими стандартами покое, в анализе вариабельности сердечного ритма возникает ряд особенностей, требующих поправок в интерпретациях. Задачей статьи является обзор современных методов анализа вариабельности сердечного ритма, их возможностей и ограничений при использовании в психологических (в том числе социально − психологических) и психофизиологических исследованиях. Описаны особенности нелинейных методов, обусловливающие эффективность их применения. Обсуждается, что современные алгоритмы анализа нелинейной динамики качественно дополняют традиционные стандарты измерения и интерпретации вариабельности сердечного ритма в применении к актуальным задачам психологии в исследованиях различных аспектов поведения. Данная работа призвана помочь исследователям, планирующим использовать анализ вариабельности сердечного ритма в психологических исследованиях.

Ключевые слова

вариабельность сердечного ритма, нелинейная динамика, энтропия, фрактальность, нейровисцеральные взаимодействия, системно-эволюционный подход

Источник финансирования

Получено

06.08.2021

Дата публикации

11.05.2022

Кол-во символов

24238

Цитировать

ГОСТ	Бахчина А. В. Нелинейный анализ вариабельности сердечного ритма: возможности использования в психологических исследованиях // Психологический журнал – 2022. – Tом 43. – № 2 C. 96-104 [Электронный ресурс]. URL: https://psy.jes.su/S020595920019415-2-1 (дата обращения: 29.04.2024). DOI: 10.31857/S020595920019415-2
MLA	Bakhchina, A. "Nonlinear analysis of heart rate variability: possibilities of use in psychological research." Psikhologicheskii zhurnal 43.2 (2022):96-104. DOI: 10.31857/S020595920019415-2
APA	Bakhchina A. (2022). Nonlinear analysis of heart rate variability: possibilities of use in psychological research. Psikhologicheskii zhurnal 43(2), pp.96-104 DOI: 10.31857/S020595920019415-2

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 1, всего просмотров: 384

Оценка читателей: голосов 0

1. Alexandrov Y.I., Feldman B., Svarnik O.E., Znamenskaya I.I., Kolbeneva M.M., Arutyunova K.A., Krylov A.K., Bulava A.I. Regression I. Experimental approaches to regression // Journal of Analytical Psychology. 2020. V. 65. № 2. P. 345–365.

2. Alexandrov Yu.I., Sozinov A.A., Svarnik O.E., Gorkin A.G., Kuzina E.A., Gavrilov V.V. Neuronal bases of systemic organization of behavior. Advances in Neurobiology // Systems Neuroscience / Cheung-Hoi Yu A., Li L. Springer, Cham, 2018. № 21. P. 1–33.

3. Arutyunova K.R., Bakhchina A.V., Sozinova I.M., Alexandrov Y.I. Complexity of heart rate variability during moral judgement of actions and omissions // Heliyon. 2020. V. 6. №11. e05394. doi:10.1016/j.heliyon.2020.

4. Baevsky R., Chernikova A. Heart rate variability analysis: physiological foundations and main methods // Cardiometry. 2017. P. 66–76. doi: 10.12710/cardiometry.2017.10.6676.

5. Bakhchina A.V., Apanovich V.V., Arutyunova K.R., Alexandrov Y.I. Analytic and Holistic Thinkers: Differences in the Dynamics of Heart Rate Complexity When Solving a Cognitive Task in Field-Dependent and Field-Independent Conditions // Frontiers in Psychology. 2021. V. 26. № 12. 762225. doi: 10.3389/fpsyg.2021.762225.

6. Bakhchina A.V., Arutyunova K.R., Sozinov A.A., Demidovsky A.V., Alexandrov Yu.I. Sample Entropy of the Heart Rate Reflects Properties of the System Organization of Behaviour // Entropy. 2018. V. 20. № 449. https://doi.org/10.3390/e20060449

7. Bakhchina A.V., Demidovsky A.V., Alexandrov Yu.I. Correspondence between the heart rate complexity and system characteristics of performed behavior // Psikhologicheskii zhurnal. V. 39 № 5. 2018. P. 46–58. doi:10.31857/S020595920000834-3

8. Cabiddu R., Trimer R., Borghi-Silva A., Migliorini M., Mendes R.G., Oliveira A.D. Are complexity metrics reliable in assessing HRV control in obese patients during sleep? // PLoS One. 2015. V. 10. № 4. e0124458. doi:10.1371/journal.pone.0124458

9. Cheffer A., Savi M.A., Pereira T.L., de Paula A.S. Heart rhythm analysis using a nonlinear dynamics perspective // Applied Mathematical Modelling. 2021. V. 96. P. 152–176. https://doi.org/10.1016/j.apm.2021.03.014.

10. Cornforth D.J., Tarvainen M.P., Jelinek H.F. How to calculate Renyi entropy from heart rate variability, and why it matters for detecting cardiac autonomic neuropathy // Front Biotechnology and Bioengineering. 2014. №. 2. 34. doi:10.3389/fbioe. 2014.00034

11. Costa M., Goldberger A.L., Peng C.K. Multiscale entropy analysis of biological signals // Physical Review. 2005. V. 71. 021906.

12. Costa M.D., Peng C.K., Goldberger A.L. Multiscale analysis of heart rate dynamics: entropy and time irreversibility measures // Cardiovasc Eng. 2008. V. 8. № 2. P. 88–93. doi:10.1007/s10558-007-9049-1

13. Delgado-Bonal A., Marshak A. Approximate entropy and sample entropy: a comprehensive tutorial // Entropy. 2019. V. 21. № 6. 541.

14. Dimitriev D.A., Saperova E.V., Dimitriev A. State anxiety and nonlinear dynamics of heart rate variability in students // PLoS ONE. 2016. V. 11. e0146131.

15. Echeverria J., Woolfson M., Crowe J., Hayes-Gill B., Croaker G., Vyas H. Interpretation of heart rate variability via detrended fluctuation analysis and alpha beta filter // Chaos Interdiscip. J. Nonlinear Sci. 2003. № 13. P. 467–475.

16. Ernst G. Heart-Rate Variability—more than heart beats? // Front. Public Health. 2017. V. 5. 240. doi:10.3389/fpubh.2017.00240

17. Ernst G. Hidden Signals — the history and methods of heart rate variability // Frontiers Research Foundation. 2017. V. 5. 265. doi:10.3389/fpubh.2017.00265

18. Faes L., Gómez-Extremera M., Pernice R., Carpena P., Nollo G., Porta A., Bernaola-Galván P. Comparison of methods for the assessment of nonlinearity in short-term heart rate variability under different physiopathological states // Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2019. № 29. 123114.

19. Henriques T., Ribeiro M., Teixeira A., Castro L., Antunes L., Costa-Santos C. Nonlinear methods most applied to heart-rate time series: a review // Entropy. 2020. № 22. 309.

20. Koenig J., Kemp A.H., Beauchaine T.P., Thayer J.F., Kaess M. Depression and resting state heart rate variability in children and adolescents — A systematic review and meta-analysis // Clinical Psychology Review. 2016. № 46. P. 136–150.

21. Laborde S., Mosley E., Thayer J.F. Heart rate variability and cardiac vagal tone in psychophysiological research – recommendations for experiment planning, data analysis, and data reporting // Frontiers in Psychology. 2017. № 8. 213. doi: 10.3389/fpsyg.2017.00213.

22. Leistedt S.J., Linkowski P., Lanquart J.P., Mietus J., Davis R.B., Goldberger, A.L., Costa M.D. Decreased neuroautonomic complexity in men during an acute major depressive episode: Analysis of heart rate dynamics // Translational Psychiatry. 2011. V. 1. e27.

23. Makowski D., Pham T., Lau Z.J., Brammer J.C., Lespinasse F., Pham H., Schölzel C., Chen S.A. NeuroKit2: A Python toolbox for neurophysiological signal processing // Behavior Research Methods. 2021. https://doi.org/10.3758/s13428-020-01516-y

24. Malik M. Heart rate variability: Standards of measurement, physiological interpretation, and clinical use. Circulation. 1996. 93. 1043–1065.

25. Mayer C.C., Bachler M., Hortenhuber M., Stocker C., Holzinger A., Wassertheurer S. Selection of entropy-measure parameters for knowledge discovery in heart rate variability data // BMC Bioinformatics. 2014. V. 15. P. 1–11.

26. Mourot L., Bouhaddi M., Gandelin E., Cappelle S., Nguyen N.U., Wolf J.P., Rouillon J.D., Hughson R., Regnard J. Conditions of autonomic reciprocal interplay versus autonomic co-activation: effects on non-linear heart rate dynamics // Autonomic Neuroscience. 2007. V. 137. № 2. P. 27–36. doi:10.1016/j.autneu.2007.06.284

27. Nardelli M., Valenza G., Greco A., Lanata A., Scilingo E.P. Recognizing Emotions Induced by Affective Sounds through Heart Rate Variability // IEEE Transactions on Affective Computing. 2015. V. 6. № 4. P. 385–394. doi: 10.1109/TAFFC.2015.2432810

28. Nicolini P., Ciulla M.M., De Asmundis C., Magrini F., Brugada P. The prognostic value of heart rate variability in the elderly, changing the perspective: from sympathovagal balance to chaos theory // Pacing and Clinical Electrophysiology. 2012. V. 35. № 5. P. 622–638. doi: 10.1111/j.1540-8159.2012.03335.x.

29. Peng C.K., Havlin S., Stanley H.E., Goldberger A.L. Quantification of scaling exponents and crossover phenomena in nonstationary heartbeat time series // Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. № 5. P. 82–87.

30. Penzel T., Kantelhardt J.W., Grote L., Peter J.H., Bunde A. Comparison of detrended fluctuation analysis and spectral analysis for heart rate variability in sleep and sleep Apnea // IEEE Transactions on Affective Computing. 2003. № 50. P. 1143–1151.

31. Perkiomaki J.S., Makikallio T.H., Huikuri H.V. Fractal and complexity measures of heart rate variability // Clinical and Experimental Hypertension. 2005. V. 27. № 2. P. 149–158.

32. Pham T., Lau Z.J., Chen S.H.A., Makowski D. Heart rate variability in psychology: a review of HRV indices and an analysis tutorial // Sensors (Basel). 2021. V. 21. № 12. 3998. doi:10.3390/s21123998.

33. Pincus S.M. Approximate entropy as a measure of system complexity // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1991. V. 88. № 6. P. 2297-2301. doi:10.1073/pnas.88.6.2297.

34. Porges S.W. The Polyvagal theory: phylogenetic contributions to social behavior // Physiology and behavior. 2003. V. 79. № 3. P. 503–513.

35. Ravelo-García A.G., Navarro-Mesa J.L., Casanova-Blancas U., Martin-Gonzalez S., Quintana-Morales P., Guerra-Moreno I., Canino-Rodríguez J.M., Hernández-Pérez E. Application of the permutation entropy over the Heart Rate Variability for the Improvement of Electrocardiogram-based Sleep Breathing Pause Detection // Entropy. 2015. № 17. P. 914–927. https://doi.org/10.3390/e17030914

36. Richman J.S., Moorman J.R. Physiological time-series analysis using approximate entropy and sample entropy // American Journal of Physiology - Heart and Circulatory Physiology. 2000. № 278. H2039–H2049.

37. Schulz S., Koschke M., Bär K-J., Vossl A. The altered complexity of cardiovascular regulation in depressed patients // Institute of Physics and Engineering in Medicine Physiological Measurement. 2010. V. 31. № 3. P. 303–321.

38. Sen J., McGill D. Fractal analysis of heart rate variability as a predictor of mortality: A systematic review and meta-analysis // Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2018. № 28. 072101. https://doi.org/10.1063/1.5038818

39. Shaffer F., Ginsberg J. An Overview of Heart Rate Variability Metrics and Norms // Frontiers in Public Health. 2017. №5. 258.

40. Smith R., Thayer J.F., Khalsa S.S., Lane R.D. The hierarchical basis of neurovisceral integration // Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2017. № 75. P. 274–296. doi:10.1016/j.neubiorev.2017.02.003

41. Stapelberg N.J.C., Neumann D.L., Shum D.H.K., McConnell H., Hamilton-Craig I. The sensitivity of 38 heart rate variability measures to the addition of artifact in human and artificial 24-hr cardiac recordings // Annals of Noninvasive Electrocardiology. 2018. V. 23. № 1. e12483. doi:10.1111/anec.12483.

42. Thome J., Densmore M., Frewen P.A., McKinnon M.C., Théberge J., Nicholson A.A., Koenig J., Thayer J.F., Lanius R.A. Desynchronization of autonomic response and central autonomic network connectivity in posttraumatic stress disorder // Human Brain Mapping. 2017. V. 38. № 1. P. 27–40. doi:10.1002/hbm.23340.

43. Tiwari R., Kumar R., Malik S., Raj T., Kumar P. Analysis of heart rate variability and implication of different factors on heart rate variability // Current Cardiology Reviews. 2020. № 31. doi:10.2174/1573403X16999201231203854

44. Wu S.-D., Wu C.-W., Lin S.-G., Lee K.-Y., Peng C.-K. Analysis of complex time series using refined composite multiscale entropy // Physics Letters. 2014. № 378. P. 1369–1374.

45. Yeh R.G., Shieh J.S., Chen G.Y., Kuo C.D. Detrended fluctuation analysis of short-term heart rate variability in late pregnant women // Autonomic Neuroscience. 2009. V. 150 (1-2). P.122–126. doi: 10.1016/j.autneu.2009.05.241.