Electromechanical Dynamics of the Heart: A Study of Cardiac Hysteresis During Physical Stress Test

要約

心血管疾患は、心臓の電気的機能と機械的機能の両方を評価する複数の方法を使用して診断するのが最も効果的です。
心エコー検査や核イメージングなどのイメージング技術は効果的ではありますが、コストが高く、広く利用できるものではありません。
同時心電図検査 (ECG) と心音検査 (PCG) などのより手頃な技術は、電気機械結合に関する貴重な洞察を提供する可能性があり、リソースが少ない環境での事前スクリーニングに役立つ可能性があります。
23 人の健康な男性被験者 (年齢: 25.4+/-1.9 歳) から収集した EPHNOGRAM ECG-PCG データセットからの物理的ストレス テスト データを使用して、運動中の電気機械的間隔 (RR、QT、収縮期、拡張期) とそれらの相互作用を調査しました。
心臓の電気的活動と機械的反応の間のヒステリシスも伴います。
時間遅延分析により、RR が主な要因である QT、収縮期間隔、拡張期間隔の間の明確な時間的関係が明らかになりました。
拡張期間隔はRRとほぼ同期しているのに対し、QTはRR間隔の変化に対して平均10.5秒の遅れで反応し、収縮期間隔は平均28.3秒の遅れでよりゆっくりと反応した。
QT-RR、収縮期 RR、拡張期 RR のヒステリシスを調べ、拡張期 RR ではより狭いループ、収縮期 RR ではより広いループを発見しました。
心拍数の変化とヒステリシスループ面積の間に有意な相関関係（平均：0.75）が見出され、等価円面積直径が運動ストレス下での心機能の有望なバイオマーカーであることが示唆されました。
長短期記憶や畳み込みニューラル ネットワークを含む深層学習モデルは、RR データから QT、収縮期、拡張期の間隔を推定し、RR と他の間隔の間の非線形関係を確認しました。
調査結果は、ECG および PCG の形態とタイミングを心拍数の履歴に結び付ける、重大な心臓記憶効果を強調しています。

要約(オリジナル)

Cardiovascular diseases are best diagnosed using multiple modalities that assess both the heart’s electrical and mechanical functions. While effective, imaging techniques like echocardiography and nuclear imaging are costly and not widely accessible. More affordable technologies, such as simultaneous electrocardiography (ECG) and phonocardiography (PCG), may provide valuable insights into electromechanical coupling and could be useful for prescreening in low-resource settings. Using physical stress test data from the EPHNOGRAM ECG-PCG dataset, collected from 23 healthy male subjects (age: 25.4+/-1.9 yrs), we investigated electromechanical intervals (RR, QT, systolic, and diastolic) and their interactions during exercise, along with hysteresis between cardiac electrical activity and mechanical responses. Time delay analysis revealed distinct temporal relationships between QT, systolic, and diastolic intervals, with RR as the primary driver. The diastolic interval showed near-synchrony with RR, while QT responded to RR interval changes with an average delay of 10.5s, and the systolic interval responded more slowly, with an average delay of 28.3s. We examined QT-RR, systolic-RR, and diastolic-RR hysteresis, finding narrower loops for diastolic RR and wider loops for systolic RR. Significant correlations (average:0.75) were found between heart rate changes and hysteresis loop areas, suggesting the equivalent circular area diameter as a promising biomarker for cardiac function under exercise stress. Deep learning models, including Long Short-Term Memory and Convolutional Neural Networks, estimated the QT, systolic, and diastolic intervals from RR data, confirming the nonlinear relationship between RR and other intervals. Findings highlight a significant cardiac memory effect, linking ECG and PCG morphology and timing to heart rate history.

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