核心概念
運動負荷試験中の心電図と心音図の同時分析により、心臓の電気的活動と機械的反応の間のヒステリシス現象が明らかになり、QT間隔、収縮期、拡張期の各間隔とRR間隔の関係における動的な時間遅延と非線形な関係が示唆された。
研究目的
本研究は、運動負荷試験中の心臓の電気的活動と機械的反応の間の相互作用、特にヒステリシス現象を調査することを目的とした。
方法
PhysioNetのEPHNOGRAM同時ECG-PCGデータセットから、23人の健康な男性被験者(年齢:25.4±1.9歳)の運動負荷試験中の同時ECG-PCG記録を分析した。
ECGとPCG信号から、RR間隔、QT間隔、収縮期間隔、拡張期間隔などの電気機械的時間間隔を抽出した。
これらの間隔間の時間遅延を、相互相関関数(CCF)を用いて分析した。
QT-RR、収縮期-RR、拡張期-RRの間隔の関係におけるヒステリシス現象を、状態空間における軌跡をプロットすることによって調べた。
長短期記憶(LSTM)や畳み込みニューラルネットワーク(CNN)などの深層学習モデルを用いて、RR間隔からQT間隔、収縮期間隔、拡張期間隔を推定し、ヒステリシスによって示唆される非線形動的関係を検証した。
主な結果
時間遅延分析の結果、QT間隔は平均10.5秒の遅延でRR間隔の変化に応答し、収縮期間隔は平均28.3秒の遅延で応答することが明らかになった。拡張期間隔はRR間隔とほぼ同時に変化した。
QT-RRヒステリシスに加えて、収縮期-RRヒステリシスと拡張期-RRヒステリシスも観察され、拡張期RRではより狭いヒステリシスループ、収縮期RRではより広いヒステリシスループが見られた。
心拍数の変化と、QT、収縮期、拡張期の各間隔のヒステリシスループの面積相当直径(Da)との間には、有意な相関関係(平均0.75)が見られた。
CNNとLSTMモデルは、より単純なメモリレス線形およびニューラルネットワークよりも優れた性能を示し、RR間隔と他の心臓間隔との間の非線形動的関係を裏付けた。
結論
本研究の結果は、ECGとPCGの形態とタイミングに反映され、心拍数の履歴に関連する、有意な心臓記憶効果を示唆している。QT-RRヒステリシス、収縮期-RRヒステリシス、拡張期-RRヒステリシスの分析は、運動負荷試験中の心臓の電気機械的カップリングに関する貴重な洞察を提供する。さらに、ヒステリシスループの面積相当直径は、運動負荷試験中の心臓機能の有望なバイオマーカーとして提案されている。
意義
本研究は、運動負荷試験中の心臓の電気機械的ダイナミクスとヒステリシス現象の理解に貢献するものである。これらの知見は、心臓の反応を評価し、心臓病のリスクを層別化するための新しいバイオマーカーの開発につながる可能性がある。
制限事項と今後の研究
本研究は、比較的小規模な健康な男性被験者を対象としたものである。これらの知見を、女性、高齢者、心血管疾患を持つ患者を含む、より大規模で多様な集団に一般化する必要がある。また、ヒステリシス現象の根底にある生理学的メカニズムを完全に解明するためには、さらなる研究が必要である。
統計
被験者数: 23名
被験者の平均年齢: 25.4歳
QT間隔とRR間隔の相関のピーク時の時間遅延: -10.5秒
収縮期間隔とRR間隔の相関のピーク時の時間遅延: -28.3秒
心拍数の変化とヒステリシスループの面積相当直径の平均相関係数: 0.75