HRV 신호 SDNN RMSSD의 차이

 

기본적으로 정의는 다음과 같다.

 

 

출저 : https://www.hindawi.com/journals/mse/2012/931943/

 

 

 

 

아래는 LLM에 물어본 답변이다

SDNN과 RMSSD는 모두 심박 변이도(Heart Rate Variability, HRV)를 측정하는 지표이지만, 각각 다른 측면을 나타냅니다. 이 두 지표는 심장의 자율신경계 활동을 평가하는 데 사용되지만, 그들이 측정하는 시간적 스케일과 관련된 신경계 요소가 다릅니다. SDNN (Standard Deviation of NN intervals) 정의: SDNN은 모든 연속적인 NN(또는 R-R) 간격의 표준 편차입니다. 측정하는 것: SDNN은 장기적인 심장 박동 간격의 변동성을 측정합니다. 이 지표는 전반적인 자율신경계의 조절 능력을 반영하며, 주로 교감신경과 부교감신경의 균형을 나타냅니다. 해석: 높은 SDNN 값은 심장의 높은 변동성을 의미하며, 일반적으로 건강한 심장 상태를 나타냅니다. 낮은 SDNN 값은 자율신경계의 감소된 조절 능력을 나타낼 수 있습니다. RMSSD (Root Mean Square of Successive Differences) 정의: RMSSD는 연속적인 NN 간격의 차이의 제곱근 평균입니다. 측정하는 것: RMSSD는 주로 단기적인 심장 박동 간격의 변동성을 측정하며, 이는 부교감신경계의 활동을 반영합니다. 해석: 높은 RMSSD 값은 부교감신경계의 강한 활동을 나타내며, 스트레스 회복과 관련이 있습니다. 낮은 RMSSD 값은 부교감신경계의 활동 감소를 나타내며, 스트레스 상태일 수 있음을 의미합니다. 차이점 신경계 요소: SDNN은 교감신경과 부교감신경의 전반적인 균형을 평가하는 반면, RMSSD는 주로 부교감신경계의 활동에 초점을 맞춥니다. 시간적 스케일: SDNN은 장기적인 변동성을, RMSSD는 단기적인 변동성을 측정합니다. 이 두 지표를 함께 사용함으로써, 심장의 자율신경계 활동을 더 포괄적으로 이해하고 평가할 수 있습니다. 각 지표는 심장 건강과 스트레스 수준을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

 

기본적으로 사람이 집중을 하면 심장박동이 일정해진다고 한다. 즉 SDNN값은 감소한다. 반대로 몸이 편안하면 심장박동이 불규칙해지고 SDNN값은 증가한다

 

이 원리를 RMSSD에 적용하면 위에 나온 해석이 이해가 된다.

 

 

 

 

double calculateSDNN(List<int> rrIntervals) {
  double mean = rrIntervals.reduce((a, b) => a + b) / rrIntervals.length;
  double sumOfSquaredDiffs = rrIntervals.map((rr) => (rr - mean) * (rr - mean)).reduce((a, b) => a + b);
  return (sumOfSquaredDiffs / rrIntervals.length).sqrt();
}

double calculateRMSSD(List<int> rrIntervals) {
  List<double> diffSquares = [];
  for (int i = 1; i < rrIntervals.length; i++) {
    diffSquares.add((rrIntervals[i] - rrIntervals[i - 1]) * (rrIntervals[i] - rrIntervals[i - 1]));
  }
  double meanOfDiffSquares = diffSquares.reduce((a, b) => a + b) / diffSquares.length;
  return meanOfDiffSquares.sqrt();
}