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编号:10204365
迷走神经在心率变异性中的作用
http://www.100md.com 《生理学报》 2002年第2期
     第四军医大学 1神经科学研究所;2细胞工程研究中心;西安 710032 贺书云1;胡三觉1;王贤辉2;韩晟1

    关键词:心搏间期;功率谱;近似熵

    摘要:采用功率谱和近似熵(approximate entropy, ApEn)的方法, 分析清醒家兔在双侧迷走神经保留, 右、左侧迷走神经切断以及双侧迷走神经同时切断时心搏间期(RRI)的变化。结果显示:双侧迷走神经保留时功率谱中高频功率(HF)、低频功率(LF)及ApEn值均高于双侧及单侧迷走神经切断时 (P<0.05), LF/HF比值最小;切断单侧迷走神经, ApEn变小, LF/HF比值在右侧迷走神经切断时增大, 而切断左侧迷走时LF/HF比值无明显变化;双侧迷走神经切断后LF/HF比值最大, ApEn最低。结果表明:心率变异主要由迷走神经调节,右侧迷走神经起主要作用;传统心率变异性测量方法与非线性方法所得结果一致。

    正常人或动物的心率并非一成不变的, 相临的两个心搏之间的时间间隔(RRI)不时发生变化[1]。以往的研究表明, 自主神经系统在调节心率变异性方面具有重要意义。但左, 右侧迷走神经在调节心率变异性方面的作用差距尚未深入探讨, 并且RRI变异中有非线性成分存在;非线性方法测量心率变异性所得结果与线性方法测量所得结果之间的关系还有待进一步阐明。本文拟探讨单侧迷走神经对心率变异性的影响及复杂度测量指标近似熵(approximate entropy, ApEn)与功率谱的相关性。
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    1材料和方法

    1.1 动物及手术20只雄性家兔(2.0~2.5 kg), 由本校实验动物中心提供。动物乙醚麻醉后, 行颈部切开术, 游离双侧迷走神经后, 缝合皮肤, 局部注射利多卡因以减少疼痛。将家兔置于吊床上, 分别在左、 右前上肢及右后肢插入电极, 在清醒、 安静状态下, 记录心电图。然后在保持双侧迷走神经完整, 单独切断左侧或右侧迷走神经以及切断双侧迷走神经后, 观察心电RRI变化。在记录心电时尽量保持动物及实验室安静, 避免噪音干扰。

    1.2 心电记录在计算机上采集相临两个RRI的时间序列, 用RRI时间序列图及回归影射图反映RRI的变异。

    1.3 功率谱的测定用自回归模型法测量RRI的功率谱, 采样时间长度为300 s。低频范围为0.06~0.19 Hz, 高频范围为0.44~0.56 Hz。

    1.4 近似熵的测定近似熵利用Pincus和其合作者[2]的算法计算, 近似熵的算法有三个参数, 在计算时数据点数及嵌入维数被固定下来, 近似熵矢量对比长度按RR间期标准差的20%取值, 数据值取1000, 嵌入维取2。
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    1.5 统计方法实验数据用Means±SD表示。用t检验进行统计。

    2结果

    2.1 不同状态下功率谱成分的比较

    在双侧迷走神经保留的情况下与双侧迷走切断后功率谱各成分相比, 除低频功率 (LF)与高频功率 (HF)之比(LF/HF)的比值较小外, LF、 HF、 归一化低频功率(LFn)、 归一化高频功率(HFn)均大于后者(P<0.05)。左、 右侧迷走神经分别切断时, 两者功率谱成分相比, 除右侧迷走切断时LF/HF的值高于左侧切断时外(P<0.05), 其余均无明显差异; 与双侧迷走神经保留时相比, 其总功率 (TP), LF, HF均较小, 但LF/HF比值在右侧迷走切断时升高(P<0.05); 与双侧迷走神经切断时相比, LFn及LF/HF明显下降(P<0.05), HF明显升高(P<0.05), 其余均无明显差异。
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    2.2 不同状态下RRI的比较

    双侧迷走神经保留时与双侧迷走神经切断后相比, 其RRI长且变异范围大(P<0.05), 回归影射图显示前者呈纺锤形, 后者呈棒点状。RRI在左侧迷走神经切断时明显长于右侧切断时(P<0.05), 其回归影射图的形状也稍有不同, 右侧迷走神经切断后呈棒状, 而左侧迷走切断后与正常时相似呈纺锤形。左、 右侧迷走神经分别切断与双侧迷走神经作用保留时相比, RRI明显缩短, 变异范围减小(P<0.05)。在四种状态下, 双侧迷走神经切断后RRI及变异范围最小(P<0.05)。

    2.3 不同状态下近似熵的比较

    双侧迷走神经保留时ApEn值最大; 单侧迷走神经切断时ApEn值下降, 左侧迷走神经切断时ApEn值大于右侧迷走神经切断时, 但其差别无统计学意义。在双侧迷走神经全切断后与其他状态下比较, ApEn 值明显减小(P<0.05)。
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    3讨论

    心率变异性(heart rate variability, HRV)是指逐次心跳RR间期(瞬时心率)不断波动的现象, 主要反映中枢通过自主神经系统对心脏节律的调节[3, 4]。通常认为自主神经系统主要是通过迷走神经决定心率变异性, 其活性可能影响频域变量所有成分的大小[5] , 但单侧迷走神经在支配心率变异中的作用尚不清楚。心率变异的大小可用时域和频域方法进行度量。功率谱是描述心率变异性的频域方法。由短时程数据得出的心率变异功率谱有极低频功率、 LF和HF三个主要成分。通常认为LF功率由血压的0.1 Hz节律波动通过压力感受性反射的反馈调节后, 经心脏迷走与交感神经作用于窦房结引起, 主要反映交感神经的定量调节; HF功率主要反映呼吸活动通过心迷走神经作用而引起的心率波动; LF/HF比率的大小则被认为是反映交感、 迷走平衡的标志[6]。本实验结果发现在切断一侧迷走神经后心率变异功率谱成分均明显减小, 但右侧迷走神经切断后其LF/HF比率的增大较左侧迷走切断后明显, 心率加快也明显。双侧迷走神经切断后, LF及HF的功率明显下降, 心率加快及LF/HF增大均较单侧迷走切断时明显。这说明左、 右侧迷走神经均与心率变异性的大小有关, 右侧迷走神经支配心率变异的作用强于左侧。另外, 迷走神经主要决定高频成分, 右侧迷走神经在支配窦房结活动中占优势, 这些结果也与以往的结论一致。
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    越来越多的证据表明, 心脏在正常的生理条件下其心搏间期并非周期性的, 其中存在着非线性成分[7, 8]。通常用的测量心率变异的方法是建立在线性模型假设的基础上的, 主要从数量上反应心率变异的大小, 不能充分反映心脏活动的复杂性。因此, 为全面描述心脏活动的动力学变化, 许多基于非线性动力学(混沌)理论的分析方法发展起来, 近似熵即是其中一种, 其测量RRI信号时主要是定量信号模式的可重复性, 熵值越大表明信号越具有随机性或不规则性, 即复杂度越大; 熵值越小表明数据具有确定性的成分越大[9], 即复杂性越小, 可被用于测量心率变异混沌的程度。我们的实验结果表明, 在清醒和双侧迷走神经作用保留的情况下, 家兔的心率变异性最大, 其近似熵也较大; 在双侧迷走神经被切断后, 家兔的心率变异性最小, 其近似熵也最小。这说明伴随心率变异量的下降, 心率变异的复杂性也下降。但双侧迷走神经切断与一侧迷走神经切断后相比, 其功率谱各成分差距不明显, 而近似熵值有显著差异, 这说明在测量心率变异性方面线性与非线性方法所测得的结果在某些方面是相通的, 但并非完全一致。
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    参考文献

    [1]Wagner CD, Persson PB. Chaos in the cardiovascular system: an update. Cardiovasc Res, 1998, 40: 257~264.

    [2]Pincus, SM. Approximated entropy as a measure of system complexity. Proc Natl Acad Sci USA, 1991, 88:2297~2301.

    [3]Bailey JR, Fitzgerald DM, Applegate RJ. Effects of constant cardiac autonomic nerve stimulation on heart rate variability. Am J Physiol, 1996, 270: H2081~H2087.
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    [4]Kanters JK, Hojgaard MV, Agner E, Holstein-Rathlou NH. Short- and long-term variations in non-linear dynamics of heart rate variability. Cardiovasc Res, 1996, 31: 400~409.

    [5]Zwiener U, Hoyer D, Bauer R, Luthke B, Walter B, Schmidt K, Hallmeyer S, Kratzsch B, Eiselt M. Deterministic-chaotic and periodic properties of heart rate and arterial pressure fluctuations and their mediation in piglets. Cardiovasc Res, 1996, 31: 455~465.
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    [6]Malliani A, Pagani M, Lombardi F, Cerutti S. Cardiovascular neural regulation explored in the frequency domain. Circulation, 1991, 84:1482~1492.

    [7]Hoyer D, Schmidt K, Zwiener U, Bauer R. Characterization of complex heart rate dynamics and their pharmacological disorders by non-linear prediction and special data transformations. Cardiovasc Res, 1996, 31:434~440.

    [8]Hagerman I, Berglund M, Lorin M, Nowak J, Sylven C. Chaos-related deterministic regulation of heart rate variability in time- and frequency domains: effects of autonomic blockade and exercise. Cardiovasc Res, 1996, 31: 410~418.

    [9]Palazzolo JA,Estafanous FG,Murray PA.Entropy measures of heart rate variation in conscious dogs. Am J Physiol, 1998, 274: H1099~H1105., http://www.100md.com