pyHRV 是一个开源 Python 工具箱，可根据心电图 (ECG)、SpO2、血容量脉搏 (BVP) 或其他带有心率指标的信号计算最先进的心率变异性 (HRV) 参数。

借助 pyHRV，我们旨在为 HRV 专门的教育、研究和应用程序开发提供一个用户友好且多功能的 Python 工具箱。

它提供了可理解的源代码以帮助初学者了解 HRV 参数计算的基础知识，同时为开发人员提供最重要的 HRV 分析功能，并为研究人员提供出版质量的结果图。

入门

安装和 Python 兼容性

可以使用该pip工具安装此工具箱。

pip install pyhrv

依赖关系：biosppy | 麻木| scipy | matplotlib | 诺兹| 光谱

pyHRV 主要在 Python 3.X 中维护，但已在 Python 2.7 至 0.4.0 版本下进行了测试。

文档和教程

ReadTheDocs 上提供了详细的 pyHRV 文档：

pyHRV API 参考

其他教程可以在这里找到：

• pyHRV 快速入门指南

• 教程：从心电图采集到使用 pyHRV 进行 HRV 分析

• 教程：使用 pyHRV 进行批量处理

科学背景

HRV 算法是根据心率变异性 - 测量标准、生理解释和临床使用指南开发和实施的。其他参考在代码和pyHRV 参考中注明。

引用pyHRV

请使用以下会议论文在您的工作中引用 pyHRV（会议论文 [PDF]，会议论文集 [PDF]）：

P. Gomes、P. Margaritoff 和 HP da Silva，“pyHRV：开发和评估用于心率变异性 (HRV) 的开源 Python 工具箱”，Proc。国际会议 关于电气、电子和计算工程 (IcETRAN)，第 822-828 页，2019

@inproceedings{Gomes2019,
   author = {Gomes, Pedro and Margaritoff, Petra and Silva, Hugo},
   booktitle = {Proc. Int'l Conf. on Electrical, Electronic and Computing Engineering (IcETRAN)},
   pages = {822-828},
   title = {{pyHRV: Development and evaluation of an open-source python toolbox for heart rate variability (HRV)}},
   year = {2019}
}

pyHRV 核心功能 & HRV 参数列表

使用 pyHRV，您可以计算多达 78 个 HRV 参数，同时使用其他有用的非参数特定工具来支持您的 HRV 研究。

时域参数

• NNI 系列的基本统计参数 -pyhrv.time_domain.nni_parameters()
• ΔNNI 系列的基本统计参数 -pyhrv.time_domain.nni_differences_parameters()
• 心率（HR）系列的基本统计参数 -pyhrv.time_domain.hr_parameters()
• NNI 系列的标准差 (SDNN) -pyhrv.time_domain.sdnn()
• 从长期 NNI 系列中提取的 5 个连续 5 分钟片段的 SDNN 平均值（SDNN_指数）-pyhrv.time_domain.sdnn_index()
• 从长期 NNI 系列 (SDANN) 中提取的 5 分钟片段平均值的标准差 -pyhrv.time_domain.sdann()
• 连续差的均方根 (RMSSD) -pyhrv.time_domain.rmssd()
• 连续差的标准差 (SDSD) -pyhrv.time_domain.sdsd()
• NNx & pNNx 参数 -pyhrv.time_domain.nnXX()
• NN20 & pNN20 参数 -pyhrv.time_domain.nn20()
• NN50 & pNN50 参数 -pyhrv.time_domain.nn50()
• 三角指数（直方图的最大值/直方图的宽度） -pyhrv.time_domain.triangular_index()
• 三角插值函数 (TINN) ¹ -pyhrv.time_domain.tinn()

^{1当前版本的 pyHRV 存在一些错误，会导致 TINN 函数的误导和错误结果。为此目的已经打开了一个问题......}

频域参数

根据使用以下 PSD 方法计算的 NNI 系列的功率谱密度 (PSD) 计算以下频域参数：

• 韦尔奇的方法 -pyhrv.frequency_domain.welch_psd()
• 自回归 -pyhrv.frequency_domain.ar_psd()
• Lomb-Scargle -pyhrv.frequency_domain.lomb_psd()

频率参数：

• 峰值频率
• 绝对权力
• 对数幂
• 相对权力
• 归一化功率（仅限 LF 和 HF）
• 低频/高频比

为甚低频 (VLF)、低频 (LF) 和高频 (HF) 频段计算参数。频段可以定制，包括超低频 (ULF) 频段。

使用 pyHRV 生成的 PSD 图和频域参数的示例图如下所示：

PSD 比较功能 - 2D 比较图

使用 Welch、自回归或 Lomb-Scargle 方法在 3D 瀑布图中绘制从 NNI 系列中提取的多个 NNI 片段（例如 60 分钟记录中的 5 分钟片段）的 PSD，并计算每个片段的频域参数 - pyhrv.frequency_domain.psd_comparison()[来源] .

PSD 比较功能 - 3D 瀑布图

使用 Welch、自回归或 Lomb-Scargle 方法在单个图中绘制从 NNI 系列中提取的多个 NNI 片段（例如 60 分钟记录中的 5 分钟片段）的 PSD，并计算每个片段的频域参数 -pyhrv.frequency_domain.psd_waterfall()

非线性参数

计算以下非线性参数和相应的图：

• Poincaré Plot (SD1, SD2, fittes ellipse area, SD2/SD1 ratio) -pyhrv.nonlinear.poincare()
• 样本熵 -pyhrv.nonlinear.sample_entropy()
• 去趋势波动分析（短期和长期）-pyhrv.nonlinear.dfa()

HRV 支持工具和其他功能

• NNI系列的计算——pyhrv.tools.nn_intervals()
• ΔNNI 系列的计算 -pyhrv.tools.nn_diff()
• HR系列的计算 -pyhrv.tools.heart_rate()
• 在医疗级心电图纸布局上绘制心电图 -pyhrv.tools.plot_ecg()
• NNI 速度图绘图 -pyhrv.tools.tachogram()
• 心率热图，根据年龄和性别的正常 HR 范围对 HR 表现进行可视化和分类-pyhrv.tools.heart_rate_heatplot()
• HRV 参数随时间的变化图 -pyhrv.tools.time_varying()
• HRV 参数动态雷达图 -pyhrv.tools.radar_chart()
• 将 HRV 结果导出到 JSON 文件示例文件-pyhrv.tools.hrv_export()

心率变异性报告

生成 .TXT、.CSV 和 .PDF 格式的 HRV 报告（v.0.4 中的新功能！）。阅读 pyHRV 报告子模块的README文件以获取有关如何生成 pyHRV 报告的更多信息，如下所示：

• pyHRV .TXT 报告
• pyHRV .CSV 报告
• pyHRV .PDF 报告

实用程序

在此工具箱中使用的几个非 HRV 特定实用程序和通用功能：

• 加载 NNI 样本系列以进行测试 -pyhrv.utils.load_sample_nni()
• 加载 pyHRV 的hrv_keys.json文件 -pyhrv.utils.load_hrv_keys_json()
• 格式化 NNI 系列（确保 numpy 数组并将以秒为单位提供的数据转换为 ms -pyhrv.utils.nn_format()
• 时间序列的分割（例如 NNI 系列） -pyhrv.utils.segmentation()
• 和别的...

免责声明

分发此程序的目的是希望它有用并“按原样”提供给您，但没有任何保证，甚至没有对适销性或特定用途适用性的默示保证。该程序不适用于医疗诊断。我们明确表示不对任何直接、间接、后果性、附带或特殊损害承担任何责任，包括但不限于收入损失、利润损失、业务中断或数据丢失造成的损失，无论采取何种形式的诉讼或法律理论即使被告知可能发生此类损害，也可以主张该责任。

这个软件包最初（最高版本 0.3）是在我的硕士论文“开发用于心率变异性（HRV）的开源 Python 工具箱”的范围内开发的，在德国汉堡应用科学大学（生命科学学院，生物医学工程系）和PLUX 无线生物信号，SA，里斯本，葡萄牙。