女子步行及跑步狀態心率監測位置研究

楊子田，陳藝娟，郭蕓鑫

(1. 東華大學 服裝與藝術設計學院，上海 長寧區 200050； 2. 盛時裝有限公司，緬甸 克欽邦)

心率是研究心臟功能和病理的重要參數，心率監測不僅廣泛應用于心臟病治療和家庭日常保健，也逐漸受到體育運動領域的日益重視. 全民健身的今天，心率監測已廣泛運用于健身運動[1]. 運動心率監測可為運動者心率監測需求提供便捷可行的途徑. 通過對心率動態變化的實時監控和個性化的心率負荷指標，對運動過程進行心率檢測，以達到輔助調整運動強度、制定并完成健身運動計劃,從而達到理想鍛煉效果的目的[2].

心率的變化與運動負荷變化之間極其明確的因果關系使得其在運動領域得到了廣泛的運用. 本文基于心率監測的相關醫學知識，通過實驗研究步行與跑步狀態下的最佳心率監測位置.

1 心率監測設備與方法

目前市場上除了常見的監測心率的運動手環等智能可穿戴產品外，還有針對不同群體對象的心率檢測設備，如家用便攜式心率監測器，為患者提供安全、便捷的實時監測心率[3]. 隨著醫療服裝的商業化發展，普通家庭的健康監護必定會成為主流趨勢[4]. 針對游戲玩家和電腦使用者的藍牙監測心率貼片采用反射式光電傳感器照射拇指來采集心率[5]； 紐扣式無線心率監測系統采用光電容積法來獲取心率信號，設備可像配飾一樣佩戴[6]. 多樣的產品一定程度上滿足了人們對自身健康管理的需求，卻存在運動時佩戴不便、易丟失等問題. 故將監測設備與服裝相結合將是未來運動心率監測發展的方向. 涂亞慶等人提出一種光電式可穿戴設備的心率檢測方法，相比于其他智能穿戴設備的心率檢測方法，其魯棒性更強、測量精度較好[7]； 劉狀等人設計的可穿戴式心率檢測設備能夠減弱運動對心率數據及波形的影響，從而使得到的數據更加準確、波形更加穩定[8].

本文基于光電體積法監測心率來探索心率檢測模塊的最佳監測位置. 光電體積法原理在于產品背面與皮膚接觸處的綠色 LED燈，搭配感光光電二極管照射血管，根據伴隨著血流量變化而變化的綠光吸收量再根據心臟跳動時和跳動間隙所反射的波動值不同，以此來測量心率[9].

通過對可監測心率的產品進行市場調研，選用基于 CPU芯片的心率監測系統作為實驗用監測模塊，該系統較為穩定，且小型可拆卸.

2 心率監測位置篩選預實驗

2.1 心率監測基礎位置

參考臨床醫療中應用較廣的非創傷性監測心率變異動態心電圖 Holter[10]的電極位置，采用如圖 1 所示的主要集中在上半身前軀干的電極位置作為預實驗心率監測的位置. 在3個組合 24 個電極粘貼位置中，存在7個相同的粘貼位置，去除后將其余 17 個電極位置設為初步監測心率的位置，具體位置如圖 1 所示.

圖 1 預實驗心率監測位置Fig.1 Monitoring positions of preliminary experiment

2.2 實驗準備

以本文所選取的 17 個貼電極位置作為監測心率的基本位置，在步行和跑步動作下監測心率，篩選出心率監測的有效位置.

1) 實驗環境：室溫 24～26 ℃ ，相對濕度 65%±2%的恒溫恒壓室內.

2) 實驗對象：一名年齡 22 歲且身體健康的青年女性.

3) 實驗樣衣：普通高領貼體衣(棉/萊卡含量為 95/5%)

4) 實驗儀器：健身用跑步機、用于監測心率值的兩種儀器以及心率監測數據的顯示終端.

① S 標準心率監測儀：小型手腕式 OMRON 智能電子血壓計[7-9]，能同時監測血壓和脈搏，并讀取顯示屏顯示數據；

② R實驗心率監測儀：基于 TICC2541F256RHAR 型號 CPU 芯片的心率監測模塊.

5) 實驗動作和運動條件

步行時，跑步機設置為：坡度設為 0%，固定速度為 4 km/h； 跑步時，跑步機設置為：坡度設為 4%，固定速度為8 km/h.

2.3 實驗方案

用醫用膠帶將R監測儀固定在人體對應位置上，并據此在服裝上作好標記，在相應的標記上縫制小口袋來最終放置R檢測儀. 每個R監測儀都與相應的移動設備終端連接.

實驗時讀取 S 監測儀顯示的心率，記為標準值，同時用 R 監測儀按順序在 17 個檢測位置進行心率檢測. 每組檢測結束后，待受試者心率恢復至靜息心率再進行下一組實驗.

2.4 預實驗結果與數據分析

對采用預處理后的有效數據進行SPSS簡單相關性分析，獲得所有監測位置實驗監測值與標準監測值的Pearson相關性，篩選有效監測位置.

3 心率監測模塊最佳位置研究

選取身高155～168 cm、體重為49～64 kg且無心臟相關疾病的身體健康的女大學生作為受試者，對10名受試者進行實驗. 根據預實驗兩個動作篩選出的有效位置，分別對比兩種監測儀測得的心率值，進而篩選監測心率的最佳位置.

在相同的實驗條件下，展開正式實驗. 采用預實驗所得步行與跑步的兩種動作基本監測位置作為正式實驗監測點，具體位置如圖 2、表 1 所示.

a. S1，S16，S17為步行狀態時監測位置

b. S1，S6為跑步狀態時監測位置

監測位置編號人體相應位置S1左腋中線平第五肋間處S6胸骨柄S16胸骨左緣第4肋和左鎖骨中線第5肋連線的中點S17左腋前線第5肋

3.1 單樣本K-S檢驗分析和相關性分析

對實驗數據進行單樣本K-S檢驗，置信度95%，P=0.05. 步行和跑步實驗數據檢驗的雙側顯著性水平P均大于0.05的臨界值，說明都屬于正態分布.

在步行動作下，S1和S17位置上所監測到的心率值和標準心率值的相關系數為0.494，0.309. 呈顯著性相關； 在跑步動作下，S6位置所監測的心率值和標準心率值之間具有顯著相關性，相關系數為0.314.

3.2 步行和跑步狀態下監測值與標準值的回歸方程

由實驗數據可知，兩種運動狀態下，相應的監測位置心率檢測值和標準值之間均存在相關關系，因此立相關公式.

步行狀態標準值和監測值之間的關系回歸方程為

yW=45.077+0.346xa+0.161xb.(1)

跑步狀態標準值和監測值之間的關系回歸方程為

yR=104.493+0.206xc.(2)

4 心率監測數學模型的驗證

按照相同實驗條件與要求，隨機抽取原實驗中的兩名受試者進行驗證實驗，確定建立的數學模型可靠性. 每個實驗對象各個動作進行兩次實驗.

4.1 回歸模型驗證

將在各個動作下最佳位置監測的新監測值代入數學模型.

1) 步行動作下，最佳監測位置S1和S17上所監測到的心率值記為xa和xb，代入式(1)得出計算值yw，如表 2 所示.

表 2 步行狀態下回歸方程計算表

2) 跑步動作下，最佳監測位置S6所監測到的心率值記為xc，代入式(2)得出計算值yR，如表 3 所示.

表 3 跑步狀態下回歸方程計算表

4.2 計算標準心率值與實驗監測標準心率值對比分析

在步行和跑步狀態下，經過數學模型得到的計算心率值記為yw1和yR1，實驗監測的心率值分別記為為yW′和yR′. 兩種運動狀態下對應數值匯總表如表 4，表 5 所示.

表 4 步行狀態下模型計算心率值與實驗監測心率值匯總表

表 5 跑步狀態下模型計算心率值與監測標準心率值匯總表

通過Wilcoxon符號秩檢驗法與符號檢驗法兩種分析方法，驗證建立的回歸模型可靠性和有效性. 計算得出的心率值與實驗監測的心率值之間沒有顯著性差異.

在跑步動作下，原假設模型計算的心率值與實驗心率值之間差異的中位數等于0，符號檢驗p值為0.625，大于0.05； 原假設實驗心率值與模型計算心率值之間差異的中位數等于0，用Wilcoxon符號秩檢驗得出p值為0.465，大于0.05，可以看出模型心率值與實驗心率值之間無顯著性差異.

通過符號檢驗法與Wilcoxon符號秩檢驗分析，得出回歸方程計算的標準心率值和實驗監測的標準心率值之間無顯著性差異，即兩種運動狀態下回歸模型都是可靠的.

5 結 論

經過實驗數據分析，得出如下結論：

1) 通過預實驗，在選用的17個基礎監測位置上監測得到的心率值中，分析得出具有相關性的有效監測位置；

2) 在篩選出的有效監測位置基礎上，擴大樣本量進一步實驗獲取心率監測最佳位置. 在步行狀態下心率監測的最佳位置為S1和S17； 在跑步狀態下心率監測的最佳位置為S6.

3) 采用回歸分析方法處理步行和跑步運動狀態下對應監測位置的心率值與實際心率值，進行回歸分析，得出兩者之間的回歸方程式(1)和式(2).

最終通過Wilcoxon符號等級檢驗法與符號檢驗法驗證S1, S6和S17 3個監測位置的監測模型是有效的.