2.3. Wykresy

2.3.1. Pasma częstotliwości (THETA, THETA1, THETA2, ALPHA, ALPHA1, ALPHA2, BETA, BETA1, BETA2, GAMMA) #

Metoda obliczania:

• Stosowany jest filtr FIR pasmowoprzepustowy, aby wyodrębnić zakres częstotliwości.
• Obliczana jest moc:
  power = filtered_signal.^2
• Dla każdej sekcji obliczana jest średnia wartość mocy.

Wzór:
filtered = filtfilt(fir_filter, 1, signal)
power = filtered.^2
section_power = mean(power(section_start:section_end))

Interpretacja: Średnia moc sygnału w wybranym zakresie częstotliwości dla każdej sekcji.

Fizjologiczne wyjaśnienie mocy:

Moc jest kwadratem amplitudy sygnału. Jest to miara „energii” aktywności w danym zakresie częstotliwości.

Co oznacza moc:

• Wysoka moc alfa: silna relaksacja, stan spokoju
• Wysoka moc beta: aktywne myślenie, koncentracja, ewentualnie stres
• Wysoka moc teta: płytki sen, medytacja, stan kreatywny
• Niska moc we wszystkich pasmach: prawdopodobnie artefakty, słaby kontakt elektrody lub stan patologiczny

Porównanie między sekcjami:

• Jeśli moc alfa jest wyższa w sekcji „Relaksacja” niż w sekcji „Test stresowy”, jest to normalne i oczekiwane.
• Jeśli moc beta jest wyższa w sekcji „Rozwiązywanie problemów”, wskazuje to na aktywną pracę poznawczą.
• Zmiany mocy odzwierciedlają zmiany stanu funkcjonalnego mózgu.

2.3.2. Puls (PULSE) #

Metoda obliczania:

• Odstępy RR są wyodrębniane z sygnału EKG.
• Dla każdej sekcji obliczany jest średni puls:
  HR = 60 / mean(RR_intervals)

Interpretacja: Średnie tętno w uderzeniach na minutę dla każdej sekcji.

Fizjologiczne wyjaśnienie pulsu:

Puls (tętno, HR) to liczba uderzeń serca na minutę. Jest to jeden z najprostszych i najważniejszych wskaźników stanu organizmu.

Wartości prawidłowe:

• W spoczynku: 60–100 uderzeń/min (u dorosłych)
• U sportowców: 40–60 uderzeń/min (wytrenowane serce)
• Podczas wysiłku: może osiągać 140–180 uderzeń/min (w zależności od wieku)
• Podczas snu: 40–60 uderzeń/min

Co wpływa na puls:

• Aktywność współczulna: zwiększa puls (stres, wysiłek fizyczny, emocje)
• Aktywność przywspółczulna: zmniejsza puls (odpoczynek, relaksacja)
• Wysiłek fizyczny: zwiększa puls, aby dostarczyć tlen do mięśni
• Emocje: stres i lęk go zwiększają; spokój go zmniejsza
• Wiek: maksymalny puls spada wraz z wiekiem
• Poziom wytrenowania: osoby wytrenowane mają niższy puls spoczynkowy

Interpretacja zmian:

• Wzrost pulsu: aktywacja, stres, wysiłek, emocje
• Spadek pulsu: relaksacja, odpoczynek, regeneracja
• Gwałtowne zmiany: reakcja na bodziec, przejście między stanami
• Utrzymujący się wysoki puls: możliwy przewlekły stres lub problemy zdrowotne

2.3.3. Stres (STRESS) #

Metoda obliczania:

• Autorski algorytm
• Wartość jest ograniczona do zakresu [0, 100]

Fizjologiczne wyjaśnienie stresu:

Stres aktywuje układ współczulny, co prowadzi do:

• Wzrostu tętna
• Zmniejszenia zmienności rytmu serca (serce bije bardziej regularnie, jak metronom)
• Zmian kształtu wykresu Poincarégo (chmura punktów staje się bardziej wydłużona i zwarta)

Interpretacja:

• Wskaźnik stresu od 0 (minimalny stres) do 100 (maksymalny stres)
• 0–30: niski stres, dobra regeneracja
• 70–100: wysoki stres, możliwe przeciążenie

2.3.4. RMSSD (pierwiastek ze średniej kwadratów kolejnych różnic) #

Metoda obliczania:
RMSSD = sqrt(mean(diff(RR).^2))

Interpretacja: Wskaźnik zmienności rytmu serca, który odzwierciedla aktywność przywspółczulną. Wyższe wartości = większa zmienność = większa relaksacja.

Fizjologiczne wyjaśnienie RMSSD:

RMSSD mierzy krótkoterminowe zmiany odstępów RR (od uderzenia do uderzenia). Jest to jeden z najbardziej czułych wskaźników aktywności przywspółczulnej (nerwu błędnego).

Jak działa układ przywspółczulny:

• Nerw błędny wysyła sygnały do serca.
• Sygnały te modulują tętno w zależności od fazy oddychania.
• Podczas wdechu: puls nieznacznie przyspiesza.
• Podczas wydechu: puls nieznacznie zwalnia.
• To tworzy zmienność mierzoną przez RMSSD.

Co oznaczają wartości:

• Wysoki RMSSD (>50 ms u młodszych osób): dobra aktywność przywspółczulna, relaksacja, regeneracja
• Niski RMSSD (<20 ms): obniżona aktywność przywspółczulna, stres, zmęczenie, możliwe problemy zdrowotne
• Wartości prawidłowe zależą od wieku (wyższe u młodszych osób, niższe u starszych)

Dlaczego to ważne:

RMSSD jest wskaźnikiem zdolności organizmu do regeneracji. Sportowcy z wysokim RMSSD szybciej regenerują się po wysiłku. Niski RMSSD może wskazywać na przetrenowanie lub przewlekły stres.

2.3.5. SDNN (odchylenie standardowe odstępów NN) #

Metoda obliczania:
SDNN = std(RR)

Interpretacja: Ogólna zmienność rytmu serca. Odzwierciedla zarówno aktywność współczulną, jak i przywspółczulną.

Fizjologiczne wyjaśnienie SDNN:

SDNN to odchylenie standardowe wszystkich odstępów RR. Jest to zbiorcza miara ogólnej zmienności, odzwierciedlająca funkcjonowanie całego autonomicznego układu nerwowego.

Co wpływa na SDNN:

• Aktywność przywspółczulna: zwiększa zmienność (arytmia oddechowa)
• Aktywność współczulna: może zarówno zwiększać zmienność (przy umiarkowanej aktywacji), jak i ją zmniejszać (przy silnym stresie)
• Rytmy okołodobowe: zmienność zmienia się w ciągu dnia
• Wiek: zmienność maleje wraz z wiekiem

Znaczenie kliniczne:

• Wysoki SDNN (>100 ms u młodszych osób): dobra regulacja autonomiczna, dobry stan zdrowia
• Niski SDNN (<50 ms): obniżona regulacja autonomiczna, możliwe problemy
• SDNN <20 ms: bardzo niska zmienność, wysokie ryzyko zdarzeń sercowo-naczyniowych

Porównanie z RMSSD:

• RMSSD jest bardziej czuły na aktywność przywspółczulną (zmiany krótkoterminowe)
• SDNN odzwierciedla całkowitą regulację autonomiczną (wszystkie zmiany)
• Oba parametry są ważne dla pełnego obrazu funkcjonowania autonomicznego układu nerwowego

2.3.6. Grupa funkcjonalna (FG) #

Metoda obliczania:

SD1 i SD2 są obliczane na podstawie wykresu Poincarégo.

Obliczany jest średni puls.

Wykorzystywana jest funkcja findFunctionalGroup_Z, która:

• normalizuje SD1, SD2 i HR względem norm dla wieku i płci (z-score)
• określa grupę funkcjonalną (0–13) na podstawie kombinacji z-score
• uwzględnia, czy dana sekcja jest sekcją relaksacyjną (Calibration, Relax)

Fizjologiczne wyjaśnienie grupy funkcjonalnej:

Grupa funkcjonalna to kompleksowa ocena stanu autonomicznego układu nerwowego, oparta na normalizacji parametrów HRV względem norm dla wieku i płci.

Interpretacja: Zobacz przewodnik *Klasyfikacja stanów funkcjonalnych*.

2.3.7. Koncentracja (CONCENT) #

Metoda obliczania:

Sygnał z elektrody AF4 jest filtrowany do trzech zakresów:

• Alfa (10–13 Hz)
• Beta (20–30 Hz)
• Gamma (30–90 Hz)

Obwiednie są obliczane przy użyciu 4-sekundowego okna:
envelope_alpha = filtfilt(moving_average, 1, abs(alpha_signal))
envelope_beta = filtfilt(moving_average, 1, abs(beta_signal))
envelope_gamma = filtfilt(moving_average, 1, abs(gamma_signal))

Wzór koncentracji:
Concentration = 20 * (envelope_beta + envelope_gamma) / envelope_alpha

Fizjologiczne wyjaśnienie koncentracji:

Koncentracja uwagi wiąże się z aktywacją kory przedczołowej i tłumieniem sygnałów rozpraszających. Znajduje to odzwierciedlenie w zmianach proporcji pasm częstotliwości EEG.

Neurofizjologia koncentracji:

• Aktywność alfa (8–13 Hz): związana z relaksacją i brakiem aktywnego przetwarzania
• Aktywność beta (13–30 Hz): związana z aktywnym myśleniem i przetwarzaniem informacji
• Aktywność gamma (30–90 Hz): związana z wiązaniem informacji i skupieniem uwagi

Co to oznacza:

• Podczas koncentracji: beta i gamma rosną (aktywne przetwarzanie), alfa maleje (mniejsza relaksacja)
• Podczas rozproszenia uwagi: alfa może być wysoka (relaksacja), a beta i gamma niskie (brak aktywnego przetwarzania)

Interpretacja wartości:

• Niskie wartości (<10): rozproszona uwaga, relaksacja, możliwa senność
• Średnie wartości (10–30): prawidłowa koncentracja
• Wysokie wartości (>30): wysoka koncentracja, aktywna praca umysłowa, możliwe napięcie

Dlaczego wykorzystywana jest elektroda AF4:

AF4 (prawa półkula, przednia okolica czołowa) jest wykorzystywana, ponieważ ten obszar jest ważny dla:

• Kontroli uwagi
• Tłumienia bodźców rozpraszających
• Pamięci roboczej
• Funkcji wykonawczych

2.3.8. Pobudzenie (AROUSAL) #

Metoda obliczania:

• Sygnały z elektrod AF3 i AF4 są filtrowane do zakresów alfa (8–13 Hz) i beta (13–30 Hz).
• Moc jest obliczana w 8-sekundowym oknie:
  power_alpha = 1 + log10(sum(alpha_signal.^2) / window_length)
power_beta = 1 + log10(sum(beta_signal.^2) / window_length)

Wzór pobudzenia:
Arousal = (AF3_beta + AF4_beta) / (AF3_alpha + AF4_alpha)

• Wartości są ograniczane do 95. percentyla w celu usunięcia wartości odstających.

Fizjologiczne wyjaśnienie pobudzenia:

Pobudzenie to ogólny poziom aktywacji układu nerwowego, od głębokiego snu po silny stres.

Neurofizjologia pobudzenia:

Niskie pobudzenie: dominuje rytm alfa (8–13 Hz)

• spokojne czuwanie
• zamknięte oczy
• medytacja
• stan spokoju

Średnie pobudzenie: mieszana aktywność

• otwarte oczy
• normalna aktywność
• równowaga alfa i beta

Wysokie pobudzenie: dominuje rytm beta (13–30 Hz)

• aktywne myślenie
• rozwiązywanie problemów
• stres
• lęk
• aktywność fizyczna

Interpretacja:

• Niskie wartości (<0,5): niskie pobudzenie, relaksacja, możliwa senność
• Średnie wartości (0,5–1,5): prawidłowe pobudzenie, czuwanie
• Wysokie wartości (>1,5): wysokie pobudzenie, stres, aktywna praca umysłowa

Znaczenie praktyczne:

• Utrzymujące się wysokie pobudzenie może wskazywać na przewlekły stres lub lęk.
• Bardzo niskie pobudzenie może wskazywać na depresję, zmęczenie lub senność.
• Optymalne pobudzenie zależy od zadania (niskie dla odpoczynku, średnie do wysokiego dla pracy).

2.3.9. Walencja (VALENCE) #

Metoda obliczania:

• Wykorzystywane są te same wartości mocy alfa i beta, co przy pobudzeniu.

Wzór walencji:
Valence = (AF4_alpha / AF4_beta) - (AF3_alpha / AF3_beta)

• Wartości są ograniczane do 95. percentyla.

Fizjologiczne wyjaśnienie walencji:

Walencja to ocena emocji jako przyjemnej lub nieprzyjemnej. Badania pokazują, że lewa i prawa półkula przetwarzają emocje w różny sposób.

Teoria asymetrii półkulowej (Davidson, 1992):

Lewa półkula (AF3):

• przetwarzanie emocji pozytywnych
• zachowania zbliżające
• aktywność i entuzjazm
• wysoka alfa = niska aktywacja = stan zrelaksowany, ale zorientowany pozytywnie

Prawa półkula (AF4):

• przetwarzanie emocji negatywnych
• zachowania wycofujące
• ostrożność i lęk
• wysoka alfa = niska aktywacja = relaksacja, ale z możliwą negatywną walencją

Interpretacja:

• Wartości dodatnie:

• prawa półkula jest bardziej zrelaksowana (wysoki stosunek alfa/beta)
• lewa półkula jest bardziej aktywna (niski stosunek alfa/beta)
• emocje pozytywne, przyjemność, radość
• Wartości ujemne:

• lewa półkula jest bardziej zrelaksowana
• prawa półkula jest bardziej aktywna
• emocje negatywne, smutek, lęk, dyskomfort
• Blisko zera: emocje neutralne, równowaga

Ważne do zrozumienia:

• Aktywność alfa jest odwrotnie proporcjonalna do aktywacji kory mózgowej.
• Wysoki stosunek alfa/beta = niska aktywacja kory w danej półkuli.
• Niski stosunek alfa/beta = wysoka aktywacja kory w danej półkuli.
• Na sygnał wpływa napięcie mięśni czoła.

Znaczenie praktyczne:

• Utrzymująca się ujemna walencja może wskazywać na depresję lub lęk.
• Dodatnia walencja podczas relaksacji jest dobrym sygnałem.
• Zmiany walencji odzwierciedlają reakcje emocjonalne na bodźce.