hypoxbreath®- HRV Monitoring
hypoxbreath®
HRV Monitoring
In der heutigen Wissenschaft gilt die HRV als wichtiger Indikator für Gesundheit und Fitness. Als Marker für physiologische Belastbarkeit und Verhaltensflexibilität spiegelt sie die Fähigkeit des Körpers wieder, sich effektiv an Stress und Umweltanforderungen anzupassen. Bspw. weiß man, dass Herzinfarkt-Patienten eine sehr schwache HRV aufweisen.
Mittels HRV Auswertung ist also möglich, die Wirkung einer Maßnahme oder eines Umstandes auf die physiologischen Prozesse im Körper wunderbar nachzuvollziehen.
Alle hier aufgeführten Informationen sollen dem ersten Verständnis eines hoch komplexen Themengebietes der „HRV“ und den Möglichkeiten der Auswertungsparameter des hypoxbreath® advanced dienen. Bitte verwenden Sie diese Informationen keineswegs für pauschale Diagnosen.
Erfahren Sie mehr zu folgenden Themen:
- Intervall-Hypoxie-Training mit oder ohne HRV-Monitoring?
- Die Features des hypoxbreath®-HRV-Monitorings im Überblick
- Die hypoxbreath® HRV-Parameter im Einzelnen und ihre Bedeutung
- Mittlere RR in Millisekunden
- RMSSD (Root Mean Square of Successive Differences)
- Mittlere HR (Mittlere Herzrate/ Herzfrequenz)
- STRESSINDEX
- PNS und SNS – Regenerations-/ Belastungs-Index
- RR Response (RR Distribution)
- DFA – „Detrended fluctuation analysis“
- SD1 und SD2 / Poincaré bzw. Lorenz-Plot Diagramm
- Powerspektrum
Die integrierte HRV – Analyse im hypoxbreath® advanced gehört zu den leistungsfähigsten fest integrierten IHHT/IHT-HRV-Tools weltweit. Sie vereint sowohl lineare (zeitbezogene) als auch nicht lineare (frequenzbezogene) Analysen der gängigen HRV Parameter, die wir für die Beurteilung einer erfolgreichen IHHT/IHT Trainingseinheit mit optimal gesetztem Trainingsreiz als wichtig erachten. Der standardmäßig integrierte HRV Test erlaubt zudem eine qualitative Ruhe-HRV-Messung.
Die HRV-Analyse des hypoxbreath® wurde in den letzten 5 Jahren von einem erfahrenen Entwicklungsteam aus Medizinphysikern und -technikern sowie Ingenieuren entwickelt. Unsere HRV-Software Algorithmen orientieren sich dabei an wissenschaftlichen Standards.
hypoxbreath stellt einfach und übersichtlich die Trainings-Auswertungen zusammen:


Die Software des hypoxbreath advanced wurde 2023
zudem einem umfangreichen Update unterzogen und beinhaltet jetzt*:
*gilt nur für die hypxbreath advanced Geräteserie. Modelle mit App Steuerung und integriertem HRV -Monitoring zeigen die Parameter RMSSD und Stressindex.
Das macht unsere hypoxbreath® advanced IHHT / IHT -Systeme für professionelle Biofeedback-Trainer interessant.
Die HRV = Heart-Rate-Variability / Herzraten-Variabilität oder Herzfrequenz-Variabilität gilt in der Medizin schon lange als zuverlässigster Parameter über den Zustand des autonomen Nervensystems (ANS) und damit über nahezu alle physiologischen und psychologischen Prozesse unseres Körpers.
Unser autonomes Nervensystem (ANS) besteht aus zwei Hauptästen – dem sympathischen und dem parasympathischen Ast. Während die Aktivität des Sympathikus die Herzfrequenz erhöht und die HRV verringert, senkt der Parasympathikus die Herzfrequenz und nimmt so einen positiven Einfluss auf die HRV. Eine gute HRV spiegelt die Fähigkeit des Herzens wieder, sich an innere und äußere physische und psychische Veränderungen anzupassen, was einer guten Regulationsfähigkeit des Körpers gleich kommt.
Die HRV gibt also Auskunft über den physiologischen und psychologischen Zustand unseres Körpers, lange bevor spür- und sichtbare Symptome auftreten.

Beispiel: Ableitung der Regulationsfähigkeit des ANS einer 40 jährigen Frau anhand einer HRV Kurve
Das IHHT / IHT-Training stellt – obwohl es im Liegen oder Sitzen – ausgeführt wird, eine Belastung für den Körper dar. Jede Trainingsanwendung sollte daher immer individuell und gemessen am tagaktuellen physischen und psychischen Zustand des Trainierenden eingestellt werden. So können Trainingsreize optimal gesetzt und Trainingsziele in kürzerer Zeit erreicht werden.
Der integrierte HRV Test und das HRV Monitoring über die gesamte Trainingseinheit unterstützt Sie dabei, die für den Trainierenden besten Trainingsparameter zu finden und die Trainingskur so effektiv wie nur möglich zu gestalten.
Die Features des hypoxbreath® – HRV-Monitorings im Überblick
Benutzerfreundlichkeit
Keine extra Software oder Hardware erforderlich. Das HRV Monitoring ist vollständig in die Software unserer IHHT/IHT Geräte** integriert.
Messdatenoptimierung
Automatischer Korrekturalgorithmus zur Korrektur von Messartefakten aus RR-Intervallzeitreihen.
Dokumentation
Nützliche Berichts- und Export-Funktionen zur Dokumentation von Trainingserfolgen als PDF-Bericht mit HRV-Analyseparametern und Grafiken und / oder als CSV-Export mit allen Analysedatensätzen (numerische Werte) für komplexe Langzeitanalysen
**gilt nur für die hypxbreath advanced Geräteserie. Im hypoxbreath® sowie im hypoxbreath® – med enthält das HRV Monitoring die phasenbezogene RMSSD- Wert-Berechnung sowie den StessIndex.
Die hypoxbreath® HRV-Parameter
im Einzelnen und ihre Bedeutung
Mittlere RR in Millisekunden
Die mittlere RR-Dauer ist mathematisch betrachtet, der arithmetische Mittelwert über alle RR-Intervalle einer Messung in [ms]. RRi bezeichnet das i-te RR-Intervall und N ist die Anzahl aller RR-Intervalle der Messung.

Indikator für die Belastung. Wird typisch während des Trainings gemessen und als Maß für die Intensität der Belastung interpretiert.


RMSSD (Root Mean Square of Successive Differences)
Der RMSSD-Wert zeigt die Veränderung der Herzfrequenz von zwischen zwei aufeinanderfolgenden Herzschlägen (also von R zu R Zacke im EKG). Er gilt als Indikator der parasympathischen Aktivität.

Der RMSSD Wert wird als HRV Parameter aufgrund seiner Anfälligkeit gegenüber Messartefakten und Rhythmusstörungen in seiner diagnostischen Aussagekraft sehr unterschätzt, dient er doch gut als Marker für die Erholungsfähigkeit des Körpers und kann gut zur Bewertung der parasympathischen Aktivität genutzt werden.
Er errechnet sich aus den zeitlichen Differenzen zwischen den aufeinanderfolgenden Herzschlägen, genau genommen den R-Zacken der EKG-Kurve. Anhand der Veränderungen der Herzschlagfrequenz lässt sich ableiten, wie gut der Körper zwischen Belastung und Entspannung wechseln kann.
Ein hoher RMSSD-Wert steht für einen starken Parasympathikus und eine gute Regulationsfähigkeit des autonomen Nervensystems (ANS). Was nichts anderes bedeutet, als das der Körper gut mit dem Wechsel zwischen Belastung und Entlastung umgehen kann.
Nutzen Sie diesen Wert in der chronologischen Betrachtung der Trainingseinheiten, um Rückschlüsse auf die Stressbelastung und fortschreitende Steigerung der Resilienz zu ziehen.
Während also der RMSSD-Wert aus der Messung einer Trainingseinheit isoliert betrachtet ein Indikator für den momentanen Belastungszustand ist, kann er im Verhältnis zu weiteren HRV Parametern auch ein Indikator für den Stand der chronischen Belastung sein.
Beispielsweise ist der RMSSD Wert bei Personen mit Erschöpfung, chronischer Müdigkeit oder Schlafstörungen oft erniedrigt während der Stressindex deutlich erhöht ist.




HRV unter Stress

HRV eines resilienten/belastbaren Körpers

Mittlere HR (Mittlere Herzrate/ Herzfrequenz)
Die Mittlere HR wird üblicherweise während des Trainings gemessen. Sie ist ein guter Indikator für die Belastungsintensität.
Stressindex
In die Berechnung des Stressindexes fließen Werte aus HRV und Pulsmessung ein.
Für EKG Kenner: Der Stressindex ergibt sich aus der Häufigkeitsverteilung (Histogramm) gemessener RR-Intervalle und errechnet sich aus dem Verhältnis der Anzahl zur Varianz der RR Intervalle. Eine geringe Anzahl von gleichen RR-Intervallen bzw. eine große Anzahl verschiedener RR-Intervalle (hohe Streuung) weisen auf eine gute HRV hin und umgekehrt.


PNS und SNS – Regenerations-/ Belastungs-Index


Subjektives Stressempfinden und reale Stressbelastung gehen oft sehr weit auseinander. Hinzu kommt, dass jeder Mensch auf Stressbelastungen sehr unterschiedliche reagiert. Die Analyse der HRV Parameter PNS-Index und SNS-Index hilft bei der qualitativen Beurteilung der Trainingseinheit. Sie können Rückschlüsse auf die tatsächliche Belastung des Trainings auf den Organismus ziehen und ebenso, ob der Trainierende in den Erholungsphasen (Hyperoxie/ Normoxie) tatsächlich zur Ruhe kommt.
Der Regenerationsindex (PNS) wird aus den HRV-Parametern Mittleres RR-Intervall, RMSSD und SD1 errechnet, also jene Parameter, die die parasympathische Aktivität abbilden. Mit Hilfe des PNS können Rückschlüsse auf die Erholungsfähigkeit des Körpers gezogen werden.
Der PNS Index = 0 bedeutet, dass der Erholungswert dem normalen Bevölkerungsdurchschnitt entspricht.
Der PNS-Index > 0 bedeutet einen besseren Erholungswert.
Ein PNS-Index < 0 ist demnach als unterdurchschnittlich zu interpretieren.(1)
Der Belastungsindex (SNS) wird aus den HRV-Parametern Mittlere Herzrate, Stressindex und SD2 errechnet, also jene Parameter, die die sympathische Aktivität abbilden.
Der SNS-Index > 0 bedeutet eine Stress-/Belastungssituation.
Ein SNS-Index < 0 ist je nach Trainingsziel positiv zu bewerten
Belastungsindex (SNS) als auch Regenerationsindex (PNS) nehmen im Mittel stets Werte zwischen -3 und +3 an. Bei einer Langzeitmessung im Tagesverlauf können aber durchaus höhere Werte erreicht werden, wenn außerordentliche Stressreaktionen aufgetreten sind. (1)
(1) Quelle: Mesana https://www.mesana.com/belastungs-und-regenerationsindex-teil-1
RR Response (RR Distribution)
Die RR Response – als weiterer linearer (zeitbezogener) Parameter der HRV Analyse – wird im so genannten Histogramm, einem Säulendiagramm dargestellt. Diese Darstellung beschreibt die Häufigkeitsverteilung der unterschiedlichen RR-Intervalle (zusammengefasst in den Säulen). Also, wie oft kam das RR Intervall R1, das RR Intervall R2 usw. während der gesamten Messung vor. Jede Säule auf der horizontalen Achse beschreibt demnach ein RR Intervall mit der jeweils gemessenen Häufigkeit auf der vertikalen Achse.


Beispiele für RR Histogramme:
A – Links oben: Gesund, die Anordnung der Säulen ist zentral mit der höchsten Säulen (Mode) im Bereich 0,7–1.0 s. Die normale Herzaktivität zeigt i.d.R. ein asymmetrisches, kuppelförmiges und dichtes Histogramm aus, ähnlich einer gaußschen Kurve.
B – Rechts oben: Beispiel eines Histogramms bei einer Person mit Arrhytmie
C – Links unten: Beispiel eines Histogramms einer Person mit Herzinsuffizienz.
D – rechts unten: Beispiel eines Histogramms einer Person mit Synkope. Dieses Diagramm ist vielfältig und es gibt zwei ausgeprägte Gipfel. (Achtung: Bei Langzeit-HRV-Messungen sind im Histogramm meist mehrere Peaks /Häufigkeitsspitzen ersichtlich.)

Quelle: Diagnostics 2020, 10(5), 322; https://doi.org/10.3390/diagnostics10050322
DFA – „Detrended fluctuation analysis“ (Trendbereinigte Fluktuationsanalyse)
Die DFA ist eine quantitative Methode zur Analyse von Zeit- und Messreihen, bei der der Grad der Zufälligkeit bzw. Regelmäßigkeit einer Zeitreihe bestimmt wird. Beim hypoxbreath HRV Monitoring analysiert diese Methode die HRV-Messreihen nach zufälligen und sich wiederholenden Daten. Dies lässt Rückschlüsse zu, wie die einzelnen Regelsysteme (Sympathikus und Parasymphatikus) zusammenarbeiten.
Anhand der exakten RR-Intervalle zwischen den einzelnen Herzschlägen werden mittels nicht-linearer mathematischer Methoden die DFA-alpha 1 Werte ermittelt. Der Wert DFA-alpha 1 sagt nicht nur etwas über die rein quantitativen (zeitlichen) Veränderungen in der HRV, sondern auch über die qualitativen Faktoren der Regulation aus. Qualitative Betrachtungen der HRV haben in der Diagnostik und Therapie einen etwas höheren Stellenwert.

alpha 1-Werte = 1,0 bedeutet, dass in der HRV 50 % zufällige Werte gemessen wurden. Dies lässt auf eine schnelle Reaktionsfähigkeit des autonomen Nervensystems (ANS) schließen. Die anderen zeitgleich gemessenen 50 % sich wiederholenden Werte deuten auf ein ausbalanciertes autonomes Nervensystem (ANS) und eine gute Regulationsfähigkeit desselben hin.
alpha1-Werte > 1,0 deuten auf eine bessere Balance, eine gute Resilienz sowie ausbalancierte Kompensations- und Regulationsprozesse im Körper hin.
alpha1-Werte < 1,0 bedeuten eine ansteigende Zufälligkeit der gemessen Werte. Daraus abgeleitet wird eine Dysbalance in den Regelsystemen.
alpha1-Werte < 0,8 weisen auf eine hohe Dysbalance, verminderte Regulationsfähigkeit/ Inkohärenz in allen körperlichen Regelsystemen hin.
Hinweis: Der alpha1-Wert kann sich mit steigender Intensität verändern und von Startwerten über 1,0 absinken auf Werte um 0,75 (an der aeroben Schwelle, nicht zu verwechseln mit der anaeroben Schwelle oder Laktatschwelle!) bis hin zu Werten um 0,5 bei sehr hoher Intensität.
Der alpha 2-Wert wird häufig als nichtlinearer Parameter für längere RR-Intervalle genutzt; reduzierte Werte werden nach aktuellem Stand der Wissenschaft mit einer eher schlechten Prognose assoziiert.
Hinweis: Die korrekte Interpretation dieser Diagramme und Werte bedarf Fachwissen und sollte nur von entsprechend ausgebildetem Personen vorgenommen werden.
SD1 und SD2 / Poincaré bzw. Lorenz-Plot Diagramm
Das Pointcarè Diagramm ist eine grafische Darstellung der Verhältnisse von RR – Intervall zu RR+1 Intervall. Anders ausgedrückt, der erste Punkt stellt das Verhältnis von dem ersten RR-Abstand (X-Achse) zum zweiten folgenden RR-Abstand (Y- Achse) dar. Der nächste Punkt ergibt sich aus dem Verhältnis vom zweiten RR Abstand (diesmal X-Achse) zum dritten RR-Abstand (Y-Achse) usw..
Je unterschiedlicher die aufeinanderfolgenden RR Abstände sind (je höher also die Variabilität), desto offener und größer wird die dargestellte Punktwolke.

SD steht für Standard Deviation beziehungsweise Standardabweichung. Eine Standardabweichung beschreibt die Schwankungsbreite um einen Mittelwert, in Bezug auf die Herzratenvariabilität sagt die SD etwas über die Herzratenschwankungen aus.
SD1
Der SD1-Wert beschreibt eher die parasympathische Einflussnahme. Aus ihm lässt sich ablesen, wie schnell sich die Herzfrequenz (Herzrate in Millisekunden) verändert. Dieser Wert ist sensitiver zu den schnellen, höher frequenten Änderungen der Herzfrequenz. Im Diagramm beschreibt der SD1die Standardabweichung der senkrechten Abstände der RRi/RRi+1 –Punkte zum Quer-Durchmesser der Ellipse -> Breite der Punktewolke im Point Caré (grüne Linie).
Mit etwas Erfahrung lassen sich am SD1-Wert kurzfristige Veränderungen der Herzratenvariabilität ablesen. Er gibt Auskunft über den momentanen Zustand. Verringerte Werte zeigen beispielsweise eine aktuelle bzw. gegenwärtige Stressbelastung (bspw. emotionaler Natur) an.
SD2
Der SD2-Wert wird der sympathischen Einflussnahme zugeordnet und spiegelt die langsameren Anpassungen wieder, bei denen Parasympathikus und Sympathikus mehr oder weniger gemeinsam aktiv sind. Der SD2 Wert beschreibt die Standardabweichung der senkrechten Abstände der RRi/RR-Punkte zum Längs-Durchmesser der Ellipse -> Länge der Punktewolke im Point Caré (blaue Linie).
Pointcaré
Im Pointcaré ist das Verhältnis von SD1 und SD2 Werten gut zu erkennen. Die Werte SD1 und SD2 stehen jeweils für die orthogonal aufeinander stehenden Durchmesser (grüne und blaue Linie). SD1 beschreibt die parasympathische Funktionalität und SD2 die sympathische Funktionalität und deren Wirken auf die Herzrate/ Herzfrequenz.
Abgeleitet daraus kann man also aus der Streuung der Punkte im Diagramm bzw. aus der Form der Punktewolke das Verhältnis von SD1 und SD2 auf einen Blick erkennen und so Rückschlüsse auf die HRV, respektive die Regulationsfähigkeit des ANS ziehen. Experten sehen aus dem Pointcaré auch Reizweiterleitungsstörungen im Herzen, ungesunde Gewohnheiten oder emotionale Traumata.
Interpretationsbeispiel:
Zeigt das Pointcarè Diagramm bspw. keine erkennbare Form (Ellipse oder Kreis) und sind viele Punkte im Diagramm verstreut (manchmal auch Nesterbildung), sind der RMSSD Wert als auch der Stressindex mit Vorsicht zu bewerten. Nicht selten sehen wir dann RMSSD Werte > 300ms, welche sehr unwahrscheinlich sind.

Powerspektrum:
Das Powerspektrum ist ein wichtiges Werkzeug in der Analyse der Herzfrequenzvariabilität (HRV), das verwendet wird, um die Verteilung der Frequenzen von Herzrhythmuskomponenten zu visualisieren und zu quantifizieren. Ermittelt wird es durch die Methode Fourier-Transformation aus den Herzschlagintervallen.

Das Powerspektrum wird üblicherweise in Form eines Diagramms dargestellt, das die Intensität der Herzfrequenzkomponenten in Abhängigkeit von ihrer Frequenz zeigt.
Es wird in drei Hauptkomponenten unterteilt:
Sehr starke Niederfrequenz (VLF, Very Low Frequency), umfasst Frequenzen unterhalb von 0,04 Hz, Die physiologische Bedeutung der VLF-Komponente ist nicht vollständig verstanden, aber sie wird oft mit langfristigen Regulationen des Herzrhythmus in Verbindung gebracht.
Niederfrequenz (LF, Low Frequency): Dieser Bereich des Powerspektrums liegt typischerweise zwischen 0,04 und 0,15 Hertz (Hz). Die LF-Komponente wird oft als Indikator für die Aktivität des sympathischen und parasympathischen Nervensystems betrachtet, obwohl ihre genaue physiologische Bedeutung umstritten ist. Eine erhöhte LF-Aktivität kann mit Stress oder Belastung assoziiert sein.
Hochfrequenz (HF, High Frequency): Dieser Bereich des Powerspektrums liegt typischerweise zwischen 0,15 und 0,40 Hz. Die HF-Komponente wird hauptsächlich durch die parasympathische Aktivität des autonomen Nervensystems beeinflusst und steht in Verbindung mit der Atmung. Die HF-Komponente nimmt normalerweise während der Einatmung zu und während der Ausatmung ab und wird oft als Maß für die parasympathische Aktivität verwendet.
Die Interpretation des idealen Powerspektrums in Bezug auf die Herzfrequenzvariabilität (HRV) ist komplex und hängt von verschiedenen Faktoren ab. Tatsächlich gibt es unterschiedliche Ansichten darüber, welche Komponenten des Powerspektrums als ideal angesehen werden sollten.
Einige Forscher argumentieren, dass ein ausgeglichenes Verhältnis von Niederfrequenz (LF) zu Hochfrequenz (HF) im Powerspektrum ein Indikator für eine gesunde Herzfrequenzvariabilität sein kann. Dies wird oft als Zeichen dafür betrachtet, dass der Sympathikus und der Parasympathikus optimal zusammenarbeiten und sich gegenseitig ausgleichen, um den Herzrhythmus zu regulieren. In diesem Sinne könnte ein höherer Anteil an LF-Aktivität im Verhältnis zur HF-Aktivität als günstig angesehen werden.
Auf der anderen Seite argumentieren einige Forscher, dass eine Dominanz der Hochfrequenz (HF)-Komponente im Powerspektrum ein Indikator für eine besonders ausgeprägte parasympathische Aktivität und eine starke kardiovagale Regulation ist. In diesem Kontext wird ein höherer Anteil an HF-Aktivität im Verhältnis zur LF-Aktivität als günstig angesehen.
Das Powerspektrum bietet Einblicke in die autonome Regulation des Herzrhythmus und kann verwendet werden, um verschiedene Aspekte der Herzfrequenzvariabilität zu charakterisieren. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass das Powerspektrum nur eine Momentaufnahme der HRV darstellt und von verschiedenen Faktoren wie Alter, Geschlecht, körperlicher Aktivität und Gesundheitszustand beeinflusst werden kann.
Insgesamt kann das ideale Powerspektrum einer guten HRV daher von verschiedenen Faktoren abhängen, und die Interpretation sollte immer im Kontext anderer klinischer Informationen erfolgen. Es gibt keine einheitliche Meinung darüber, welches Verhältnis von LF zu HF im Powerspektrum am besten geeignet ist, um eine optimale Herzfrequenzvariabilität zu charakterisieren.