基于文献计量学和可视化分析心电监控运动强度的研究现状

李祖培，邓 维，查宇亮,3

基于文献计量学和可视化分析心电监控运动强度的研究现状

李祖培1,2，邓 维1,3，查宇亮1,2,3

1.四川大学体育科学研究所，四川 成都，610064；2.四川大学体育学院体能训练中心，四川 成都，610064；3.四川大学户外运动研究所，四川 成都，610064。

以2000年以来Web of Science数据库有关“心电监控运动强度”主题的249篇文献记录为研究对象，利用CiteSpace可视化软件对相关数据进行分析，梳理了近23年心电监控运动强度研究的发文量、国家/地区分布、研究热点以及演化趋势，以分析心电监控运动强度领域的进展和发展方向。本研究显示：（1）心电监控运动强度研究的年发文数量呈波浪式增长趋势，且近5年的增长幅度较大；（2）国家/地区分布广泛，但主要集中在美国、英国、德国等欧美发达国家/地区；（3）该领域研究热点逐渐从人体疾病症状转移到身体活动，从医学应用转移到体育应用。目前的资料显示，运动心电监控是运动训练和运动健身领域的热点技术之一。满足不同人群的不同需求，更好地服务大众，将是该技术未来发展的大势所趋。

心电；运动强度；监控；可视化分析；文献计量学

心电监控运动强度是通过传统的心脏电生理技术，来识别受试者的心电反馈，使用动态心电图分析方式，可以较为精确的识别受训者目前的体能储备倾向和发展。在1960年-1969年计算机技术发展的年代，出现了在一个时间周期内可以连续记录动态心率的心电图，并且可以实现自动分析[1]。在常见的临床应用中，动态心电的监测具有实时性和有效性[2，3]。在日常的运动训练领域中，也可以应用动态心电图实时、准确、连续地动态检测心电变化，从而精细分析心脏、植物神经和外周循环的功能和状态[4,5]。

电生理信号是一种未经处理的纯粹信号，该信号表达的信息干扰最少、最原始、最直观。动态心电技术通过直接采集心脏的电生理信号可以直观地检测心脏、植物神经功能的反应和外周循环的实时状态与倾向，正确、客观评价人体素质[6]，这些电信号是神经冲动以后诱发肌肉收缩的电信号被放大并且显示在心电图上，动态心电技术能为运动选材和运动能力测评提供一种便捷、快速、无创并且准确的评价方法，在运动监控和训练调控方面具有量化评价指导的意义。但是目前应用“动态心电监测”进行运动训练评估的相关研究报导较少。因此分析国际体育界对于心电监控运动强度的研究情况，可以取长补短、拓宽视野、丰富研究内容，进而完善国内相关学者的研究框架，以期推动我国心电监控运动强度的研究和实践发展。为了深入了解国际上关于“心电监控运动强度”领域的研究热点与内容，本研究以2000-2022年间Web of Science核心数据库中所收录的相关文献为样本，利用CiteSpace软件生成可视化科学知识图谱及对研究的年发文数量、国家/地区分布、关键词及突现词、研究热点以及演化趋势等相关数据进行分析，以期为运动心电监控相关领域研究者提供借鉴与参考。

1 研究方法

1.1 数据来源

以Web of Science 数据库中的核心合集为来源数据库进行检索。在主题词一栏输入 TS = ECG，得到46,327条记录，记录为#1；在主题词一栏输入 TS = exercise，得到368,377条记录，记录为#2；在主题词一栏输入 TS = intensity，得到847,944条记录，记录为#3；最后组配#1、#2、#3，组配检索式选择“AND”，最终得到249条文献记录，作为本研究的数据集。所有检索文献类型为“Article OR Review”，检索时间跨度为2000-2022年。文献检索流程图见图1。

图1 文献检索流程图

1.2 文献计量分析方法

用CiteSpace可视化软件[8]对249篇文献的发文量、国家分布、关键词及突现词、研究热点以及演化趋势进行计量及可视化分析。涉及到3个可视化图谱的制作，包括国家/地区分布图、关键词共现图和突现强度关键词一览图。

1.3 可视化分析

发文量趋势。统计2000—2022年的23年间相关研究总体发文量和历年的发文量，并描述其趋势。

国家或地区分布分析。将收集文献导入CiteSpace软件，设定软件参数，时间分割为2000—2022年，每1年为1个切片，网络节点选为Country，设置条件为“Top N 50 per slice”，析出学科分布与各学科中心性情况（图3）绘制出可视化图谱。

关键词分析。将收集文献导入CiteSpace软件，设定软件参数，时间分割为2000—2022年，每1年为1个切片，网络节点选为Keyword，设置条件为 “Top N 50 per slice”，选择关键路径（Pathfinder）算法，绘制出关键词可视化网络图谱（图4）。

2 结 果

2.1 发文量分布

2000年至2022年心电监控运动强度研究的发文量总体呈波浪式增长趋势，2000年至2013年该领域发文量时高时低且相对稀少；2014—2022年该领域发文量呈现稳定上升趋势且大幅增加。从2000年的5篇到2022年的31篇，发文量增长了6倍多。历年发文量趋势详见图2。

图2 心电监控运动强度相关研究2000年至2022年发文量趋势图

2.2 国家或地区分布

图3为关于心电监控运动强度研究的国家/地区分布图。2000—2022年共有48个（N=48）国家/地区发表过相关文献，根据E=69，Density=0.0612可知各国之间的合作研究相对较少。圆圈半径的大小、节点连接线条的粗细是与发文量和联系紧密程度成正比的。同时最外层的紫色圆环越宽，说明中心性越大[9,10]。

图3 心电监控运动强度领域发表相关文献的国家/地区分布图

表1展示的是文献数量排名前15的国家/地区，这15个国家/地区发文量为205篇。发文量最多的国家为美国（60篇）；其次是德国（26篇）；中国紧随其后（20篇）；英国、日本、意大利、加拿大、澳大利亚分列第4～8位；法国、巴西和波兰并列第9位；芬兰和俄罗斯并列第12位；瑞士和中国台湾并列第15位。

表1 心电监控运动强度领域发表相关文献数量排名前十五的国家/地区一览表

表2展示的是具有文献中心性的国家/地区。从文献中心性看，英国最高（0.38）；其次是美国（0.24）；法国第3（0.17）；葡萄牙第4（0.15）瑞士和丹麦并列第5（0.11）；德国和澳大利亚并列第7（0.08）；日本、西班牙、瑞典以及中国台湾并列第9（0.06）；新西兰第13（0.03）；比利时第14（0.02）。

中国、意大利、加拿大、巴西、波兰、芬兰、俄罗斯的发文量虽然排在前15位，但却不具文献中心性；葡萄牙、丹麦的发文量虽然没有进入前15位，但文献中心性却排在前5位。

表2 具有文献中心性的国家/地区排名一览表

从以上图表可以看出，不论是发文量还是文献中心性，心电监控运动强度领域研究的国家/地区主要分布在欧美发达国家/地区。

2.3 热点关键词

从图4得出：N=427，E=1567，Density=0.0172，关键词共线网络涉及关键词427个，产生了1567次关键词间的互动，Density=0.0172反映出关于心电监控运动强度相关研究的综合性较差。

图4 2000-2022年心电监控运动强度研究关键词共现图谱

为了更好地研究热点，本研究在得到高频关键词知识图谱后，对其进行分析并将关键词分为研究对象、研究内容和研究方法（表3）[11]。由此可见，该领域既包含了心血管疾病等医学生理学研究也包含了运动生理学、训练学研究。

表3 心电监控运动强度关键词一览表

图5为突现强度关键词一览图，某一时期具有突现强度的关键词则是这一时期的研究热点[12]。从突现时间来看，早期受关注的主题为Men（男性）、Blood Pressure（血压）、Myocardial Ischemia（心肌缺血）、Arterial Stiffness（动脉硬化）等，在该领域研究初期，热点集中在人体疾病症状；而近几年该领域的研究热点主要为Physical Activity（体育活动）、Accuracy（精度）、Heart Rate Variability（心率变异性）、Validity（有效性）、Rate Monitors（速率监视器）等，其中Validity（有效性）是突现强度最高的词，其突现强度为3.85。

图5 心电监控运动强度领域26个突现强度关键词一览图

3 讨 论

3.1 发文量逐年递增

近23年来，心电监控运动强度研究领域的相关发文量呈现波浪式逐年增长的趋势，这表明随着科技的与时俱进，与心电监控密切相关的传感器、芯片处理器也随之升级换代，不断得到完善。动态心电监测正处在向着可穿戴化、智能化、便捷化的快速发展时期[13]，越来越多的研究人员开始重视心电监控运动强度的影响，相信在未来会发明出更先进的设备也会有更多的研究人员参与到这一领域当中来。

3.2 研究热点国家和地区

在国家或地区分布的分析中，不论是从发文量还是文献中心性来看，美国等欧美发达国家/地区都是该领域研究的中坚力量。

在Web of Science 数据库中的核心合集为来源数据库最终筛选出来的249篇文献中，有6篇文献的被引用频次大于50次；其中来自美国的有3篇，其余3篇文献分别来自英国、澳大利亚和比利时。被引频次介于15-50次之间的文献有12篇；其中来自美国的有4篇，来自加拿大的有3篇，来自西班牙的有2篇，其余3篇文献分别来自新西兰、波兰和芬兰。

被引频次最多的是来自芬兰的一篇综述，目前已被引用378次，这项综述分别从横断面研究和纵向研究中考察了训练状态、不同类型的运动训练、性别和年龄对运动员心率变异性（HRV）指数的影响。从横断面研究和纵向研究两个方面解读用电生理信号可以干什么。HRV在过度训练、运动状况和运动表现中的可预测性也包括在内。文中提倡使用经过验证的测量方法进行前瞻性、随机、对照、长期研究。最后提议，强烈需要对自主神经系统对运动员心血管功能的控制和调节机制的性质进行基础研究，最好是心脏病医生、运动生理学家、肺部生理学家、教练和生物医学工程师之间采用多学科方法进行研究[14]。

这些被引频次较多的文献中有接近50%都是来自美国，其中有大篇幅的文献研究可穿戴式活动监测器的有效性[15]、可穿戴式心率监测器的可变精度[16]、用于可穿戴式体积描记器的时变频谱虑波算法[17]以及验证用于光电容积描记法心率追踪的生物反馈可穿戴设备。除了对可穿戴式设备的研究，美国对不同运动与心血管危险因素相关的研究也走在世界前沿。例如：血流受限运动的急性血管和心血管反应。限制血液流动的阻力运动可提高肌肉力量；然而，人们对心血管的反应还不甚了解，袖带压力改变了抵抗运动的血液动力学反应。而这些发现需要对存在心血管危险因素的个体进行进一步评估[18]。除了对特殊运动的研究，还对等强度运动后不同强度的心率变异性进行探究。通过运动后以VO2储备量（VO2R）的50％（LO）和80％（HI）进行搏动，通过心率变异性（HRV）检查心脏自主神经调节。Alpa Parekh等发现运动在50％VO2R引起了心脏自主平衡的转移的更小，具有比迷走神经调制的更快恢复锻炼在80％VO2R[19]。William H. Cooke等在验证高强度力量训练可增加迷走神经控制和心肌迷走压力反射敏感性的假设中，发现训练也不会影响呼吸或低频收缩压频谱功率或心肌迷走压力反射敏感性，抵抗训练也不影响年轻健康受试者的迷走神经控制或心室压力反射敏感性[20]。

我国在该领域发表的文献中心性排名虽不靠前，但是也有一定的见解。韩梅[6]等在联合机能试验条件下将动态心电监测应用于运动领域，全程通过动态心电监测并联合应用心电散点图分析技术进行全过程评价。实验结果显示这种直接采集受试者心脏反馈的单动态心电技术，可以为运动时心血管风险筛查、运动强度和体能储备快速识别、运动强度精确评价提供参考方法。

3.3 关键词展示的研究热点和趋势

从关键词的分析中可以看出该领域既包含了心血管疾病等医学生理学研究也包含了运动生理学、训练学研究；在突现强度关键词一览图中，Accuracy（精度）等成为了最近几年的新热点，研究人员们更加关注数据的精准度以及该领域研究对人体更深度细微的影响，Validity（有效性）是突现强度最高的词，这可能是该领域研究趋势的一个转折点。

从关键词的突现时间来看，早期关注的热点是关于心脏病、心脏疾病的预防、急性心肌梗塞等临床和预后的研究。通过适合的运动强度积极影响心血管疾病的危险因素，为心血管疾病患者提供与健康运动负荷强度的理想融合，增强其运动能力并融入日常生活，从而让他们重返社会[21]。通过研究冠状动脉风险评估新工具的优点和局限性，改进风险评估和降低一级预防风险来有效地预防急性冠状动脉事件[22]。而最近几年研究热点集中在体育活动对心率变异性的影响，测试超负荷运动后心率变异性的抑制[23]，或是评估剧烈和长时间运动训练对心肌缺血（1 mm ST段压低）阈值的无害性[24]。

同时，可穿戴式设备准确性及有效性的验证也成为了近几年的研究热点。虽然早在2005年就有Polar 810 s和动态心电图系统在进行锻炼期间进行RR间隔测量的比较[25]，但是在心率测量成为监测身体活动强度的最广泛使用的方法之一后，心率手表就不再是唯一的可穿戴式设备了。随着时代的变化、科技的发展，新型可穿戴式设备层出不穷，检验不同类型可穿戴式设备精确性俨然变成了最近两年的研究热点。Polar OH1是一种手臂佩戴式光学心率监测器。来自澳大利亚的团队不仅研究了在中度到高强度的体育活动中，以HR测量，心电图（ECG）黄金标准验证OH1光学HR传感器，还验证了在太阳穴中佩戴OH1作为推荐位置来替代戴在前臂和上臂周围的位置。M. Kingsley等还发现Polar OH1与标准的ECG HR 测量值具有很高的一致性，因此可以用作中等强度和高强度体育活动中实验室和野外环境中HR的有效测量方法[26]。Passler等对市场出售的两种入耳式设备（Dash Pro和Cosinuss One）与Bodyguard2 ECG进行比较，评估耳内光体积描记器（PPG）脉搏率（PR）测量设备是否代表心电图（ECG）的心率（金标准）是否有效替代。他们的实验结果表明入耳式PPG PR测量是一种有前途的技术，该技术在受控条件下显示出准确但不精确的结果。但是，耳朵中PPG PR的测量对运动伪影很敏感。因此，被测PR的准确性和精确度在很大程度上取决于被测部位、压力状况和运动[27]。

近年市场上的可穿戴设备层出不穷各式各样，虽然现在心率表、心率带、入耳式设备等能在经济性、舒适性为人们提供更多的选择，但是该领域将准确性、有效性作为未来深度研究的方向能更好的为大众服务。当未来的可穿戴设备做到近乎无差异的真实反馈，佩戴者的心血管系统功能可以迅速、精确地反馈到设备上时，可穿戴设备的佩戴者将是不再受到局限的面向全社会人群。针对不同人群的不同需求，如学校体育老师可以通过给在校学生佩戴可穿戴心率设备实时监控体育课上学生的负荷强度，若某学生的心率过高或者过低老师便能及时关注到并作出相应的调整，在课后将班级的心率数据进行统计分析可作为体育课上学生运动是否达标的条件之一，根据数据设置更加合理的体育课程；实时反应的心率数据能客观地反应其佩戴者的运动能力，这无疑为将来的运动员选材提供了一项极具说服力的指标，根据数据评估运动员的能力、挖掘其潜力才能量体裁衣优化训练方案为专业运动员取得良好成绩提供保障；针对那些心血管比较脆弱的老年人或者心血管疾病患者，可穿戴设备能更好的实时监测他们的健康，了解他们的实时健康数据，让他们及时得到有效的治疗。未来，可穿戴式心电监控设备将更好地服务大众。

4 结 论

计算机技术和传感器技术的进步，促进了可穿戴式设备的大力发展，心电监控运动强度研究领域相关发文量逐年递增。研究热点国家和地区集中在北美、西欧、南欧等发达国家/地区，我国在此方面虽有一定的研究发文量，但与国际热点不太吻合，还需要加强跨地区、跨国家的合作；自主研究也应在一定程度的跟随国际热点。

研究热点逐渐从人体疾病症状转移到身体活动，从医学应用转移到体育应用，进而研究趋势向体医融合走出了一大步。不论是对心血管系统和功能细致的研究，还是近年来对可穿戴式设备准确性、有效性的检验都足以说明心电监控运动强度领域的研究趋势在向精细化发展，研究者们应当抓住此次机遇，促进体育与医学的深度融合。

[1]王莹莹，薛 超，殷兆芳，等. 智能诊断在心电图诊断的发展历程及应用进展[J]. 心血管康复医学杂志，2019，28（04）：502～505.

[2]M. Tang, J. Yao, Z. Chen, et al. [Implementation of Wearable Terminal Used for Dynamic ECG Real-time Monitoring Based on Internet of Things][J]. Zhongguo Yi Liao Qi Xie Za Zhi, 2018, 42(03): 161～165.

[3]李 锋，吴海峰，张 能. 异常心电图的自动分析与诊断[J]. 北京生物医学工程，2015，34（02）：166～174.

[4]A. Parisi，E. Tranchita, C. Minganti, et al. Young athletes with ventricular premature beats: Continuing or not intense training and competition?[J]. Scand J Med Sci Sports, 2018, 28(02): 541～548.

[5]殷馥薇，杨 华，郭 莹. 高校高水平运动员60例动态心电图及心率变异性分析[J]. 湖南师范大学学报（医学版），2016，13（04）：10～12.

[6]谭 梅，田 田，吕晓华，等. 联合机能试验负荷模型下的动态心电评价[J]. 中国康复医学杂志，2019，34（12）：1456～1463.

[7]李慧军，魏翠兰，李垂坤，等. Citespace软件可视化分析运动与认知[J]. 中国组织工程研究，2020，24（14）：2277～2283.

[8]陈 悦，陈超美，刘则渊. CiteSpace知识图谱的方法论功能[J]. 科学学研究，2015，33（02）：242～253.

[9]赵丙军. 国外力量训练研究知识网络的结构及演化特征[M].上海体育学院，2013. 329.

[10]路来冰. 基于CiteSpace的国际体育人工智能研究的前沿热点与演化分析[J]. 河北体育学院学报，2020，34（02）：37～44.

[11]季程程，王 兴，杨鹏飞，等. 近10年前交叉韧带运动损伤研究热点的可视化分析[J]. 中国康复理论与实践，2019，25（12）：1400～1407.

[12]C. Liang, A. Luo, Z. Zhong. Knowledge mapping of medication literacy study: A visualized analysis using CiteSpace[J]. SAGE Open Med, 2018, 6: 2105872199.

[13]刘澄玉，杨美程，邸佳楠，等. 穿戴式心电：发展历程、核心技术与未来挑战[J]. 中国生物医学工程学报，2019，38（06）：641～652.

[14]Andr E. Aubert，Bert Seps, Frank Beckers. Heart Rate Variability in Athletes[J]. Sports Medicine, 2003, 33(12): 889～919.

[15]BENJAMIN D. BOUDREAUX, EDWARD P. HEBERT, DANIEL B. HOLLANDER, et al. Validity of Wearable Activity Monitors during Cycling and Resistance Exercise[J]. Medicine & Science in Sports & Exercise, 2018, 50(03): 624～633.

[16]STEPHEN GILLINOV, MUHAMMAD ETIWY, ROBERT WANG, et al. Variable Accuracy of Wearable Heart Rate Monitors during Aerobic Exercise[J]. Medicine & Science in Sports & Exercise, 2017, 49(08): 1697～1703.

[17]Seyed Salehizadeh, Duy Dao, Jeffrey Bolkhovsky, et al. A Novel Time-Varying Spectral Filtering Algorithm for Reconstruction of Motion Artifact Corrupted Heart Rate Signals During Intense Physical Activities Using a Wearable Photoplethysmogram Sensor[J]. Sensors, 2016, 16(01): 10.

[18]MEGHAN E. DOWNS, KYLE J. HACKNEY, DAVID MARTIN, et al. Acute Vascular and Cardiovascular Responses to Blood Flow–Restricted Exercise[J]. Medicine & Science in Sports & Exercise，2014, 46(08): 1489～1497.

[19]ALPA PAREKH, C. MATTHEW LEE. Heart Rate Variability after Isocaloric Exercise Bouts of Different Intensities[J]. Medicine & Science in Sports & Exercise, 2005, 37(04): 599～605.

[20]William H. Cooke, Jason R. Carter. Strength training does not affect vagal?cardiac control or cardiovagal baroreflex sensitivity in young healthy subjects[J]. European Journal of Applied Physiology, 2005, 93(5-6): 719～725.

[21]Martin UNVERDORBEN，Marcus KOLB，Ilse BAUER, et al. Cardiovascular load of competitive golf in cardiac patients and healthy controls[J]. Medicine & Science in Sports & Exercise，2000, 32(10): 1674～1678.

[22]Thomas A. Pearson. New Tools for Coronary Risk Assessment[J]. Circulation, 2002, 105(07): 886～892.

[23]W. Niewiadomski, A. Gąsiorowska, B. Krauss, et al. Suppression of heart rate variability after supramaximal exertion[J]. Clinical Physiology and Functional Imaging, 2007, 27(05): 309～319.

[24]M. Noel, J. Jobin, A. Marcoux, et al. Can prolonged exercise-induced myocardial ischaemia be innocuous?[J]. European Heart Journal, 2007, 28(13): 1559～1565.

[25]M. Kingsley, M. J. Lewis，R. E. Marson. Comparison of Polar 810 s and an Ambulatory ECG System for RR Interval Measurement During Progressive Exercise[J]. International Journal of Sports Medicine, 2005, 26(01/02): 39～44.

[26]Imali T. Hettiarachchi, Samer Hanoun, Darius Nahavandi, et al. Validation of Polar OH1 optical heart rate sensor for moderate and high intensity physical activities[J]. PLOS ONE，2019, 14(05): e217288.

[27]Passler, Müller, Senner. In-Ear Pulse Rate Measurement: A Valid Alternative to Heart Rate Derived from Electrocardiography?[J]. Sensors (Basel, Switzerland)，2019, 19(17): 3641.

Research Status of ECG Monitoring Exercise Intensity Based on Bibliometrics and Visualization Analysis

LI Zupei1,2, DENg Wei1,3, ZHA Yuliang1,2,3

1.Institute of Sport Science, Sichuan University, Chengdu Sichuan, 610064, China;2.Functional Conditioning Center, Sichuan University, Chengdu Sichuan, 610064, China;3.Institute of Outdoor Sports, Sichuan University, Chengdu Sichuan, 610064, China.

Using the Visualization software of CiteSpace, 249 literature records that are selected from Web of Science database by having a subject related to “ECG exercise intensity monitoring” since the year of 2000, are analyzed for literature quantity, regions, trends, and developments. Our study concludes: (1) The number of articles published in the field of ECG exercise intensity monitoring shows a wave-like growth trend which has increased significantly within the last 5 years; (2) Various regions have distributed, but mainly focused inside USA, UK and German speaking countries; (3) The research hotspots in this field have gradually shifted from human diseases and symptoms to physical activities, and from clinical applications to sport and wellness applications. Current data show that exercise ECG monitoring is one hot technology in sports training and wellness. To meet the different needs of different people and better serve the public will be the general trend of the future development of this technology

ECG; Exercise intensity; Monitoring; Visual analysis; Bibliometrics

1007―6891（2023）06―0041―06

10.13932/j.cnki.sctykx.2023.06.09

2022-12-10

2023-08-14

中央高校基本科研业务费专项资金重点项目（2020-TY-003）。

查宇亮（1983-），男，医学博士，高级教练/副教授，主要研究方向：体能训练、非临床运动医学。

G808.1

A