脳の負荷、心拍で可視化―心拍のゆらぎのカオス解析から脳活動の影響を示唆―ストレス評価や心不全の早期兆候検出への応用可能性

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2026-03-26 京都大学

本研究は、京都大学と東芝情報システム株式会社の研究グループが、心拍変動のカオス解析を用いて脳活動の影響を可視化できる可能性を示したものである。健康な被験者に対し、安静・立位・認知課題で心拍データを比較した結果、暗算などの認知負荷時にカオス・複雑系指標が有意に増加し、心拍のゆらぎに脳の負荷が反映されることが示唆された。これにより、心拍という非侵襲で容易に取得可能なデータから、ストレスや精神状態を客観的に評価できる可能性が示された。将来的には、過労やストレスの評価、心不全の早期兆候検出など、医療・ヘルスケア分野への応用が期待される。

脳の負荷、心拍で可視化―心拍のゆらぎのカオス解析から脳活動の影響を示唆―ストレス評価や心不全の早期兆候検出への応用可能性
Designed by Hidetoshi Okutomi

<関連情報>

心拍変動のカオスゆらぎが、脳活動を検出する Chaotic fluctuations mark the sign of mental activity in task-based heart rate variability

Tomoyuki Mao,Hidetoshi Okutomi & Ken Umeno
Scientific Reports  Published:24 March 2026
DOI:https://doi.org/10.1038/s41598-026-43385-z

Abstract

Heart rate variability (HRV), regulated by the autonomic nervous system, is typically assessed using standard time-domain and frequency-domain methods to evaluate autonomic function. However, conventional linear analyses capture only a limited aspect of HRV, as the human body, including the cardiovascular system, is intrinsically nonlinear. In light of this, there has been growing interest in nonlinear analyses grounded in chaos theory and complexity science. In this study, we conducted a comprehensive comparison of time-domain, frequency-domain, and chaos/complexity indices derived from R-R interval (RRI) analysis during both physical and mental tasks. The results clearly demonstrate a significant increase in chaos/complexity indices during mental tasks, while conventional indices remain unchanged—underscoring the unique sensitivity of nonlinear measures to cognitive processes. These findings highlight the relevance of chaotic dynamics and complexity in HRV as a valuable perspective for understanding brain-heart interactions. Furthermore, based on the experimental findings, we propose a new hypothesis, consistent with previous research, regarding the emergence of chaotic features in HRV during cognitive activity.

医療・健康
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