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當我們進行負壓呼吸(自主呼吸), 吸氣時胸內壓下降, 回心血流量上升, 根據Frank-Starling law, 心輸出量(cardiac output)上升導致血壓上升, 此時位於主動脈弓的baroreceptor感受到上升的血壓後, 訊息由舌咽神經(glossopharyngeal nerve)傳回延腦(medulla), 最後經由迷走神經(vagus nerve)調控SA node與AV node導致心跳速率下降, 心電圖的RR interval上升, 同理負壓呼吸的吐氣及正壓呼吸都會去影響心跳速率, 此為respiratory sinus arrhythmia由呼吸去影響心跳速率原理

由於respiratory sinus arrhythmia是藉由迷走神經去影響心跳速率, 因此藉由觀測此反應可得知身體內副交感神經活性, 又剛好疼痛通常會刺激交感神經抑制副交感神經, 因此可藉由副交感神經通常與疼痛的負相關去推斷病患是否處在疼痛狀況

一個複雜的波型通常可以拆成若干簡單波型的疊合, 傅立葉轉換可以大概理解成將波拆解的過程, 並將拆解後的的結果將若干簡單波型以頻率區分不同波型, 以振幅表示該頻率波型所佔的比重, 最終會將結果以頻譜圖的方式來呈現

上圖左方的紅色波被拆解成三種波sin(nx), cos(nx), sin(nx)的疊合, 最後呈現出右方藍色頻譜圖, 頻譜圖橫軸為頻率代表不同波型, 縱軸為振幅代表該頻率波型佔的比重

藉由電腦繪製每次心跳的RR intervals所呈現的波(ANI計算圖1), 經由傅立葉轉換後呈現出頻譜圖(ANI計算圖2), 此頻譜圖中, 紅色區域的 VLF (vary low frequency, 0.004~0.04 Hz) 被體溫調控系統 (thermoregulatory system) 及神經內分泌系統 (neuroendocrine activity) 影響, 藍色區域的 LF (low frequency, 0.04~0.15 Hz) 同時被交感神經活性 (sympathetic activity) 及副交感神經活性 (parasympathetic activity) 影響, 綠色區域的 HF (high frequency, 0.15~0.4Hz)則是主要被副交感神經活性影響, 因此我們將綠色區域單獨取出後, 再將這部分的頻譜圖傅立葉反轉換, 得到一條新的波(ANI計算圖3)

得到只被副交感神經影響的波(ANI計算圖3)之後, 會由機器繪製該波型每64秒所占面積(綠色網狀區域), 該面積占整個黑色背景百分比即為ANI分數, 舉例而言, 黑色面積為0.2 × 64 = 12.8, 若此時綠色網狀面積經電腦計算為8.96, 則兩面積相除 8.96 / 12.8 × 100% = 70%, 故此時ANI分數即為70

在ANI機器上所呈現的介面如(ANI計算圖4), 可見上面會呈現兩個數值, 其中橘色數字(ANI計算圖4畫面上的53)為Mean ANI, 每240秒的ANI分數平均, 黃色數字(ANI計算圖4畫面上的38)則是Instantaneous ANI, 每120秒ANI分數平均, 因此橘色數字呈現較為長期的副交感神經活性, 黃色數字反應較快但也容易被其他干擾影響

根據官方的技術手冊建議, 在排除其他會影響副交感神經的因子後(例如norepinephrine, atropine等影響交感或副交感的藥物, 或某些狀況需要幫麻醉中病患做Valsalva maneuver), mean ANI 低於50表示病患疼痛, 高於70則可以減少止痛藥使用