Die Spektralanalyse der Herzfrequenzvariabilität (HRV) gilt seit Akselrod et al. (1981) als nicht-invasive quantitative Messgröße des autonomen Nervensystems (ANS) und der Funktionalität kardiovaskulärer Regelkreise und findet seither vielfältig Anwendung im Rahmen medizinischer und psychophysiologischer Fragestellungen (Jorna 1992, Task Force 1996, Berntson et al. 1997). Die Spektralanalyse der HRV ist zunehmend auch in den Blickpunkt des wissenschaftlichen Interesses von Sportmedizin und Trainingswissenschaft gerückt. Nicht nur grundsätzliche Veränderungen des HRV-Spektrums während körperlicher Belastung sind dabei von wissenschaftlichem Interesse; es werden auch spektrale Größen der HRV genutzt, um kurz-, mittel- und langfristige Auswirkungen sportlichen Trainings auf das ANS zu quantifizieren, Wechselwirkungen zwischen Ermüdung, Übertraining, Höhentraining und ANS zu analysieren, sowie eine HRVgestützte Stratifizierung unterschiedlicher Leistungsgruppen und eine Bestimmung leistungsrelevanter Schwellwerte vorzunehmen (Berbalk & Bauer 2001, Hottenrott 2002, Achten & Jeukendrup 2003, Aubert et al. 2003, Perini & Veicsteinas 2003). Ein korrektes, physiologisch bedeutsames Frequenzspektrum der HRV ist jedoch nur kalkulierbar, wenn für die traditionellen Spektralanalyseverfahren der nicht-parametrischen Fast-Fourier-Transformation (FFT) und der parametrischen autoregressiven Modellierung (AR) strenge methodische Vorgaben eingehalten werden, die Restriktionen in Bezug auf Datenerfassung, -analyse und -interpretation bedingen (Casadei et al. 1995, Task Force 1996, Camman & Michel 2002) und aus dem Blickwinkel von Sportmedizin und Trainingswissenschaft besonderer Aufmerksamkeit bedürfen. In diesem Kontext haben insbesondere Signalstationarität, Detrending und Resampling der Rohdaten (Daskalov & Christov 1997, Laguna et al. 1998, Tarvainen et al. 2001, Friedman et al. 2002, Singh et al. 2004), die Messgenauigkeit der Rohdatenerfassung im Verhältnis zur Gesamtvariabilität (Merri et al. 1990, Pinna et al. 1994, Hilton et al. 1997, Kingsley et al. 2005) sowie die mathematisch-technischen Spezifikationen der spektralanalytischen Verfahren (Fagard et al. 1997, Boardman et al. 2002) wesentlichen Einfluss auf das resultierende HRV-Spektrum und erschweren zum Teil die Interpretierbarkeit und Vergleichbarkeit von Studienergebnissen. Innovationen im Bereich der Spektralanalyse der HRV bieten Lösungsmöglichkeiten für manche der genannten Probleme der traditionellen Verfahren und ermöglichen zum Teil eine zeitkontinuierliche Betrachtung des HRV-Spektrums (Yamamoto & Hughson 1991, Laguna et al. 1998, Cerutti et al. 2001). Die zeitkontinuierlichen Verfahren besitzen durch eine instantane Frequenzbestimmung und eine kontinuierliche Frequenz-Zeit-Darstellung einen additiven Informationsgehalt (Akselrod et al. 2001, Mainardi et al. 2002), der insbesondere auch für den sportmedizinisch-trainingswissenschaftlichen Forschungsbereich bedeutsam erscheint (Bartels et al. 2004). Die kontinuierliche Wavelet-Transformation (CWT) ist in diesem Zusammenhang als besonderes Verfahren herauszustellen, da sie eine verbesserte und bereichsspezifisch adjustierbare Frequenzauflösung erlaubt (Stefanovska & Bracic 1999, Bracic-Lotric et al. 2000, Addison 2005) und somit ein gut lokalisiertes, zeitkontinuierliches Monitoring des HRV-Spektrums im Kontext von sportlicher Belastung und Erholung ermöglichen kann.
© Copyright 2006 Herzfrequenzvariabilität: Methoden und Anwendungen in Sport. Internationales Symposium am 5. November 2005 in Halle (Saale). Veröffentlicht von Czwalina. Alle Rechte vorbehalten.