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Contents

Abstract 6

Chapter 1. Introduction 10

1.1. Stress response system 10

1.1.1. Autonomic nervous system 10

1.1.2. Hypothalamic pituitary-adrenal axis 13

1.1.3. Chronic stress response 15

1.2. Electrocardiogram 16

1.2.1. Heart rate variability: time domain parameters 16

1.2.2. Heart rate variability: frequency domain parameters 17

1.2.3. Variability of QT intervals 19

1.3. Animal model of stress disorders 19

1.3.1. Acute stress model 20

1.3.2. Chronic mild stress model 21

1.4. Objective of the thesis 22

1.4.1. Major challenges 22

1.4.2. Objective 22

Chapter 2. Methods 23

2.1. Animals 23

2.2. Transmitter implantation surgery 23

2.3. Stress procedure 25

2.4. ECG recordings 27

2.5. Serum corticosterone levels 28

2.6. Sucrose preference test 30

2.7. HRV analysis 30

2.8. Statistical analysis 31

2.9. Classification 33

2.9.1. Dataset 33

2.9.2. HRV parameter selection 33

2.9.3. Classifier 34

Chapter 3. Analysis of HRV and physiological response on short- and long-term stress 36

3.1. Body weight and temperature 36

3.2. Sucrose preference and serum corticosterone levels 38

3.3. Time-domain HRV parameters 40

3.4. Frequency-domain HRV parameters 42

3.5. QT and QTc intervals 44

Chapter 4. Classification of short- and long-term stress using HRV parameters 46

4.1. Analysis of HRV domain types 46

4.2. HRV parameter selection 48

4.3. Evaluation of stress classification 50

Chapter 5. Discussion 52

Chapter 6. Conclusion 56

References 57

국문 초록 65

List of Tables

Table 1. HRV measures in time and frequency domain 32

Table 2. Performance of stress classification on various classifiers using selected HRV parameters 51

List of Figures

Figure 1. Autonomic nervous system The ANS, which is activated electrically in response... 12

Figure 2. Hypothalamic pituitary-adrenal axis. The HPA is triggered hormonally in response... 14

Figure 3. Heart rate variability in time and frequency domain. (A) Time domain analysis of... 18

Figure 4. Transmitter implantation procedure, (i) The transmitter was placed intraperitoneal... 24

Figure 5. An overview of the experiment procedures and illustration of stressors applied to... 26

Figure 6. ECG recording systems. ECGs and core temperature were recorded through the... 27

Figure 7. Blood sampling procedure from the rat lateral tail vein (i) Rats were gently and... 29

Figure 8. Changes in body weight and temperature during the stress procedure (A) A line... 37

Figure 9. Changes in sucrose preference and serum corticosterone level during the stress... 39

Figure 10. Effects of short- and long-term stress on time-domain heart rate variability... 41

Figure 11. Effects of short- and long-term stress on frequency-domain heart rate variability... 43

Figure 12. Representative electrocardiogram and comparisons in QT and QTc intervals. (A)... 45

Figure 13. Statistical analysis of HRV parameters. (A-F) Time domain parameters were... 47

Figure 14. HRV parameter selection using OVA linear SVMs. (A-C) nLF had mainly... 49

초록보기

만성 스트레스는 생체의 여러 기관에 부정적인 영향을 미쳐 여러 질병의 심각한 요인으로 잘 알려져 있다. 그러나 이전 논문에서 만성스트레스의 축적된 기간에 따른 상반된 영향 결과와 더불어 스트레스의 축적된 기간에 따른 영향 연구가 부족하기 때문에 단기, 장기적 축적된 스트레스에 대한 생리학적 영향 연구가 필요하다. 본 논문에서는 동물 모델을 이용하여 단기, 장기 스트레스에 따른 심박변이도와 생리학적 반응을 분석하였다. 동물 실험을 기반으로 스트레스를 분류할 수 있는 최적의 심박변이도 파라미터을 제안하였다.

축적된 스트레스에 대한 영향을 분석하기 위해 흰쥐는 각각 단기적 (2 주) 또는 장기적 (4 주) 스트레스 환경에 노출시켰고 스트레스 후 1 주간 회복 시켰다. 대조군은 실험 기간 동안 변화를 주지않았다. 심전도 측정을 위해 트랜스미터를 흰 쥐 복강에 삽입 시켜 측정하였다. 생리학적 반응을 측정하기 위해 체중, 체온, 당선호도 및 혈중 코르티코스테론 농도를 매주 측정하였다. 단기, 장기 스트레스 그룹 모두 체중감소가 보였고, 이러한 경향성은 회복기 이후에도 회복되지 않았다. 혈중 코트티코스테론 농도는 단기, 장기 스트레스 후 모두 유의하게 증가하였고 장기 스트레스 그룹에서는 회복기 이후에도 정상치로 감소하지 않았다 (p ＜ 0.05). 심박변이도 분석 결과, 장기 스트레스 그룹에서 시간 영역 파라미터의 감소 및 저주파수 영역의 파라미터의 증가가 확인되었고 이러한 변화는 회복기 이후에도 정상치로 회복되지 않았다. 이러한 결과는 장기적인 스트레스 노출이 부교감신경의 억압과 교감신경의 과 활성화 시켜 자율신경의 기능장애를 야기시킴을 확인하였다. 심전도의 QT간격의 변화를 측정한 결과, 단, 장기 스트레스 후 QT 간격이 증가가 확인되었다. 이러한 결과는 장기적으로 축적된 스트레스가 심장 자율신경 질병과 연관성에 대한 연구 결과와 일치하고 일상생활에서 스트레스에 장기적으로 노출되는 것을 막기 위하여 스트레스 모니터링 및 관리가 중요함을 대변해준다.

그러므로 본 논문에서는 단, 장기간 스트레스 환경에 노출된 동물 실험을 기반으로 심박변이도를 이용하여 장, 단기 스트레스 분류에 최적의 심박변이도 파라미터 (nLF, CVRR, SDRR, nHF, R-R interval)를 제안하였고, 여러가지 분류 모델에 적용하여 높은 성능을 구현할 수 있음을 증명하였다. 특히 nLF와 CVRR가 축적된 일상 스트레스를 검출할 수 있는 최소의 파라미터임을 발견하였다. 제안한 파라미터를 이용하면 추후 효과적인 스트레스 모니터링 시스템 개발에 기여할 수 있으리라 기대한다.

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