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摘要：斑马鱼具有增殖快、与人类基因同源性高等优点，是研究心血管疾病必不可少的模式生物。斑马鱼胚胎/幼虫是毒理学研究中有价值的实验模子，用于剖析药物毒性，包括肝毒性、肾毒性和心脏毒性，以及临床前阶段的药物发明和药物清静筛选。心率 (HR) 可作为心脏毒性研究的功效终点，而心率变异性 (HRV) 可作为心律失常的指标。心脏毒性是药物试验早期和晚期终止的主要缘故原由，因此更周全地相识斑马鱼HR和HRV很是主要。本文先容了心率和心率变异性在特定领域的应用，重点先容了斑马鱼心跳检测程序、信号剖析手艺和成熟的商业软件，如LabVIEW、Rvlpulse和ZebraLab。我们还较量了 HR 检测算法和基于心电图 (ECG) 的心脏信号检测要领� ；瓜低车仄饰隽� HR 和 HRV 之间的关系 ； HR被证实与HRV呈负相关。本文还重点先容了药物测试的应用。 别的，HR 和 HRV 被证实受自动神经系统的调理 ；本文还总结了其与ECG丈量的联系。
要害词：斑马鱼心率检测 HR HRV ECG 自主神经系统 心血管疾病
简介：斑马鱼作为一种脊椎动物，在毒理学、致畸学、发育生物学和药理学等领域有着普遍的应用。斑马鱼模子的其他应用一直涌现，由于其优势包括胚胎发育快、身体透明以及与人类的高度遗传同源性。斑马鱼心脏是第一个发育的器官，关于研究心脏病和心脏毒性的电心理学很是有用。别的，腾博会官网实验室还证实斑马鱼是研究小分子和肽/卵白质生物制剂对心脏毒性和心脏� ；さ囊├碜饔玫囊桓龊苁乔渴⒑屠愕哪Ｗ�。心跳和超声心动图（ECG）通常用于量化和临床评估心脏异常 ； 然而，数据存储和信号处置惩罚是图像收罗要领的一大挑战。与手动检测和视察相比，自动HR检测显示出极大的优势。心血管疾�。–VD）通常用于指种种疾病，包括高血压、冠心病、外周血管疾病、心力衰竭、风湿性心脏病、先天性疾病和心肌病。凭证天下卫生组织的统计，心血管疾病是全球殒命的主要缘故原由，占全球所有殒命人数的 31%，包括心源性猝死。在中国，心血管疾病占所有殒命人数的40%，给医疗效劳带来极重肩负。盛行病学研究批注，心血管疾�。òü谛牟 ⑿脑葱遭馈⑿牧λソ摺⑿姆坎逗椭蟹纾┑奈：υ鎏碛虢细叩木蚕⑿穆剩℉R）有关。冠状动脉疾病、心肌病、先天性心脏病、心脏瓣膜缺陷和心律失常是心血管疾病殒命和中风的主要缘故原由� ？梢酝ü闪恐种諧VD动物模子的心率和心率变异性（HRV）来评估CVD相关疾病。因此，自动准确的心率检测和心率变异性剖析值得更多的关注和深入研究。以前的斑马鱼研究主要集中在心脏再生 ； 很少有人提到 HR 或 HRV，这就诠释了我们为什么举行这项研究，即总结斑马鱼心脏 HR 和 HRV 丈量的最新希望� ？葱缘难芯吭诎呗碛惚硇吞卣髌拦婪矫嫒〉昧讼嗟贝蟮睦殖�，并且引入了许多软件包和工具集来支持自动图像处置惩罚，例如FishInspector，一种自动特征检测图形用户界面。另一个团队使用最先进的手艺视察了许多用于斑马鱼图像处置惩罚的工具，但很少有免用度于教育和研究目的的工具 ； 大大都仅可用于商业用途。我们总结了最近的斑马鱼心跳检测和HRV评估工具，以更周全地相识斑马鱼心率检测和心脏电心理信号剖析，包括其在药物筛选中的应用。检测斑马鱼心率的现有要领和工具可分为以下几类：1） 心电图（ECG） ；2） 半自动检测软件 ；3） 自动检测图形用户界面 ；4） LabVIEW软件（团结视频收罗装备） ；5）人工计数。半自动和自动检测算法是用于短期视频纪录的无创手艺，似乎适合评估斑马鱼心率。LabVIEW 系列在视频/图像收罗方面体现优异，包括 HR 和 HRV 剖析，但价钱腾贵。人工计数是劳动麋集型和繁琐的，并且难以应用于药物发明配景下的高通量筛选。与 HR 相比，涉及 HRV 的斑马鱼心脏研究较少。 HRV 被公以为展望 CVD 危害和其他由异常自动神经系统 (ANS) 调理引起的相关疾病的主要参数。
基于图像的心率剖析：斑马鱼心脏信号提取和处置惩罚的开创性研究引入了许多要领，包括初级斑马鱼养殖、原始图像和视频数据收罗、ROI 界说以及 PCA 和 ICA 的要领。在下面我们首次系统地总结了这些要领。
原始数据收罗：实验数据收罗主要通过单平台图像/视频收罗和高通量筛选批量收罗完成。逐拍视频通常在受精后3到4天的斑马鱼幼虫中收罗。斑马鱼胚胎是通过成对和分批杂交网络的。在受精后24小时（hpf），用0.003%的PTU处置惩罚胚胎以避免色素形成。斑马鱼胚胎通常在E3作育基中生涯在28°C以下。由配备数码相机的基本光学显微镜或具有高区分率纪录功效的显微镜获取图像/视频 ；在以前的研究中，最好使用640×480像素或更高区分率的自动显微镜每秒15/30帧。
颜色名堂：斑马鱼HR数据可以从视频或图像中提取。这些数据有助于定位ROI，例如心脏或流动的血管。LAB颜色空间是用于信号剖析的颜色空间之一，通过疏散内部亮度通道来事情。其他颜色名堂包括RGB、CMYK和灰度。关于颜色名堂化，差别的检测要领关注差别颜色通道中像素强度的转变。这些转变爆发在一个视频的一连帧之间，有助于界说ROI。较量来自统一视频的所有图像。效果批注，LAB颜色名堂有利于识别差别的区域。大大都以前的选摘要领将图像或视频颜色转换为灰度名堂，即具有阈值设置的二值图像� ；叶仁怯糜谛藕糯χ贸头５淖畛Ｓ玫耐枷翊χ贸头Ｒ�。
ROI检测：ROI是指图像中包括最主要特征或转变最多的区域 ； 这可能是斑马鱼的大脑、尾巴或心脏区域。在斑马鱼心跳检测历程中，心房和心室的跳动会改变一连视频帧中的亮度或暗强度，可以用圆圈或其他形状来划分，从而天生ROI。以前的研究手动绘制ROI，尔厥后的研究则着重于随着时间的推移自动天生ROI。他们开发了一种算法来凭证预界说的 ROI 界说更具顺应性的 ROI，以实现可靠的斑马鱼 HR 预计和检测。识别像素强度转变是界说ROI最有用的战略。另一个研究小组发明斑马鱼体内的红细胞、色素和碎片的转变会在视频中爆发像素强度的转变，有助于确定ROI。使用亮度强度转变来识别漂移的心脏区域，并盘算选定区域的总亮度。通过在选定区域天生遮罩来处置惩罚像素强度。已经开发了一个程序来检测斑马鱼的心脏运动，包括缩短和舒张间期、心率和心律失常 ；总之，证据批注基于像素强度的战略关于识别斑马鱼心脏区域和提取所需信号是有用的。
信号提�。航缢岛鲜实� ROI 后，下一步是提守信号。 Pylatiuk 形貌了基于盘算视频中一连帧之间的 ROI 标准误差的心跳检测，并将时间序列数据与提取的心跳信号相团结。 然后导出以时间[s]为横轴，像素强度转变为纵轴的图表。相邻的两个心跳信号最大峰值代表心跳距离。Krishna首次使用多通道ICA剖析斑马鱼HR。别的，PCA 用于从 R、G 和 B 通道中提守信息，提取的最大方差代表斑马鱼心脏运动。ICA算法有助于使用单个通道从未知分量的线性混淆中预计信号。2018年，该团队提出了一种新的基于强度的要领，团结像素强度转变和时间序列数据来生乐成率谱密度（PSD），其峰值对HR有孝顺。
信号剖析：信号剖析是在图像处置惩罚历程中获得斑马鱼 HR 的要害。Pylatiuk使用LabVIEW和MATLAB设计了一个用户友好的图形界面，让研究职员能够获得自己的斑马鱼原始数据。当与视频中的时间序列数据相结适时，PSD 是一种提取主要信息的有用战略。 信号密度在纵轴上，时间在横轴上。凭证PSD数据中的局部最大值（峰值）盘算心跳。接纳FFT获取ICA的三通道功率谱。每个通道中最高的 PSD 纪录在每一帧中，这有助于展现 HR 的模式。斑马鱼心率检测历程已逐渐标准化。许多研究基于像素强度转变和亮度转变，使用差别的颜色名堂来资助界说ROI。在信号提取和剖析方面，通过PCA和ICA逐步从ROI中提取最主要的信息。PSD和FFT是将信息转换为易于操作的名堂的主要要领。进一步处置惩罚斑马鱼的心脏信号以检测心率。另一个新兴趋势是第三方商业化软件包的生长。 使用这些软件包的图形用户界面 (GUI) 实现了令人难以置信的省力优势。最常用的软件包是 ViewPoint 公司的 LabVIEW和 MicroZebraLab，专门从事斑马鱼心脏病学和心理学剖析。 这些软件包有助于检测心跳和血流。使用商业软件 DanioScope? 可以在几分钟内完成从视频录制到 HR 提取的整个历程。斑马鱼心率是反应心脏对情形反应的一个主要参数，增进临床试验前心脏病药物筛选。这些最先进的手艺在已往的二十年里都取得了长足的前进。斑马鱼 HR 检测关于药物筛选和临床前研究很主要。 斑马鱼和人类的心脏病体现出高度相似性。斑马鱼的心律失常，包括心动过速和窦性心动过缓。镇静剂、镇痛剂和心脏毒性药物，如MS-222、PTU、可卡因、吗啉、普萘洛尔、特非那定和异丙肾上腺素，是实验室测试最普遍的药物。例如，MS-222可以降低斑马鱼的心率，从而导致心动过缓。此前的一项研究视察了可卡因及其与其他药物团结治疗对斑马鱼心脏的影响� ？煽ㄒ虻ザ赖贾滦穆墒С�，高剂量导致心动过缓。
ECG：ECG 是一种普遍使用的手艺，用于纪录和剖析心脏行动电位 (AP) 和电心理信号。凭证先前的研究，这些信号有助于盘算人类和成年斑马鱼的 HR 和 HRV。 凭证心电图剖析，斑马鱼对化学物质和药物的心脏心理反应与人类相似，从而爆发相似的信号特征，包括心脏去极化、复极化和传导。有证据批注，斑马鱼心脏的电心理行为与人类心脏很是相似。降低人类 HR 心室 AP 的药物，如利多卡因、尼群地平和硝苯地平，以及延伸 AP 的药物，如特非那定，对斑马鱼心室有类似的影响。大大都研究建设和应用图形用户界面（GUI）以清晰地显示 HR 和 HRV 的心电图剖析效果。 P波、QRS波群、T波、PR间期、RR间期和QT间期等参数可以通过GUI显示，便于盘算HRV。作为常见的参考指标，QT间期与长QT综合征（LQT）和QTc直接相关。LQT 的特点是 HR 相关的 QT 间期延伸和 T 波异常。 它反应心脏电心理障碍，是室性心动过速的危险因素，甚至可导致猝死。有证据批注，心电图是量化斑马鱼 HR 和剖析 HRV 的有用手艺，可提供有关电心理动力学的信息。为了获取斑马鱼的ECG数据，通常将针电极传感器或可衣着装备插入心脏区域，包括心房和心室。这些传感器通过 ECG 获取数据以举行进一步处置惩罚。 传感器通常毗连到信号放大器以增强信号。别的，可以从这些处置惩罚信号中获得P波、T波、QRS间期、RR间期和QT间期之间的时间延迟。 HR 和 HRV 剖析受益于这些信号。在信号处置惩罚历程中，使用LabVIEW和MATLAB等商用软件对信号举行收罗、显示和剖析。设计了一种新的传感器微电极阵列（MEA）膜，并将其安排在斑马鱼心脏的尾部，以将信号传送到LabVIEW GUI举行进一步处置惩罚。这允许实时监测和处置惩罚斑马鱼HR和HRV。一项研究将该手艺应用于药物测试，即研究 MS-222 对苏醒斑马鱼的影响。在无创数据收罗方面取得了显著的前进。传感器旨在纪录心电图运动并监测斑马鱼心脏运动。别的，切除成年斑马鱼的心室，通过视察心电图中的心室去极化和复极，研究心脏再生和斑马鱼心律的转变。HR和HRV关于评估斑马鱼的心脏功效至关主要。心电图也保存局限性 ；斑马鱼的小尺寸和侵入性切口可能导致心室破碎，这对HR和HRV剖析的准确性有重大影响。总体而言，ECG是检测斑马鱼心率和剖析心率变异性的主要手艺 ；它对药物引起的转变高度敏感。
斑马鱼心率检测研究希望：心率是心脏运动的主要指标。斑马鱼HR已被普遍用作药物毒性的指标。先前的研究爆发了种种HR丈量要领，包括初始手动计数、半自动检测算法和自动算法� ；箍⒘说谌饺砑雌拦腊呗碛愕腍R。最近，在自动批量筛选和处置惩罚方面取得了优异希望，提高了 HR 量化效率。Viewpoint是一家提供行为剖析工具的成熟手艺公司，专注于斑马鱼胚胎和仔鱼的研究，开发了一些软件包，如Microzebralab和Zebralab，以直接或间接检测HR。别的，台湾公司RasVector Technology Inc.开发了RvVisualPulse软件，通过视频纪录快速丈量心跳。在现实实验中，丈量不是自力的，可以团结多种手艺来周全相识斑马鱼心率。LabVIEW在这方面施展着主要作用，是一个允许信号处置惩罚和提供可视化界面的平台。LabVIEW常用来剖析心电图数据，使HR检测越发利便。ECG 手艺以及商业软件和工具包的组合经常用于量化成年斑马鱼心脏的运动。
HRV：在已往的三十年里，斑马鱼 HR 检测要领在速率、便当性和准确性方面取得了长足的前进。 HRV是指心跳之间时间距离的转变，以及心跳纪律性，而HR代表每分钟的心跳次数（bpm）。HRV被界说为节律指数。HRV是心肌梗死、心律失常、心律失常、心房颤抖和慢性心力衰竭等心脏功效障碍的主要指标。HRV经常用于评估药物的有用性。一些研究批注，较低的HRV预示着较高的心血管发病率和殒命率，批注HRV的心理主要性。在药物的动物实验中，心率变异性检测越来越受到重视。RR间期代表两个一连R波之间的时间。 因此，HRV 反应了 RR 间期的转变。心率变异性是心脏异常的主要临床指标。关于ECG 数据的 HRV 剖析，基于 MATLAB 的软件是有用的。 已开发出微调剖析软件，可自动处置惩罚、分类、剖析和显示心电图信号。有几种工具用于HRV剖析，包括LabVIEW、aHRV、Kubios HRV、HRV工具包、Kaplan软件、gHRV和PhysioZoo ；所有这些应用程序都有GUI，易于操作。
HR 和HRV关系：众所周知，HR与HRV呈负相关 ； 较低的 HR 对应较高的 HRV，而 HRV 可以从 HR 中盘算出来。 HR 还影响 HRV 作为心血管因素的展望能力。1996 年，欧洲心脏病学会事情组使用 HRV 来形貌瞬时 HR 和 RR 间期。首次在苏醒成年大鼠和人中系统剖析了HRV和HR之间的关系。报告称较低的 HR 会导致较高的 HRV，并且 HR 不可作为自主神经运动的可靠标记，由于它可能因生物体而异。多项研究通过线性/非线性回归剖析批注 HRV 与 HR 呈负相关。
结论：斑马鱼 HR 检测与 HRV 相团结可以深入相识心血管危害。 在本次视察中，我们总结了 HRV、ANS、PNS 和 SNS 之间的联系，以及 HR 和 HRV 之间的关系。我们希望斑马鱼将成为CVD领域更易获得的药物筛选生物体， HR和HRV剖析可用于临床前研究。许多常用于斑马鱼HR检测和HRV剖析的工具也可用于其他动物物种的普遍心理剖析。
原文出自：Quantitative measurements of zebrafish heartrate and heart rate variability: A survey between 1990–2020 - ScienceDirect
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