机器学习分析HRV区分TBI与PTSD共病

创伤性脑损伤（TBI）和创伤后应激障碍（PTSD）在退伍军人中常同时出现，导致症状重叠和自主神经功能失调。心率变异性（HRV）可作为自主神经功能的非侵入性指标。该研究利用机器学习分析M-ECG信号提取的HRV特征，包括时域、频域、几何及非线性指标，以区分仅患TBI（42人）和合并PTSD（40人）的退伍军人。

嵌套交叉验证的随机森林分类结果显示，非线性HRV特征（如样本熵）在区分两组中表现最佳，准确率达79.3%，灵敏度为77.5%，特异度为81.0%。这表明HRV的复杂模式可能反映共病PTSD相关的额外自主神经失调。

该发现提示机器学习分析的HRV特征可作为区分TBI与TBI+PTSD的生物标志物。但作为预印本研究，其结果需经同行评审验证。