拍の補正は2つの段階からなります。不良な間隔を見つけ、それを直します。

見つける。 よく使われるルールは、各間隔をその前後の間隔と比べます。たとえばKubiosは、局所平均からの隔たりが閾値を超える間隔に印をつけます。閾値は、「very low」の設定では0.45 sで、そこから0.35、0.25、0.15 sと小さくなり、「very strong」の設定では0.05 sです（Alcantaraら, 2020）。LipponenとTarvainen（2019）は、連続する間隔の差の系列に基づき、記録に合わせて閾値が変わる自動的な方法を作りました。この方法は、実際の異所性拍動の約97%を検出しました。

もっと単純なルールもよく使われます。範囲フィルターは、300〜2,000 msのような妥当な範囲の外にある間隔を除きます。割合のルールは、隣の間隔と約20%を超えて違う間隔に印をつけます。PiskorskiとGuzik（2005）の商フィルターは、隣り合う間隔の比が0.8〜1.2の範囲を外れると、その拍を除きます。このサイトのHRV計算ツールにあるような局所中央値のルールは、隣の間隔の中央値から25%を超えて離れた間隔を除きます。Berntsonら（1990）は、拍ごとの差のばらつきを、その人自身の値から求めて、カットオフを決めました。

直す。 Peltola（2012）は選択肢を整理しています。不良な間隔を削除するか、隣の間隔の平均、隣どうしを結ぶ直線（線形補間）、隣を通る滑らかな曲線（3次スプライン）で置き換えます。拍を見逃した場合には、3つ目の方法があります。2倍になった間隔を2つに分け、失われた拍を元に戻すものです。この方法を、異所性拍動の後の長い休止にけっして使ってはいけません。そこには見逃された拍がないからです。

見た目。 タコグラムでは、よい補正は急なスパイクや落ち込みを取り除き、呼吸によるなだらかな上下を残します。厳しすぎるルールでは、本来の変動の一部まで平らにしてしまいます。

HRVにとっての意味。

削除すると、系列から時間が失われます。Peltolaは、削除はRMSSDとpNN50には勧められず、SDNNには許容されうるとし、スペクトルには代わりに補間を使うべきだと報告しています。
少しの修正でも、短い測定値は変わります。修正した間隔が5%に満たなくても結果が変わりうるうえ、正常な拍が80%未満の記録を除外する研究も多くあります。Kubiosのガイドは、補間した拍を5%未満にとどめるよう勧めています。
設定が厳しいほど、実際の拍まで修正されます。Alcantaraらは、子どもでは「very low」と「very strong」の設定の間でSDNNが平均39 ms違い、「very strong」の設定では子どもの間隔の39%が置き換えられたことを確認しています。

下で不良な拍を1つ加えて、それぞれの方法を試してください。

不良な拍を1つ補正する

教材用の記録（341個の間隔）

印を付けた間隔： 1 個中 341 個

指標	きれい	不良な拍あり	補正後
RMSSD (ms)	33.4	70.2	70.2
SDNN (ms)	28.7	51.7	51.7
pNN50 (%)	8.2	8.8	8.8
LFパワー (ms²)	120	1241	1241
HFパワー (ms²)	635	2314	2314

見逃した拍があると、1つの間隔が前後の約2倍に長くなります。そのまま残すと、RMSSDは33.4 msから70.2 msに上がり、真の値の2.1倍になります。SDNNの変化はそれより小さくなります。

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5分間の教材用の記録にある、不良な拍1つです。ルールは、前後の間隔の中央値から250 msを超えて離れた間隔に印を付け、選んだ方法で修復します。補正の前後の数値を、きれいな記録と比べてみてください。

HRVの求め方：拍から数値までのレッスンでは、補正の段階全体を順に説明しています。アーチファクトと余分な拍動では、1つの系列を3通りに補正して、補正前後の数値を示しています。

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出典