腕時計か胸部ストラップか：PPGがHRVに与える影響

下の図は、同じ心拍について2つの信号を並べたものです。上が胸部ストラップの心電図（ ECG ECG 心電図 皮膚に付けた電極で記録する、心臓の電気的な活動の記録。心電図に基づくRR間隔は、HRVを測るうえでの参照基準です。 心電図についてさらに詳しく ）、下が腕時計の光電式容積脈波（ PPG PPG PPG 皮膚に光を当て、心拍ごとの血液の拍動を検出する光学的な方法。ほとんどの時計、リング、スマートフォンのカメラアプリが、これで心拍変動（HRV）を推定します。 PPGについてさらに詳しく ）です。

1. 脈波伝播時間：脈波は、R波のピークから1秒に満たない遅れで手首に届きます。
2. 伝播時間は呼吸や血圧で変わるため、PP間隔はRR間隔の正確なコピーにはなりません。
3. 時刻のばらつき：丸みのある波は、立ち上がり点、最も急な立ち上がり、ピークのどこでも時刻を決められ、どれを使うかで拍の時刻が少しずつ変わります。
4. サンプリング周波数が低い場合：1秒に25サンプルだと、センサーは40 msごとに1点しかとらえられず、ピークの時刻は丸められます。

同じ心拍を示す2本の波形が上下に並んでいます。上はECGで、拍ごとに背の高い鋭いR波のピークがあり、ピークとピークの間のかっこに「RR間隔」と書かれています。下はPPGで、拍ごとになめらかで丸みのある脈波があります。どの脈もR波のピークから少し遅れて始まり、この遅れ（脈波伝播時間）は拍ごとに少しずつ違います。ある脈には、立ち上がり点、最も急な立ち上がり、ピークを覆う網掛けの帯があり、検出器が拍の時刻として使いうる点を示しています。別の脈には、低速のセンサーが40 ms間隔で取るサンプルが点で示され、どの点もピークにぴったりとは重なっていません。脈のピークとピークの間のかっこには「PP間隔」と書かれています。

腕時計やリングは、胸部ストラップと同じくらいうまく心拍変動（HRV）を測れるのか、とよく聞かれます。短く答えると、安静時は近く、動くと劣ります。このページでは、その理由を順に説明します。ウェアラブルデバイスが光の脈動を拍の間隔のリストにするしくみ、各段階でタイミング誤差が入り込む箇所、その誤差が最も大きく変える数値です。HRVの測り方で行った比較を、さらに掘り下げた内容です。脈波そのものや、PPGセンサーが測るほかのものについては、まずPPG：腕時計が脈を読み取るしくみをご覧ください。

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1回の心拍から得られる2つの信号

胸部ストラップは、小型の心電計です。2つの電極が、心筋が収縮する直前に広がる電気の波を拾います。波形では、一拍ごとに背の高い細い尖り（R波）が現れ、百分の数秒のうちに立ち上がって下がります。頂点は時間軸上で位置を決めやすいので、R波から次のR波までの間隔（ RR間隔 RR間隔 RR間隔 一つの拍動から次の拍動までの時間で、心電図（ECG）のR波の間をミリ秒で測ります。心拍変動（HRV）は、この間隔の系列から計算します。 RR間隔についてさらに詳しく ）は、心臓のペースメーカーが発火した時刻を正確に記録したものになります（Task Force, 1996）。

腕時計やリングは、光学センサーであるPPGを使います。光を皮膚に当て、戻ってくる量をフォトダイオードが測ります。拍が血液をセンサーの下の細い血管に押し出すと、光の吸収がわずかに増え、センサーには一拍ごとに1つのなめらかな山が見えます。山と山の間隔が脈と脈の間隔（PP間隔）で、その間隔の変動が脈拍変動（ PRV PRV 脈拍変動（PRV） 脈拍と脈拍の間隔の変動を、時計、リング、スマートフォンのカメラが光学的に測ったもの。安静時は心拍変動（HRV）によく追従しますが、動いているときはずれていきます。 脈拍変動（PRV）についてさらに詳しく ）です。

タイミングの面では、3つの違いが重要です。

• 脈は遅れて届く。 圧力の波は、心臓を出て動脈を伝わらなければなりません。リクライニングした姿勢の成人32人では、R波から脈波の立ち上がりの始点までの時間が、耳で126 ms、指で269 msでした（Blockら, 2020）。手首はその中間に当たるため、腕時計が各脈を見るのは、人や脈波上で選ぶ点によって、R波からおよそ150〜300 ms後ではないかと考えられます。この範囲は私たちの推定で、測定された値ではありません。
• その遅れは変わる。 脈波伝播時間は、血圧が上がると短くなり、下がると長くなります（Mukkamalaら, 2015）。また、呼吸に合わせて揺れます。健康な15人のペース呼吸では、脈波伝播時間の最大の変化が人によって7〜23 msの幅がありました（Drinnanら, 2001）。このミリ秒はPP間隔に入り込みますが、心臓が生み出したものではありません。
• 脈波は丸い。 R波は、数十ミリ秒のうちに立ち上がって下がります。脈波は立ち上がるだけで約10分の1秒かかり、頂点は広くて平らです。広い頂点の位置を時間軸上で決めるのは、細い尖りよりも難しい作業です。

光からHRVの数値になるまでを、順に追う

どのウェアラブルデバイスも、何らかの形でこの流れをたどっています。メーカーは詳細を公表していないため、以下の各段階は、特定の製品ではなく一般的な方法として読んでください。

下の図は、7つの段階を、以下の見出しと同じ番号で示し、それぞれで何がうまくいかなくなりうるかを添えたものです。

1. 1 光を当てて、生の信号を得る LEDで皮膚を照らし、戻ってきた光をフォトダイオードが読み取ります。 ここで失われる精度： ストラップのゆるみ、日光、冷えた皮膚、濃い色のタトゥーのインクによって波形が小さくなり、センサー自体のノイズとほとんど変わらなくなることがあります。
2. 2 サンプリング センサーは、一定の間隔（サンプリング周波数）で値を読み取ります。 ここで失われる精度： 脈は目盛りの上にしか置けないため、各脈の時刻は丸められます。
3. 3 フィルター処理 速いノイズをなめらかにし、ゆっくりしたドリフトを取り除きます。 ここで失われる精度： なめらかにすると脈の形が鈍り、形によって変わるずれが拍の時刻を動かします。
4. 4 各脈の同じ点を見つける 検出器が、立ち上がり点、最も急な立ち上がり、ピークのいずれかの時刻を測ります。 ここで失われる精度： ノイズは、急な立ち上がりよりも、幅広く平らなピークを大きく動かします。
5. 5 間隔の時系列 各脈の時刻から1つ前の時刻を引いて、拍ごとに1つの数値を作ります。 ここで失われる精度： 脈の時刻が遅れると、その間隔は長くなりすぎ、次の間隔は短くなりすぎます。
6. 6 整理と欠損の補完 見逃した脈や誤って検出した脈は、取り除くか、補うか、置き換えます。 ここで失われる精度： 補ったり置き換えたりした拍はどれも推測で、編集の方法によって結果が変わります。
7. 7 解析ウィンドウと数値 ファームウェアが、夜間や安静時の短いウィンドウなど、データの一部を選び、式を当てはめます。 ここで失われる精度： 短いウィンドウは拍の数が少ないので、質の悪い拍が少しあるだけでも影響が大きくなります。

影響が大きい指標： RMSSD、pNN50、SD1、HF · 影響が小さい指標： 平均心拍数、LF、SD2

上から下へ続く7つの段階です。光を当てて生の信号を得る、サンプリング、フィルター、各脈の同じ点を見つける、間隔の時系列、整理と欠損の補完、解析ウィンドウと数値。各段階の横には、そこで入り込みうる誤差があります。フィット感による弱い波形、日光、冷えた皮膚やインクの影響、サンプリングの目盛りへの丸め、鈍った脈、選んだ点を動かすノイズ、遅れた脈が1つの間隔を長くして次を短くすること、推測で補った拍、短いウィンドウです。最後の帯には、RMSSD、pNN50、SD1、HFが最も影響を受け、平均心拍数、LF、SD2は影響が小さいと書かれています。

1. 光を当てて、生の信号を得る

LED（手首では通常は緑）が皮膚を照らし、フォトダイオードが戻ってくる光を毎秒何回も読みます。光の大部分はそのまま戻ってきます。拍ごとの揺れはその一部にすぎないので、電子回路が増幅します。

うまくいかなくなる例：バンドがゆるい、日光が漏れ込む、皮膚が冷たい、濃い色のタトゥーのインクがあると、揺れが小さくなり、センサー自身のノイズをかろうじて上回る程度まで縮むことがあります。詳しくは、PPGの解説をご覧ください。

2. サンプリング：時計

センサーは連続した波を見ているのではありません。一定の刻み（ サンプリング周波数 サンプリング周波数 サンプリング周波数 センサーが一秒間に信号を測る回数で、単位はヘルツ（Hz）。各拍をどこまで正確に計れるかを決め、1000 Hzで約±1 ms、250 Hzで±4 ms、25 Hzのカメラで±20 msです。 サンプリング周波数についてさらに詳しく ）で値を読みます。毎秒25サンプルなら刻みの間隔は40 ms、毎秒64なら約16 ms、毎秒500なら2 msです。脈は刻みの上にしか置けないので、各脈の時刻には最大で刻みの半分のずれが生じます。25 Hzなら±20 ms、500 Hzなら±1 msです。

その代償：どのPP間隔も、両端の脈の丸め誤差を抱えます。900 msの間隔と比べれば、それだけでは小さな誤差です。しかしHRVは10〜50 msの変化から作られるので、丸め誤差が測ろうとしているものの大きな割合を占めることがあります。実際の数値を使った計算は、電極から数値までにあります。

3. フィルター処理

脈を探す前に、ファームウェアは信号をなめらかにして（ローパスフィルター）速いノイズを減らし、呼吸、姿勢、センサーへの圧力によるゆっくりしたずれを取り除きます（ハイパスフィルター）。

その代償：なめらかにするとノイズは減りますが、一つ一つの脈の形も鈍ります。時間に対して対称でないフィルターは、すべての脈を同じだけずらします。一定のずれは間隔には影響しません。影響するのは、脈の形によって変わるずれです。

4. すべての脈で同じ点を見つける

検出器は、すべての脈で基準点（フィデューシャルポイント）を1つ選び、そのタイミングを測ります。よく使われるものは3つあります。

• 立ち上がりの始点。脈が上がり始める点です。最も低いサンプルを取るのは、谷が平らなので信頼できません。通常の方法は、急な立ち上がりに沿って接線を引き、その直前の谷の水準と交わる点を探すもので、接線交点法と呼ばれます。
• 立ち上がりが最も急な点。一次微分が最大になる点です。
• ピーク。波の頂点です。

下の図は、1つの脈に3つの点を記したものです。

1. 立ち上がり点：急な立ち上がりに沿った接線が、手前の谷の高さと交わる点です（接線交点法）。
2. 立ち上がりの最も急な点：急な部分は、ノイズで時刻がほとんど動きません。
3. ピーク：幅広く平らな頂点の近くでは、わずかなノイズでも、最も高いサンプルが数ミリ秒ずれることがあります。

なめらかな脈波が1つあります。脈の手前の谷に沿った破線と、急な立ち上がりに沿った破線があり、2本が交わるところが立ち上がり点として示されています。立ち上がりの中ほどの点が最も急な立ち上がりで、とても短い棒が重なっています。丸みのある頂点の点がピークで、はるかに幅の広い棒が重なり、ノイズによってピークの時刻が大きくずれうることを示しています。

立ち上がりが最も急な点は、通常いちばん安定しています。ノイズは、急な縁の時間軸上の位置をほとんど動かさないからです。ピークは最も不安定です。広くて平らな頂点の付近では、わずかなノイズで最も高いサンプルが数ミリ秒動き、呼吸や血圧で脈の形が変わっても動きます。研究結果もこれと一致します。指と額のPPGを心電図と同時に記録したティルトテーブルの研究では、立ち上がりの中央、一次微分の最大点、接線交点法で得たPP間隔がRR間隔に最も近く、ピークと単純な立ち上がりの始点は一致度が最も低くなりました（Peraltaら, 2019）。耳たぶで6つの方法を比べた研究では、接線交点法が最良で、RR間隔との二乗平均平方根の差は5.69 msでした（HemonとPhillips, 2015）。同じ考え方は、カフなし血圧測定の研究の知見も説明します。センサーを強く押しつけると、ピークのタイミングは、立ち上がりの始点のタイミングの約2倍ずれます（Blockら, 2020、同じ著者らの以前の研究を引用）。

この段階では、補間が役立ちます。基準点に最も近い刻みを使う代わりに、検出器はその周りのサンプルに小さな曲線を当てはめ、刻みと刻みの間で基準点を読みます。複数のサンプルにまたがる広い脈波では、失われたタイミングの精度の大部分を取り戻せます。

5. 間隔の時系列

各脈の時刻を次の脈の時刻から引くと、PPの時系列ができます。1拍につき1つの数値で、単位はミリ秒です。段階1から4までの誤差は、すべてこの数値の中に入っています。ある脈が5 ms遅く測られると、1つの間隔が5 ms長くなり、次の間隔が5 ms短くなります。

6. 補正と欠落の穴埋め

動いている間や、期外収縮が血液をほとんど押し出さないときに、見逃される脈があります。歩くときの一歩の衝撃や体のぴくつきが拍に見えて、偽の脈が見つかることもあります。ファームウェアは、何かを計算する前に、時系列を修復しなければなりません。典型的な規則は、直前の脈からありえないほど早く来た脈を捨てる、長い欠落を等間隔の拍で埋める、隣の間隔と違いすぎる間隔を近傍の平均で置き換える、というものです。HRVの標準は、解析の前に異常な拍とアーチファクトを処理することを求めていて（Task Force, 1996）、編集の方法自体が結果を変えます（Peltola, 2012）。間隔を削除すると隣り合っていなかった拍がつながり、埋めると時系列がなめらかになります。

その代償：埋めたり置き換えたりした拍はどれも推測で、たいていはなめらかな値になるため、そこでの拍ごとの変動が小さくなります。欠落も影響します。健康なボランティア20人では、Apple Watchの拍の間隔に、1回の記録あたり平均5か所の欠落があり、それぞれ約6.5秒でした。時間領域の指標は有意な影響を受けませんでしたが、LFパワーとHFパワーは有意に低くなりました（Hernandoら, 2018）。

7. 窓と数値

最後に、ファームウェアが使うデータの範囲を選び、計算式を当てはめます。多くの腕時計やリングは、1日のすべての拍からHRVを計算しません。夜間や安静時の短い窓を取って平均し、1つの値を報告します。選び方はブランドごとに違い、デバイス別のHRVと、デバイスの値が食い違う理由のレッスンで説明しています。短い窓には拍が少ないので、少数の悪い拍が大きく響きます。

タイミング誤差の6つの原因

以下の図は、その後の番号付きリストにある6つの原因に、1つずつ対応しています。

1. 1 サンプリング

   各脈は最も近い目盛りに丸められ、最大で目盛り間隔の半分の誤差が生じます。

2. 2 基準点

   幅広く平らなピークはノイズで動きやすく、急な立ち上がりは動きにくくなります。

3. 3 伝播時間

   呼吸、血圧、姿勢によって、心臓からセンサーまでの遅れが拍ごとに変わります。

4. 4 動き

   腕や手首を動かすと、脈よりはるかに大きい揺れが生じます。

5. 5 弱い脈

   脈は小さくなってもセンサーのノイズは変わらないため、どの基準点も揺れが大きくなります。

6. 6 見逃した拍と余分な拍

   どれも補正が必要になり、補正はどれも推測です。

6つの小さなスケッチです。1「サンプリング」：1つの脈に数十ミリ秒間隔で点が並んでいますが、ピークに当たる点はなく、最も近い点でも目盛りの一部だけずれています。2「検出する点」：平らな頂点には幅の広い範囲、急な立ち上がりには幅の狭い範囲が描かれ、同じノイズで各点の時刻がどれだけ動くかを示しています。3「伝播時間」：ECGのスパイクが脈波の上に並び、各スパイクから脈までの遅れが拍ごとに少しずつ違います。4「動き」：小さな脈が続く静かな区間の後に、脈よりはるかに大きい揺れが続きます。5「弱い脈」：強い脈を示す破線の輪郭の下に、小さくノイズの多い脈があり、各拍の時刻の広がりが大きくなっています。6「見逃した拍と余分な拍」：検出された脈の上に目盛りが付いていて、小さい脈の1つには目盛りがなく、2つの拍の間のぴくりとした動きに余分な目盛りが付いています。

上の各段階には、それぞれ固有の誤差があります。原因ごとにまとめると、次のようになります。

1. サンプリング。 各脈を最も近い刻みに丸めることによる、刻みの間隔の半分までの誤差。毎秒10,000サンプルで記録したPPGをダウンサンプリングした予備的な研究では、25 Hzを超えれば、心電図のHRVと有意に異なる指標はありませんでした。それを下回ると、まずpNN50が崩れ（20 Hz以下）、次にRMSSDが崩れました（15 Hz以下）。平均間隔、 VLFパワー VLFパワー VLFパワー 0.003〜0.04 Hzの帯域にある心拍間隔の分散で、単位はms²です。25秒から5分ごとに繰り返すリズムを表します。少なくとも5分間の記録が必要で、24時間で読むのが最適です。 VLFパワーについてさらに詳しく 、LFパワーは、調べたすべての周波数で保たれました（ChoiとShin, 2017）。5分間の記録57件を調べた研究は、もっと厳しい線を引いています。RMSSDは、補間なしなら毎秒50サンプルまで、補間ありなら毎秒20サンプルまで、1,000 Hzの値の5%以内にとどまりました。平均脈拍数は、毎秒5サンプルでも0.05%以内にとどまりました（BérésとHejjel, 2021）。
2. 基準点。 広くて平らなピークはノイズで動きやすく、急な立ち上がりは動きにくくなります（Peraltaら, 2019）。
3. 脈波伝播時間。 呼吸、血圧、姿勢が、心臓からセンサーまでの遅れを拍ごとに変えます（Drinnanら, 2001、Mukkamalaら, 2015）。これは、血管に由来する変動を加えます。PRVの欠点とみる研究者もいれば、循環についての追加の情報とみる研究者もいます（Mejía-Mejíaら, 2020）。
4. 動き。 腕や手首の動きはセンサーをずらし、血液を押し動かして、脈よりずっと大きな揺れを作ります。一般向けと研究用のウェアラブルデバイスを調べた研究では、活動中の心拍数の誤差が、安静時より平均30%大きくなりました（Bentら, 2020）。すべての拍が必要なHRVは、心拍数よりはるかに大きな影響を受けます。
5. 弱い脈。 冷えた手、ゆるい装着、皮膚への血流の低下は、センサーのノイズを変えないまま脈を小さくします。すると、どの基準点もよりばらつきます。寒冷曝露の研究では、指と足の指のPRVが、心電図のHRVとは違う反応を示し、その違いは耳のPRVより大きいものでした（Mejía-Mejíaら, Frontiers in Physiology, 2020）。
6. 見逃した拍と余分な拍。 どちらも修復を強い、修復はどれも推測です（Peltola, 2012、Hernandoら, 2018）。

試してみる：1回の心拍、2つのセンサー

下のインタラクティブなグラフは、これらの段階を示す教材用のモデルです。人工的に作った安静時の拍5分間を、2通りで計測します。1つは心電図で、もう1つは、約200 ms遅れた脈波を見て、サンプリングし、なめらかにし、各脈で1点を見つけて、時系列を補正する、模擬の手首のセンサーです。そのうえで、このサイトのHRV計算ツールと同じコードで、両方からすべてのHRVパラメーターを計算します。

ECGとPPG、拍ごとの比較

合成した拍で、記録ではありません

上が胸部ストラップ（ECG）、下が時計（PPG） R波のピーク 計時点 補完した拍

ECG PPG

0 秒 5 秒

遅れ（R波のピークから計時点まで）

327 ms

5分間の遅れの幅

28 ms

時刻の刻み

±7.8 ms

補正した拍の数

0

64 Hzでピークの時刻を測ると、各脈の間隔は、ECGの間隔と7.8 ms（SD）ずれます。 ECGと比べると、RMSSDは+11.4%、HFパワーは+20.7%、平均心拍数は0.0%です。

サンプリング周波数 64 Hz（15.6 msごとに1サンプル） 255064100128250500

各脈で時刻を測る点

立ち上がり点 最も急な立ち上がり ピーク

呼吸が伝播時間に与える影響

なし 通常 強い

動き

じっとしている 軽い動き ウォーキング

脈の強さ

普通 弱い（手が冷たい）

サンプル間を補間する

最初の5拍

拍	ECGのRR間隔 ms	PPGのPP間隔 ms	差 ms
1	859	859	0
2	863	875	12
3	840	828	−12
4	799	813	14
5	822	813	−9

5分間の比較（PPGとECG）

指標	ECG	PPG	差
平均心拍数 bpm	68.1	68.1	0.0%
SDNN ms	35.6	36.9	+3.7%
RMSSD ms	30.0	33.4	+11.4%
pNN50 %	9.4	9.1	−3.1%
SD1 ms	21.2	23.6	+11.4%
SD2 ms	45.6	46.5	+1.9%
LF ms²	422	427	+1.1%
HF ms²	334	403	+20.7%
LF/HF	1.26	1.06	−16.2%
DFA α1	0.91	0.87	−4.6%
SampEn	1.97	1.93	−1.7%

棒は中央から伸び、±50%で止まります。黄色は時計の値がECGより高いこと、緑は低いことを示します。拍の表の黄色の行は、補正で補ったり時刻を直したりした拍です。

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最初の5秒間の2本の波形です。上はECGで、拍ごとに背が高く幅の狭いR波のピークが1つあり、下はPPGで、拍ごとに丸みのある脈が1つあって、各R波のピークから約200ミリ秒後に始まります。破線は各R波のピークから下りており、短い目盛りは各脈で時刻を測った点を示します。表示欄には、R波のピークからその点までの平均の遅れ、遅れの揺れの大きさ、センサーの時刻の刻み、補正で修正された拍の数が表示されます。1つ目の表には、ECGとPPGの最初の5つの拍間隔と、その差がミリ秒で並びます。2つ目の表には、両方の5分間から求めた11のHRV指標が並び、PPGの差が割合と小さな棒で示されます。初期設定（64 Hz、ピーク、補間なし、通常の呼吸、じっとしている）での差は、平均心拍数はECGで68.1、PPGで68.1（差0.0%）; SDNNはECGで35.6、PPGで36.9（差+3.7%）; RMSSDはECGで30.0、PPGで33.4（差+11.4%）; pNN50はECGで9.4、PPGで9.1（差−3.1%）; SD1はECGで21.2、PPGで23.6（差+11.4%）; SD2はECGで45.6、PPGで46.5（差+1.9%）; LFはECGで422、PPGで427（差+1.1%）; HFはECGで334、PPGで403（差+20.7%）; LF/HFはECGで1.26、PPGで1.06（差−16.2%）; DFA α1はECGで0.91、PPGで0.87（差−4.6%）; SampEnはECGで1.97、PPGで1.93（差−1.7%）です。スライダーでサンプリング周波数を25〜500 Hzで設定でき、ラジオボタンで、各脈で時刻を測る点、呼吸が伝播時間に与える影響、動き、脈の強さを選べます。チェックボックスで、サンプル間の補間をオンにできます。

試してほしいこと：

• 64 Hzのピークから始めます。RMSSDとHFは、約10分の1から5分の1高く出ますが、平均心拍数は動きません。
• 25 Hzに下げます。RMSSDは3分の1以上跳ね上がり、pNN50とHFも続いて上がり、 DFA DFA DFA α1 トレンド除去変動解析の短期スケーリング指数。1に近いと、拍はあらゆる尺度で記憶をもち、0.5に近いとノイズのようにふるまいます。α2は、より長い区間での同じ傾きです。 DFA α1についてさらに詳しく α1は下がります。次に補間をオンにすると、その大部分が戻るのがわかります。
• 250 Hzで、ピークから最も急な立ち上がりか、立ち上がりの始点に切り替えます。間隔の誤差が小さくなります。
• ほかをすべて理想的な設定にしたまま、呼吸の影響を最も強くします。脈波伝播時間の揺れだけで、RMSSDとHFは膨らみ、LFは変わりません。
• 歩行を選びます。ファームウェアが拍を見逃したり作り出したりし、補正が推測を重ねて、拍ごとの指標はすべて崩れますが、平均心拍数のずれは1パーセントにも満たないままです。

このモデルは単純化したものです。実際のセンサーはフィルターが異なり、実際の脈波伝播時間はもっと複雑に変わり、実際の補正の規則は非公開です。モデルの数値は、方向とおおよその大きさとして受け取ってください。自分のデバイスの予測としては使えません。

どのHRVパラメーターが影響を受けるか、その理由

下のチャートは、この節の後ろにある表をまとめたものです。塗りつぶされた区画が多いほど、PPGのタイミング誤差でその指標が大きく動きます。

指標 非常に低い 高い

時間領域

• 平均心拍数 : 非常に低い
• SDNN（5分以上） : 低い〜中程度 （メカニズム）
• RMSSD : 高い （メカニズム）
• pNN50 : 高く、不安定 （メカニズム）

ポアンカレプロット

• SD1 : 高い （メカニズム）
• SD2 : 低い （メカニズム）

周波数領域

• HFパワー : 高い
• LFパワー : ジッターには低く、欠損には中程度 （メカニズム）
• LF/HF : 中程度〜高い （メカニズム）

非線形指標

• DFA α1 : 中程度 （メカニズム）
• サンプルエントロピーと近似エントロピー : 中程度（増減の向きは一定しない） （メカニズム）

感度 範囲の上限 届かない部分

HRV指標ごとに1行ある図で、時間領域、ポアンカレプロット、周波数領域、非線形指標に分かれています。各行には、感度が非常に低いものから高いものまでを示す4区画の棒と、表に書かれたその行の言葉があります。

下の表の大半は、2つの考え方で説明できます。

1つ目は、タイミング誤差が主に脈ごとにランダムだということです。ある脈が少し遅く測られると、1つの間隔が長くなり、次の間隔が短くなるため、誤差は拍ごとの差にそのまま乗ります。各脈の時刻が標準偏差σのランダムな量だけずれるとすると、隣り合う差の誤差の分散は6σ²になり、RMSSDはおよそ次のように大きくなります。

$$\text{RMSSD}_{\text{PPG}}^2 \approx \text{RMSSD}_{\text{ECG}}^2 + 6\sigma^2$$

これは、タイミングノイズの2乗が、RMSSDの2乗に加わる、という意味です。σ = 5 msなら、6σ²は150 ms²です。真のRMSSDが30 msなら、約32 msと読まれ、8%高くなります。真のRMSSDが15 msなら、約19 msと読まれ、30%近く高くなります。同じタイミング誤差でも、HRVが低い人ほど影響が大きくなります。この式は、誤差が互いに独立だと仮定して、RMSSDの定義から私たちが導いたものです。公表された結果ではなく、機序の説明です。

2つ目は、周波数についての考え方です。脈の時刻のランダムな誤差は、間隔ではジグザグの速い誤差になり、スペクトルでは主に高周波帯に入ります。呼吸に関連した変動がある帯域です。LF帯のようなゆっくりしたリズムや、ゆっくりしたずれは、ほとんど影響を受けません。

「機序」と記したものは、測定された結果ではなく、指標の作りからの推論を表しています。実際には、ファームウェアの補正と窓の選び方が、センサーと同じくらい重要なことが多く、デバイスはこの表の予測より悪くも良くもなりえます。

研究でわかっていること

一致度の統計をやさしく言うと

検証研究は、デバイスを基準（通常は心電図）と、同じ人で同時に比べます。相関だけでは誤解を招きます。2つの方法が一緒に上がり下がりしていても、大きく食い違っていることがあるからです（BlandとAltman, 1986）。よく使われる要約は、Bland–Altman分析です。

• 平均バイアスは、デバイスと基準との差の平均です。+3 msのバイアスは、デバイスが平均で3 ms高く出るという意味です。
• 一致限界は、個々の差の95%が収まる範囲で、バイアスにプラスマイナス標準偏差の約2倍を加えたものです。一致限界が広いと、平均のバイアスがなくても、1回の測定値が大きくずれることがあります。

ウェアラブルデバイスの研究の多くは、平均絶対パーセント誤差（MAPE）と一致相関係数（CCC）も報告します。これらはデバイス別のHRVで説明しています。

安静時と睡眠中

体が静止していると、結果が最もよくなります。

• PRVとHRVを比べた研究のレビューでは、PRVは安静時には十分に正確でしたが、短期の変動がやや多めに見積もられた研究が多く、著者らは、その原因を呼吸が循環に作用することだとしました（SchäferとVagedes, 2013）。
• ティルトテーブルに乗った若い17人では、PRVとHRVの指標に有意差はなく、相関は0.97を超えました。残った差は、主にHF帯にありました（Gilら, 2010）。
• PRVは、安静時の健康な人ではHRVの代わりとしてよく機能し、相関は82%を超えましたが、運動後や心臓病のある人では、特に周波数領域の指標でうまく機能しませんでした（Pinheiroら, 2016）。
• 夜間に胸部ストラップの心電図と比べた、健康な成人13人、延べ536夜の研究では、RMSSDについて、Oura Ring Gen 4はCCCが0.99でMAPEが5.96%、Oura Gen 3は0.97と7.15%、WHOOP 4.0は0.94と8.17%、Garmin Fenix 6は0.87と10.52%、Polar Grit X Proは0.82と16.32%でした（Dialら, 2025）。
• 自宅の健康な成人35人では、Ouraリングは夜間の心拍数とRMSSDを、5分間の窓でも一晩の平均でも、著者らの判断では正確に測りました。ただし、RMSSDの平均は心電図より約15 ms低くなりました。SDNN、pNN50、HFは一晩の平均としてのみ許容範囲で、LFとLF/HFはどちらでも誤差が大きくなりました（Caoら, 2022）。
• 睡眠検査室の成人53人では、メーカーが生の拍の間隔を提供したWHOOP 3.0が、心電図とほぼ完全に一致しました（級内相関係数（ICC）0.99、平均の過小評価は4.5 ms）。Apple Watch、Polar、Ouraは、各社の処理を使い、一致は良好（0.63〜0.67）でした。覚醒中に行うGarminの3分間テストは、一致が低い結果（0.24）でした。いくつかのデバイスは、低いHRVを高く、高いHRVを低く読みました（Millerら, 2022）。

ストラップ、リング、手首、カメラの比較

若い成人5人を対象に、安静時の試行計148回で複数誘導の心電図と比べた研究では、同じアプリでRMSSDの平均誤差が、Polar H10の胸部ストラップでは4.10%、スマートフォンのカメラでは9.43%でした。Ouraリングは6.84%で、3分間のテストを使うもう一つの胸部ストラップ方式は11.27%でした（Stoneら, 2021）。安静時の健康な29人では、スマートフォンのPPGも胸部ストラップも、RMSSDについて心電図と許容できる一致を示しました（Plewsら, 2017）。センサーは要因の一つにすぎず、記録時間と処理も影響します。指先のHRVでは、スマートフォンのカメラ、指クリップ、リングをさらに詳しく扱っています。

動きがあるとき

胸部ストラップは持ちこたえます。生の心電図波形と照らして判定した研究では、Polar H10のストラップは、軽い活動から激しい活動まで、拍の99.6%を正しく計時し、高強度の運動中でも99.4%でした（Gilgen-Ammannら, 2019）。光学センサーはそうはいきません。身体活動と一部の精神的ストレスで、PRVとHRVの一致が大きく悪化し、許容できないことも多くありました（SchäferとVagedes, 2013）。大半のウェアラブルデバイスが睡眠中にHRVを測る主な理由は、これです。

ネット上の議論を公平に見る

ウェアラブルデバイスのHRVについては、ネット上で2つの陣営が議論しています。

「PRVはHRVではない」。 この側は、物理についてはその通りです。PPGデバイスが測るのは皮膚での脈で、その信号には、心臓のリズムに加えて、脈波伝播時間の変化、血管の緊張度、脈波の形が含まれます。レビューは、PRVをあらゆる状況でHRVの有効な代わりとみなすべきではないと結論づけていて（Mejía-Mejíaら, 2020）、動き、ストレス、寒さ、運動、心臓病があると、その差は広がります（SchäferとVagedes, 2013、Pinheiroら, 2016）。

「安静時なら十分近い」。 この側は、実践についてはその通りです。じっとしている健康な人で、特に一晩で平均した場合、最も良いデバイスは心電図と平均で数ミリ秒の範囲に収まります（Dialら, 2025）。これは、大半の人が追っている夜ごとの変化に比べて小さな差です。

この2つは両立します。この違いが問題になるのは、次のようなときです。

• 拍ごとの精度が必要なとき（一回だけの短い測定値、pNN50、HFパワー、DFA α1など）。
• 運動中、または運動の直後に測るとき。
• 余分な拍や心房細動が多いなど、リズムが不規則なとき。そうした拍は見逃されたりならされたりしやすいためです。
• 研究をしているとき、またはデバイス間や公表された母集団の基準値と数値を比べるとき。

同じデバイスを同じ着け方で、夜ごとに自分の夜間のRMSSDを追うだけなら、問題ははるかに小さくなります。毎晩3 ms高く出るデバイスでも、自分がどちらへ向かっているかは示してくれます。

どうすればよいか

• デバイスは1つに決め、自分自身とだけ比べる。 ブランドごとに、センサー、基準点、補正、窓が違うので、2つのデバイスの絶対値は置き換えられません。
• 一回の値ではなく推移を読む。 夜間の平均は、一回だけの短い測定値より信頼できます。
• 短い朝の測定、運動まわりの測定、研究には胸部ストラップを使う。 電気的なR波のタイミングを測り、動きにも持ちこたえます。
• 光学センサーを助ける。 密着させて装着し、単発の測定ではじっとして、冷えた手は先に温めます。
• ウェアラブルデバイスの細かい指標には慎重になる。 腕時計のpNN50、HF、LF/HF、DFA α1は、おおまかなものとして扱ってください。
• 心拍が不規則に感じられたら、医師に相談する。 どちらのデバイスも、診断用の心電図ではありません。

根拠をやさしくまとめたものは手首のHRVは胸部ストラップと同じくらい正確ですか？を、各ブランドが何を報告するかはデバイス別のHRVをご覧ください。