レッスン6/20 · レベル2:数値の読み方

RMSSD、SDNN、lnRMSSDの解説

RMSSDは、心拍と心拍の間隔が直前の間隔とどれだけ違うかを測ります。SDNNは、すべての間隔がどれだけ散らばっているかを測ります。lnRMSSDは、RMSSDを対数で表したもので、推移を追うのに使います。三つは同じ心拍を別の角度から表すため、数値を置き換えることはできません。

このページの内容 6セクション

要点

  • RMSSDは1拍から次の拍への変化を追い、SDNNはすべての間隔の全体的な散らばりを追います。
  • SDNNは記録が長いほど大きくなるため、24時間のSDNNと5分間のSDNNは別のものです。
  • lnRMSSDは、RMSSDの自然対数です。日ごとの変化を比べやすくなります。
  • ある指標の数値は、別の指標を使った基準値や機器と決して比べないでください。
このレッスンで身につくこと
  • RMSSD、SDNN、lnRMSSDを、それぞれ1文で定義できます。
  • SDNNは記録時間に左右され、RMSSDはそれよりずっと左右されにくい理由を説明できます。
  • スポーツ科学の研究者が、RMSSDそのものではなくlnRMSSDを追う理由を説明できます。
  • 自分の機器がどの指標を表示しているかを言え、RMSSDとSDNNを互いに換算できない理由を説明できます。

RMSSDは、心拍と心拍の間隔が直前の間隔とどれだけ違うかを測ります。SDNNは、すべての間隔が平均のまわりにどれだけ散らばっているかを測ります。lnRMSSDはRMSSDの自然対数で、スポーツ科学の研究者が推移を追うのに使います。三つとも同じ心拍のリストから求めますが、答える問いが違うので、互いに置き換えることはできません。

レッスン5では、短い間隔のリストから、心拍変動(HRV)の数値を手で求めました。このレッスンでは、アプリや論文で最もよく出会う三つの数値に名前をつけ、それぞれが何に向いているかを見ます。

一つの心拍リストから得られる三つの数値

指標測るもの主に反映するもの記録時間で変わるか目にする場所
RMSSD RMSSD 隣接するNN間隔の差の二乗平均平方根。1拍ごとの心拍間隔が次の拍とどれだけ違うかをミリ秒で表すHRV指標で、主に迷走神経の活動を反映します。 RMSSDについてさらに詳しく 各間隔が直前の間隔とどれだけ違うか迷走神経が生む、素早い呼吸に連動した変化少し変わる大半のリングやバンド(レッスン8を参照)、研究
SDNN SDNN 記録に含まれるすべてのNN間隔の標準偏差で、単位はミリ秒です。全体の変動を表し、値は記録時間に強く左右されます。 SDNNについてさらに詳しく すべての間隔がどれだけ散らばっているか短い記録では呼吸に連動した変化、長い記録ではゆっくりした揺れも大きく変わるApple Watch、24時間の医療用記録
lnRMSSD lnRMSSD RMSSDの自然対数で、単位はありません。対数をとるとRMSSDの値の散らばりが整い、日ごとの変化を比べたり分析したりしやすくなります。 lnRMSSDについてさらに詳しく RMSSDの自然対数RMSSDと同じものを、対数の尺度で少し変わるスポーツ科学の研究

四つ目の数値としてpNN50も、研究に登場します。隣り合う間隔のうち、差が50 msを超えるものの割合で、RMSSDと同じく、迷走神経活動と密接に関連しています。欧州心臓病学会と北米ペーシング・電気生理学会のタスクフォース(Task Force、1996)と、ShafferとGinsberg(2017)が示しているとおりです。

RMSSD:拍ごとの変化

RMSSDは、「root mean square of successive differences」の略で、隣接するNN間隔の差の二乗平均平方根という意味です。求めるには、各間隔と次の間隔の差を取り、その差を二乗して平均し、平方根を取ります。これは、HRVの国際標準での定義です(Task Force, 1996)。

下で、このコースの教材用の記録にある十拍を使って、順にたどってみてください。各ステップで合計の一部が加わり、どの拍を変えても、すべてのステップが更新されます。

RMSSDをステップごとに計算

10拍分、すべての数値を表示

10個の間隔(ms、300〜2000)

この10個の間隔のRMSSDは26.9 msです。

ステップ 5 /5

  1. ステップ1/5 間隔を確認する

    1拍目880 ms
    2拍目826 ms
    3拍目812 ms
    4拍目823 ms
    5拍目848 ms
    6拍目877 ms
    7拍目880 ms
    8拍目866 ms
    9拍目828 ms
    10拍目815 ms

    11拍の間の10個の間隔(ミリ秒)です。

  2. ステップ2/5 次の間隔から、その前の間隔を引く

    2拍目 − 1拍目−54 ms
    3拍目 − 2拍目−14 ms
    4拍目 − 3拍目+11 ms
    5拍目 − 4拍目+25 ms
    6拍目 − 5拍目+29 ms
    7拍目 − 6拍目+3 ms
    8拍目 − 7拍目−14 ms
    9拍目 − 8拍目−38 ms
    10拍目 − 9拍目−13 ms

    プラスは、その拍で心拍がゆっくりになったこと、マイナスは速くなったことを表します。

  3. ステップ3/5 各差を二乗する

    差12916
    差2196
    差3121
    差4625
    差5841
    差69
    差7196
    差81444
    差9169
    合計6517

    二乗すると値がすべて正になり、大きな変化の重みが増します。

  4. ステップ4/5 二乗した値を平均する

    6517 ÷ 9724.11
  5. ステップ5/5 平方根を取る

    √724.1126.9 ms

    RMSSD 26.9 ms

JavaScriptをオンにすると、ステップが1つずつ表示され、拍の値を変更できます。

教材用の記録の10拍から、RMSSDを1ステップずつ計算します。どれか1拍を変えると、すべてのステップが更新されます。

ミリ秒で表した10個の心拍間隔が、編集できる形で1行に並び、その下にRMSSDの計算が番号付きのステップで続きます。間隔を確認する; 次の間隔から、その前の間隔を引く; 各差を二乗する; 二乗した値を平均する; 平方根を取る。最後のステップでは、RMSSDは26.9 msです。「戻る」「次へ」ボタンでステップを移動できます。

RMSSDは隣り合うものだけを比べるので、素早い変化を捉えます。その中で最も大きいのは、呼吸に合わせて心臓が速くなったり遅くなったりする変化です。レッスン3で出会ったものです。これを生むのは迷走神経で、心臓につながる「 休息と消化 副交感神経系 自律神経系の「休息と消化」の枝。おもに迷走神経を通して心拍を遅くし、心拍変動(HRV)の拍ごとの変動の大半を生み出します。 副交感神経系についてさらに詳しく 」の主な神経です。研究者が、迷走神経活動を推定するための時間領域の主要な指標としてRMSSDを使うのは、このためです(ShafferとGinsberg, 2017)。

RMSSDは、短い記録でも安定しています。仰向けで測った成人3,387人の研究では、わずか10秒間の1区間でも、4〜5分間の記録と比べて有効なRMSSDが得られました。SDNNにはもっと長さが必要で、著者らは少なくとも30秒間、または10秒間の区間を複数回平均することを勧めています。試したどの長さでも、RMSSDのほうがSDNNより長い記録とよく一致しました(Munozら, 2015)。レッスン8で出会うリングやバンドの大半は、RMSSDを表示します。

SDNN:全体の散らばり

SDNNは、正常な拍どうしの間隔の標準偏差です(「NN」は、ふつうの心拍どうしの間隔で、余分な拍や抜けた拍を除いたものを指します)(Task Force, 1996)。それぞれの間隔が、全体の平均の間隔から、平均してどれだけ離れているかを示します。

下で、同じ十拍を使って求めてみてください。次に、1拍目をずっと長くしてみてください。平均から大きく離れた間隔が一つあると、二乗した偏差が大きく加わり、SDNNが跳ね上がります。

SDNNをステップごとに計算

10拍分、すべての数値を表示

10個の間隔(ms、300〜2000)

この10個の間隔のSDNNは28.0 msです。

ステップ 6 /6

  1. ステップ1/6 間隔を確認する

    1拍目880 ms
    2拍目826 ms
    3拍目812 ms
    4拍目823 ms
    5拍目848 ms
    6拍目877 ms
    7拍目880 ms
    8拍目866 ms
    9拍目828 ms
    10拍目815 ms

    11拍の間の10個の間隔(ミリ秒)です。

  2. ステップ2/6 平均の間隔を求める

    間隔の合計8455 ms
    間隔の数10
    平均8455 ÷ 10 = 845.5 ms
  3. ステップ3/6 各間隔から平均を引く

    1拍目880 − 845.5 = 34.5
    2拍目826 − 845.5 = −19.5
    3拍目812 − 845.5 = −33.5
    4拍目823 − 845.5 = −22.5
    5拍目848 − 845.5 = 2.5
    6拍目877 − 845.5 = 31.5
    7拍目880 − 845.5 = 34.5
    8拍目866 − 845.5 = 20.5
    9拍目828 − 845.5 = −17.5
    10拍目815 − 845.5 = −30.5
  4. ステップ4/6 各偏差を二乗する

    1拍目1190.25
    2拍目380.25
    3拍目1122.25
    4拍目506.25
    5拍目6.25
    6拍目992.25
    7拍目1190.25
    8拍目420.25
    9拍目306.25
    10拍目930.25
    合計7044.50
  5. ステップ5/6 間隔の数より1小さい数で割る

    7044.50 ÷ 9782.72

    Nではなく N − 1 で割ったものが標本標準偏差で、これが一般的な選び方です。

  6. ステップ6/6 平方根を取る

    √782.7228.0 ms

    SDNN 28.0 ms

JavaScriptをオンにすると、ステップが1つずつ表示され、拍の値を変更できます。

教材用の記録の10拍から、SDNNを1ステップずつ計算します。どれか1拍を変えると、すべてのステップが更新されます。

ミリ秒で表した10個の心拍間隔が、編集できる形で1行に並び、その下にSDNNの計算が番号付きのステップで続きます。間隔を確認する; 平均の間隔を求める; 各間隔から平均を引く; 各偏差を二乗する; 間隔の数より1小さい数で割る; 平方根を取る。最後のステップでは、SDNNは28.0 msです。「戻る」「次へ」ボタンでステップを移動できます。

違いは、時間とともに現れます。短い安静時の記録では、SDNNの大きな部分が、RMSSDを生むのと同じ呼吸のリズムに由来します。記録が長くなると、SDNNには、活動の変化や昼と夜の切り替わりのような、もっとゆっくりした揺れも含まれます(ShafferとGinsberg, 2017)。記録が長いほど、ゆっくりした揺れを多く捉えるので、SDNNは大きくなり続けます。HRVの国際標準は、長さの違う記録のSDNNを比べるのは「不適切」だとしています(Task Force, 1996)。医療用のホルター心電計による24時間のSDNNと、時計による5分間のSDNNは、別の数値です。

「ヘルスケア」Appは、Apple WatchのHRVをSDNNとして保存しています。データ型の名前は「heartRateVariabilitySDNN」で、正常な心拍どうしの間隔の標準偏差です。Apple Watchをお持ちの場合は、Apple WatchのHRVが他機種と違うのはなぜ?をお読みください。

lnRMSSD:なぜ対数を使うのか

RMSSDの値は偏っています。大半の測定値は中間の帯域にありますが、少数が非常に高く、目盛りが引き伸ばされます。80から100 msへの上昇は、20から25 msへの変化と並べると非常に大きく見えますが、どちらも25%の上昇です。

自然対数を取ると、これがならされます。対数の尺度では、同じ割合の変化が同じに見え、平均やほかの統計量も、期待どおりに働きます。選手を日ごとに追うスポーツ科学の研究者は、この偏りのためにRMSSDを対数変換し、通常はlnRMSSDの7日間の移動平均を追います(Plewsら, 2012、2013)。この考え方は、レッスン10で使います。

簡単な例です。RMSSDが40 msなら、ln(40) ≈ 3.69です。RMSSDが50 msなら、ln(50) ≈ 3.91です。

アプリによっては、lnRMSSDを独自の尺度のスコアに変えています。65のような数値に「ms」がついていなければ、アプリのヘルプページで、どう作られているかを確かめてください。RMSSDの表とは比べないでください。

さらに詳しく lnRMSSDの数学

「ln」は自然対数で、e(約2.718)を底とする対数です。掛け算を足し算に変えます。ln(a × b) = ln(a) + ln(b)です。そのため、RMSSDが10%上がると、20 msから始めても80 msから始めても、lnRMSSDには常に約0.095が加わります。

lnRMSSDからRMSSDに戻すには、eをその値で累乗します。e^3.69 ≈ 40 msです。lnRMSSDを入力すれば、HRVチェッカーがこれを計算します。

研究者が対数変換を行うのは、一般的な統計検定の多くが、値が平均の両側に均等に広がっていることを前提としているからでもあります。生のRMSSDは高い値の側に長い裾を引きますが、その対数は、はるかに均等です。

どれを追えばよいか

機器が出す指標を、一貫して使ってください。毎日の回復の推移を追うには、RMSSDまたはlnRMSSDが一般的です。短期の変化に反応し、短い記録から求められるためです。機器がSDNNを表示する場合は、SDNNどうしで比べて追ってください。それでも推移には意味があります。

決してしてはいけないのは、指標を混ぜることです。SDNNの48 msとRMSSDの48 msは、同じものではありません。HRVチェッカーは、どの指標かを尋ね、その指標の母集団の基準値とだけ比べます。全体像については、HRVの測り方:センサー・タイミング・精度とOura・WHOOP・Garmin・AppleのHRVをご覧ください。

さらに詳しく 時間領域の指標ファミリーのほかの仲間

国際標準は、上の三つ以外にも、時間領域の指標を挙げています(Task Force, 1996)。研究論文や、Kubios HRVのような解析ソフトで出会うでしょう。

  • 平均RR間隔は、間隔の平均です。心拍数は、60,000をこれで割った値です。
  • SDSDは、拍ごとの差の標準偏差です。安静時の記録では、RMSSDとほぼ同じ数値になります。
  • NN50とpNN50は、50 msより大きい差の数と割合です。pNN20は、同じ指標で境界を20 msにしたもので、拍が50 ms跳ねることが少ない人でも動きます。
  • SDANNとSDNNインデックスは、24時間のSDNNを、5分ごとの区間のあいだのゆっくりしたドリフトと、区間内の変動に分けたものです。
  • HRV三角指数とTINNは、間隔のヒストグラムから読み取ります。SD1とSD2は、ポアンカレプロットから読み取ります。SD1は、RMSSDを2の平方根で割った値です。

用語集の各ページでは、このコースの教材用の記録で、それぞれの指標を全ステップを示して求めています。

周波数領域の指標

研究論文や一部のアプリは、音を低音と高音に分けるように、HRVを速さの異なるリズムに分けます。最もよく出会うのは二つです。HFパワー( HF HFパワー 心拍間隔の分散のうち、通常の呼吸の範囲である0.15〜0.40 Hzの帯域に入る部分で、単位はms²。呼吸が毎分9〜24回のとき、主に迷走神経活動を反映します。 HFパワーについてさらに詳しく :高周波)は、呼吸に従う速いリズムで、RMSSDの周波数領域での相棒にあたります。LFパワー( LF LFパワー 心拍間隔の分散のうち0.04〜0.15 Hzの帯域に入る部分で、単位はms²。7〜25秒ごとに繰り返すリズムです。かつては交感神経の活動と読まれましたが、現在は異論があります。 LFパワーについてさらに詳しく :低周波)は、約10秒に1回の波という、もっとゆっくりしたリズムです。アプリは、その比であるLF/HFを「バランス」のスコアとして表示することがあります。注意して扱ってください。神経系の二つの系統のバランスを推定できる可能性があるのは、統制された条件のもとだけです(ShafferとGinsberg, 2017)。理由はレッスン3で説明しました。自分のデータを読むのに、これらは必要ありません。アナリストレベルのレッスン18では、操作できるインタラクティブなグラフを使って、スペクトルを順に組み立てます。HRVアプリのLF、HF、VLF、n.u.とは?では、周波数の画面全体を読み解きます。

次は、自分のHRVを基準値と比べる:年齢・性別・体力です。

HRV指標の一覧

やってみましょう

自分の機器がどの指標を表示しているかを調べてください。ヘルプページか、アプリから書き出したデータを見てください。レッスン2で書き留めた数値の横に、指標の名前を書き込んでください。RMSSDなら、スマートフォンの電卓のlnキーで、その自然対数を求めてください。

理解度チェック

4問中3問(60%)以上正解すると合格となり、このレッスンに完了のチェックが付きます。何度でも挑戦できます。選択肢の順番は毎回入れ替わり、最高得点が記録されます。

以下の問題はJavaScriptがなくても読めます。答え合わせにはJavaScriptが必要です。

問題1 拍と拍の間隔の、一つから次への変化を見る指標はどれですか?
問題2 同じ人で、24時間のSDNNが5分間のSDNNよりはるかに大きくなるのはなぜですか?
問題3 スポーツ科学の研究者が、RMSSDではなくlnRMSSDを追うことが多いのはなぜですか?
問題4 Apple Watchに48 msと表示されています。基準値の表にはRMSSDの値が載っています。直接比べてもよいですか?

  1. レベル1バッジ: レッスン0/5
  2. レベル2バッジ: レッスン0/5
  3. レベル3バッジ: レッスン0/5
  4. レベル4バッジ: レッスン0/5
レッスン0/20 · 現在レベル1/4 修了証の取得方法
コースの全体像

出典

  1. An overview of heart rate variability metrics and norms Frontiers in Public Health, 2017
  2. Heart rate variability: standards of measurement, physiological interpretation and clinical use Circulation (Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of Pacing and Electrophysiology), 1996
  3. Validity of (ultra-)short recordings for heart rate variability measurements PLOS ONE, 2015
  4. Heart rate variability in elite triathletes, is variation in variability the key to effective training? A case comparison European Journal of Applied Physiology, 2012
  5. Training adaptation and heart rate variability in elite endurance athletes: opening the door to effective monitoring Sports Medicine, 2013
  6. heartRateVariabilitySDNN (HealthKit documentation) Apple Developer