
心拍モニター(HRM )は、心拍数をリアルタイムで測定・表示したり、記録して後で分析したりできる個人用モニタリング機器です。主に、様々な運動中に心拍数データを収集するために使用されます。心臓の電気的情報を測定することを心電図(ECGまたはEKG)と呼びます。
病院で使用される医療用心拍数モニタリングは通常、有線で行われ、複数のセンサーが使用されています。携帯型の医療機器はホルター心拍モニターと呼ばれます。消費者向け心拍数モニターは日常使用を目的として設計されており、接続に有線は使用されません。
初期モデルは、胸部に装着する電極リード線が接続されたモニタリングボックスで構成されていました。最初のワイヤレス心電図心拍モニターは、1977年にPolar Electro社によってフィンランドのクロスカントリースキー代表チームのトレーニング補助器具として発明されました。1980年代半ばに「インテンシティトレーニング」がスポーツ界で人気のコンセプトとなったため、1983年にはワイヤレス個人用心拍モニターの小売販売が開始されました。[ 1 ]

現代の心拍モニターは、心臓の信号を記録する方法として、一般的に2つの異なる方法(電気的および光学的)のいずれかを採用しています。どちらの信号も、パン・トンプキンス法などの完全自動化アルゴリズムを用いて心拍数を測定することで、同じ基本的な心拍数データを提供します。[ 2 ]
ECG (心電図) センサーは、心室の拡張と収縮を制御する電気信号によって生成される生体電位を測定します。通常は医療機器に実装されています。
PPG (光電式容積脈波記録法) センサーは光ベースの技術を使用して、心臓のポンプ作用によって制御される血液量を測定します。
電気モニターは、胸部ストラップに装着するモニター/送信機と受信機の2つの要素で構成されています。心拍が検出されると無線信号が送信され、受信機はそれを使用して現在の心拍数を表示/決定します。この信号は、単純な無線パルス、または胸部ストラップからの一意のコード化信号(Bluetooth、ANT、またはその他の低電力無線リンクなど)のいずれかになります。新しい技術により、ユーザーの受信機が近くの他の送信機からの信号を使用すること(クロストーク干渉と呼ばれる)や盗聴を防ぐことができます。古いPolar 5.1 kHz無線送信技術は水中でも使用できることに注意してください。BluetoothとAnt+はどちらも2.4 GHz無線帯域を使用しますが、この帯域は水中では信号を送信できません。
最近の機器では、LEDから皮膚を通して光を照射し、血管からの散乱光を測定することで心拍数を測定する光学技術が用いられています。この技術を用いた機器の中には、心拍数測定に加えて、血中酸素飽和度(SpO₂ )も測定できるものがあります。また、最近の光学センサーの中には、前述のようにデータを送信できるものもあります。
携帯電話や腕時計などの新しいデバイスは、情報の表示や収集に使用できます。一部のデバイスは、心拍数、酸素飽和度、その他のパラメータを同時に監視できます。これらのデバイスには、速度、位置、距離を検出するために加速度計、ジャイロスコープ、GPSなどのセンサーが搭載されている場合があります。[ 3 ]近年、スマートウォッチに心拍数モニターが搭載されることが一般的になり、人気が高まっています。[ 4 ]一部のスマートウォッチ、スマートバンド、携帯電話では、 PPGセンサーが使用されていることがよくあります。[ 5 ]
Garmin(Venu Sq 2およびLily*)、Polar Electro(Polar H9、Polar H10、Polar Verity Sense)、[ 6 ] Suunto、Samsung Galaxy Watch(Galaxy Watch 5およびGalaxy Watch 6*)、Google(Pixel Watch 2*)、Spade and Company、Vital Fitness Tracker**、Apple Watch(Series 7**、Series 9*、Apple Watch SE*、Apple Watch Ultra 2*)、Mobvoi(TicWatch Pro 5*) 、 Fitbit(Versa 3**およびVersa 4*)は、消費者向け心拍数製品を販売しているベンダーです。ほとんどの企業は独自の心拍数アルゴリズムを使用しています。[ 7 ] [ 8 ]
新しい手首型心拍モニターは、胸部ストラップ型のものとほぼ同等の精度を実現しており[ 9 ]、独立したテストでは最大95%の精度を示していますが、場合によっては30%以上の誤差が数分間続くことがあります[ 10 ] 。光学式デバイスは、激しい運動中や[ 11 ] 、水中で使用すると精度が低下する可能性があります。
現在、心拍変動は光学式デバイスではあまり利用できません。[ 12 ] Appleは2018年にApple WatchデバイスにHRVデータ収集を導入しました。[ 13 ] Fitbitは2020年に発売されたFitbit Senseから自社デバイスでHRVモニタリングを提供し始めました。[ 14 ]
機械学習を用いた心拍数予測は、健康モニタリングやスポーツパフォーマンス研究において大きな注目を集めている。Namaziら(2025)は、スポーツ活動中にウェアラブルセンサーから収集された心拍数(HR)、呼吸数(BR)、RR間隔などの生理学的データを用いて、長短期記憶(LSTM)、物理学情報に基づくニューラルネットワーク(PINN)、1次元畳み込みニューラルネットワーク(1次元CNN)などの様々なモデルを評価した。この研究では、これらのモデルに特異スペクトル解析(SSA)を組み合わせたハイブリッドアプローチを導入し、予測性能を向上させた。テストされたモデルの中で、SSA-LSTM法は、特に多変量入力(HR + BR + RR)を使用した場合に、最も低い予測誤差を示した。これらの知見は、スポーツやヘルスケアの現場におけるリアルタイム心血管モニタリングのためのAI駆動型多変量予測モデルの使用を裏付けている。[ 15 ]