【スマートウォッチで自律神経が見たい！】Polar Vantage V3を使って　その1

Posted at 2024-05-05

背景

2023年11月にPolar Vantage V3というPolarのスマートウォッチを購入しました。こちらで取り出せる生データが非常に興味深かったので投稿します。

Polar Vantage V3とは

Polar Vantage V3の特徴は数え切れないぐらいありますが、今回は、「自律神経」というテーマのため、脈拍センサに絞って説明します。

高性能な脈拍センサー

脈拍は、背面から照射される緑色のLEDの反射波から算出されます。（参考：脈波センサ）
LEDの強度が弱いと、反射波の振幅が小さくなり、S/N比が小さくなります。

Vantage V3ではLEDの数が一般的なスマートウォッチと比べて多く、それによって、高精度に脈拍を測定できます。

（LEDがいっぱい！）

LEDの数が多いと消費電流もそれに応じて多くなりますが、このウォッチの電池持ちは非常に良いです。（1度の充電で1週間ぐらい持ちます。）電池持ちが良いということは、それだけ長時間装着できるので、データの欠損も少なくてすみます。

脈拍と自律神経

少し生体の話になりますが、脈拍から自律神経が推定できる仕組みを説明します。
脈拍数（心拍数）は、通常も一定に見えて、実は絶えず変化しています。
↓脈拍波形のイメージ。赤い点が「ドクン」と脈打つところだと思ってください。

↓一拍毎の脈拍の変動をプロットすると

このように脈拍数は、比較的短い周期の変動（赤い線、高周波成分の変動：High Frequency）と比較的長い周期の変動（青い線、低周波成分の変動：Low Frequency）で変化します。

高周波の変動は主に副交感神経の影響で、低周波の変動は交感神経と副交感神経の影響によって生じます。ですので、低周波の変動と高周波の変動を追うことができれば、自律神経（交感神経・副交換神経）の働きを見ることができます。

一般的なスマートウォッチの脈拍性能

一般的なスマートウォッチは、1分間あたり60bpmといったように単位時間あたりの平均脈拍数を取得できますが、1拍ごとの脈拍間隔を取得できる機器は見たことがありません。しかしながら、このPolar Vantage V3は、一拍一拍の脈拍間隔が取得できるのです。

Polar Vantage V3の生データのダウンロード方法

Polarのアカウントを登録し、デバイスを装着してデータをためる
アカウントページから、Downloadボタンを押す。※最初のアクセス時は、Downloadボタンを押したあとデータ処理の時間がかかる。データ処理が終わったあとに、ダウンロードリンクがメールで送信される。

生データの中身

ダウンロードしたフォルダを見てみると、いろいろなファイルが存在します。この中の「ppi_samples~~.json」ファイルが、脈拍間隔が保存されているファイルになります。（ppiはpeak to peak intervalの略？と思います）

このjsonファイルの中身を見てみると、

json

[
  {
    "date": "2024-05-01",
    "devicePpiSamplesList": [
      {
        "deviceId": "12345678",
        "ppiSamples": [
          {
            "sampleDateTime": "2024-05-01T00:00:00.938",
            "pulseLength": 674
          },
          {
            "sampleDateTime": "2024-05-01T00:00:01.612",
            "pulseLength": 707
          },
          {
            "sampleDateTime": "2024-05-01T00:00:02.319",
            "pulseLength": 721
          },
          {
            "sampleDateTime": "2024-05-01T00:00:03.040",
            "pulseLength": 704
          },
....

となっており、デバイスごとのppiが出力されています。

pythonで心拍変動を可視化

ファイルをデータフレームへ

jsonファイルをpythonで読み取り、心拍変動を可視化してみます。

python

import pandas as pd
import glob
import json

fs = glob.glob("ppi*.json")

dic_all = []

for f in fs:
    print(f)
    with open(f) as json_open:
        json_data = json.load(json_open)
    
    #各jsonに日付ごとのデータが入っている
    for j in json_data:
        tdic = j["devicePpiSamplesList"][0]["ppiSamples"] #デバイスは一つしかないので
        dic_all.append(tdic)

flat = [x for row in dic_all for x in row]
df = pd.DataFrame(flat)

df["sampleDateTime"] = pd.to_datetime(df["sampleDateTime"])
df["MeasDate"] = df["sampleDateTime"].apply(lambda x: f"{x.year}-{x.month}-{x.day}")
df = df.rename(columns={"pulseLength": "rri"})
df["hr"] = 60.0 / df["rri"] * 1000
df["MeasHour"] = df["sampleDateTime"].dt.hour
#重複データ除外
df = df.drop_duplicates(keep="first")