論文の概要: Representing and Denoising Wearable ECG Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00110v1
• Date: Mon, 30 Nov 2020 21:33:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-06 14:55:29.059744
• Title: Representing and Denoising Wearable ECG Recordings
• Title（参考訳）: ウェアラブルECG記録の表現と評価
• Authors: Jeffrey Chan, Andrew C. Miller, Emily B. Fox
• Abstract要約: ウェアラブルセンサから得られるECGの構造的ノイズ過程をシミュレートする統計モデルを構築した。 変動解析のためのビート・ツー・ビート表現を設計し,心電図を識別する因子分析に基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.378631176671773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern wearable devices are embedded with a range of noninvasive biomarker sensors that hold promise for improving detection and treatment of disease. One such sensor is the single-lead electrocardiogram (ECG) which measures electrical signals in the heart. The benefits of the sheer volume of ECG measurements with rich longitudinal structure made possible by wearables come at the price of potentially noisier measurements compared to clinical ECGs, e.g., due to movement. In this work, we develop a statistical model to simulate a structured noise process in ECGs derived from a wearable sensor, design a beat-to-beat representation that is conducive for analyzing variation, and devise a factor analysis-based method to denoise the ECG. We study synthetic data generated using a realistic ECG simulator and a structured noise model. At varying levels of signal-to-noise, we quantitatively measure an upper bound on performance and compare estimates from linear and non-linear models. Finally, we apply our method to a set of ECGs collected by wearables in a mobile health study.
• Abstract（参考訳）: 現代のウェアラブルデバイスには、さまざまな非侵襲バイオマーカーセンサーが組み込まれており、疾患の検出と治療の改善を約束している。 そのようなセンサーの1つは、心臓の電気信号を測定する単葉心電図(ECG)である。 ウェアラブルによって可能な、豊富な縦長構造を持つ心電図測定の膨大なボリュームの利点は、運動などによる臨床心電図と比較すると、潜在的にノイズの多い測定値となる。 本研究では,ウェアラブルセンサから導出されるECGの構造的ノイズ過程をシミュレートする統計モデルを構築し,変動を解析するためのビート・ツー・ビート表現を設計し,ECGを分解する因子分析に基づく手法を提案する。 現実的なECGシミュレータと構造化ノイズモデルを用いて合成データを生成する。 信号対雑音の異なるレベルでは、性能の上限を定量的に測定し、線形モデルと非線形モデルからの推定値を比較する。 最後に,モバイル健康調査においてウェアラブルが収集した心電図に本手法を適用した。

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