論文の概要: A Deep Learning Approach to Predict Blood Pressure from PPG Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00099v1
• Date: Fri, 30 Jul 2021 22:45:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-03 15:02:26.284174
• Title: A Deep Learning Approach to Predict Blood Pressure from PPG Signals
• Title（参考訳）: PPG信号からの血圧予測のための深層学習手法
• Authors: Ali Tazarv, Marco Levorato
• Abstract要約: 血圧(BP)は、身体の生命維持機能を示す4つの主要な重要な兆候の1つである。 PPG信号に基づいてBPを推定するために,3層ディープニューラルネットワークを用いた高度なデータ駆動手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.028103259763352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blood Pressure (BP) is one of the four primary vital signs indicating the status of the body's vital (life-sustaining) functions. BP is difficult to continuously monitor using a sphygmomanometer (i.e. a blood pressure cuff), especially in everyday-setting. However, other health signals which can be easily and continuously acquired, such as photoplethysmography (PPG), show some similarities with the Aortic Pressure waveform. Based on these similarities, in recent years several methods were proposed to predict BP from the PPG signal. Building on these results, we propose an advanced personalized data-driven approach that uses a three-layer deep neural network to estimate BP based on PPG signals. Different from previous work, the proposed model analyzes the PPG signal in time-domain and automatically extracts the most critical features for this specific application, then uses a variation of recurrent neural networks called Long-Short-Term-Memory (LSTM) to map the extracted features to the BP value associated with that time window. Experimental results on two separate standard hospital datasets, yielded absolute errors mean and absolute error standard deviation for systolic and diastolic BP values outperforming prior works.
• Abstract（参考訳）: 血圧 (bp) は、身体の生命機能(生命維持)の状態を示す4つの主要なバイタルサインの1つである。 BPはフィグマノメーター(sphygmomanometer)を用いて継続的にモニタリングすることは困難である。 血圧(特に日常設定の場合)。 しかし、光胸腺造影(PPG)など、容易かつ連続的に取得できる他の健康信号は、大動脈圧波形と類似している。 これらの類似性に基づき、近年、BPをPPG信号から予測する方法が提案されている。 これらの結果をもとに,3層深層ニューラルネットワークを用いてppg信号に基づいてbpを推定する,パーソナライズドデータ駆動手法を提案する。 提案モデルでは,従来の研究と異なり,PPG信号を時間領域で解析し,この特定のアプリケーションで最も重要な特徴を自動的に抽出し,Long-Short-Term-Memory (LSTM)と呼ばれるリカレントニューラルネットワークのバリエーションを用いて,抽出した特徴を時間領域に関連するBP値にマッピングする。 2つの病院標準データセットの実験結果, 絶対誤差平均値, 絶対誤差標準偏差は, 収縮期および拡張期BP値よりも優れていた。

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