論文の概要: Motion Artifact Reduction In Photoplethysmography For Reliable Signal Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02755v1
• Date: Mon, 6 Sep 2021 21:53:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-08 14:27:58.711659
• Title: Motion Artifact Reduction In Photoplethysmography For Reliable Signal Selection
• Title（参考訳）: 信頼できる信号選択のためのフォトプレチモグラフィにおける運動アーチファクトの低減
• Authors: Runyu Mao, Mackenzie Tweardy, Stephan W. Wegerich, Craig J. Goergen, George R. Wodicka and Fengqing Zhu
• Abstract要約: 光胸腺造影法(英: Photoplethysmography, PPG)は、人体の重要な兆候を抽出する非侵襲的、経済的手法である。 信号の品質を損なうような動きに敏感である。 日々の生活活動(ADL)を行いながら現実的なPSG信号を収集し,実践的な信号聴取・分析手法を開発することは重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.264561559435017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photoplethysmography (PPG) is a non-invasive and economical technique to extract vital signs of the human body. Although it has been widely used in consumer and research grade wrist devices to track a user's physiology, the PPG signal is very sensitive to motion which can corrupt the signal's quality. Existing Motion Artifact (MA) reduction techniques have been developed and evaluated using either synthetic noisy signals or signals collected during high-intensity activities - both of which are difficult to generalize for real-life scenarios. Therefore, it is valuable to collect realistic PPG signals while performing Activities of Daily Living (ADL) to develop practical signal denoising and analysis methods. In this work, we propose an automatic pseudo clean PPG generation process for reliable PPG signal selection. For each noisy PPG segment, the corresponding pseudo clean PPG reduces the MAs and contains rich temporal details depicting cardiac features. Our experimental results show that 71% of the pseudo clean PPG collected from ADL can be considered as high quality segment where the derived MAE of heart rate and respiration rate are 1.46 BPM and 3.93 BrPM, respectively. Therefore, our proposed method can determine the reliability of the raw noisy PPG by considering quality of the corresponding pseudo clean PPG signal.
• Abstract（参考訳）: photoplethysmography(ppg)は、人体の生命徴候を抽出する非侵襲的、経済的手法である。 消費者や研究用手首装置でユーザーの生理状態を追跡するために広く用いられているが、PSG信号は信号の品質を損なうような動作に非常に敏感である。 既存の動きアーチファクト(MA)低減技術は、高強度活動中に収集された合成ノイズ信号または信号を用いて開発され、評価されている。 したがって、日常生活活動(adl)を行いながら、現実的なppg信号を収集し、実用的な信号評価・分析方法を開発することは重要である。 本研究では,信頼性の高いPPG信号選択のための疑似クリーンPPG生成プロセスを提案する。 各ノイズPPGセグメントに対して、対応する擬似クリーンPGGはMAを減少させ、心臓の特徴を描写した豊富な時間的詳細を含む。 以上の結果から,ADLから収集した擬似クリーンPSGの71%は,それぞれ1.46 BPMおよび3.93 BrPMの導出率のMAEが高品質なセグメントであると考えられた。 そこで,提案手法は,対応する疑似クリーンPPG信号の品質を考慮し,生ノイズPPGの信頼性を判定する。

関連論文リスト

• Joint Attention Mechanism Learning to Facilitate Opto-physiological Monitoring during Physical Activity [4.674309739521861]
  本研究では,注意機構を持つ生成的対向ネットワーク(AM-GAN)を用いて,光学生理学的モニタリングのための実践的対向学習手法を提案する。 AM-GANは、生ノイズ信号からMA耐性マッピングを学習し、逆向きにPSG信号をクリアする。 この研究は、AM-GANのロバスト性とレジリエンス、特に低-高-高-高-強度の身体活動におけるレジリエンスを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T13:08:11Z)
• CodePhys: Robust Video-based Remote Physiological Measurement through Latent Codebook Querying [26.97093819822487]
  リモート光胸腺撮影は、顔の映像から非接触的な生理的信号を測定することを目的としている。 既存のほとんどの方法は、心拍推定のためにニューラルネットワークを設計することで、ビデオベースのr特徴を直接抽出する。 近年の手法は、干渉や劣化の影響を受けやすいため、ノイズのあるr信号が生じる。 我々は、ノイズフリープロキシ空間におけるコードタスクとしてrの測定を革新的に扱うCodePhysという新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T13:05:42Z)
• Analyzing Participants' Engagement during Online Meetings Using Unsupervised Remote Photoplethysmography with Behavioral Features [50.82725748981231]
  エンゲージメント測定は、医療、教育、サービスに応用される。 生理的特徴と行動的特徴の使用は可能であるが、従来の生理的測定の非現実性は接触センサーの必要性により生じる。 コンタクトセンサの代替として, 教師なし光胸腺造影(胸腔鏡)の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T20:39:16Z)
• A Self-Supervised Algorithm for Denoising Photoplethysmography Signals for Heart Rate Estimation from Wearables [21.086951625740824]
  我々は,PPG信号の清浄な部分を保ちながら,信号の劣化部分を再構成するPPG信号を復調するアルゴリズムを開発した。 我々の新しいフレームワークは自己教師型トレーニングに依存しており、クリーンなPSG信号の大規模なデータベースを活用してデノナイズドオートエンコーダを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-07T06:21:43Z)
• Identifying Rhythmic Patterns for Face Forgery Detection and Categorization [46.21354355137544]
  本研究では, PPG信号に対する空間時間フィルタリングネットワーク (STFNet) と, PPG信号の制約と相互作用のための空間時間インタラクションネットワーク (STINet) からなる顔偽造検出と分類のためのフレームワークを提案する。 フォージェリーメソッドの生成に関する知見を得て,フレームワークの性能を高めるために,イントラソースとイントラソースのブレンディングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T04:57:06Z)
• Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based Sparse PCA Network [93.22587316229954]
  ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドにおける癌病変の自動検出のためのグラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークを提案する。 我々は,SVM K-rasG12D肺がんモデルから得られたH&Eスライダーの精度・リコール率,Fスコア,谷本係数,レシーバ演算子特性(ROC)の曲線下領域を用いて,提案アルゴリズムの性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T19:28:36Z)
• An End-to-End and Accurate PPG-based Respiratory Rate Estimation Approach Using Cycle Generative Adversarial Networks [6.248335775936125]
  呼吸率(RR)は換気を表す臨床徴候です。 Cycle Generative Adversarial Networks (CycleGAN) を用いたRR推定のためのエンドツーエンドで正確なパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T01:16:32Z)
• TransRPPG: Remote Photoplethysmography Transformer for 3D Mask Face Presentation Attack Detection [53.98866801690342]
  3次元マスク提示攻撃検出(PAD)は、3次元マスク攻撃から顔認識システムを保護する上で重要な役割を担っている。 ライブ本質表現を効率的に学習するための純粋なrトランス(TransR)フレームワークを提案する。 当社のTransRは軽量で効率的(547Kパラメータと763MOPのみ)で、モバイルレベルのアプリケーションに期待できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T12:33:13Z)
• Video-based Remote Physiological Measurement via Cross-verified Feature Disentangling [121.50704279659253]
  非生理的表現と生理的特徴を混同するための横断的特徴分離戦略を提案する。 次に, 蒸留された生理特性を用いて, 頑健なマルチタスク生理測定を行った。 歪んだ特徴は、最終的に平均HR値やr信号のような複数の生理的信号の合同予測に使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T09:39:17Z)
• Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
  パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。 PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。 本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-06T09:02:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。