論文の概要: A Shallow U-Net Architecture for Reliably Predicting Blood Pressure (BP)
from Photoplethysmogram (PPG) and Electrocardiogram (ECG) Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08480v1
- Date: Fri, 12 Nov 2021 19:34:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-17 16:20:26.772877
- Title: A Shallow U-Net Architecture for Reliably Predicting Blood Pressure (BP)
from Photoplethysmogram (PPG) and Electrocardiogram (ECG) Signals
- Title（参考訳）: Photoplethysmogram(PPG)およびElectrocardiogram(ECG)信号から血圧(BP)を安定予測するためのU-Netアーキテクチャ
- Authors: Sakib Mahmud, Nabil Ibtehaz, Amith Khandakar, Anas Tahir, Tawsifur
Rahman, Khandaker Reajul Islam, Md Shafayet Hossain, M. Sohel Rahman,
Mohammad Tariqul Islam, Muhammad E. H. Chowdhury
- Abstract要約: 病院で血液圧(BP)の連続モニタリングに使われている方法のほとんどは、侵襲的である。
本研究では,光胸腺図や心電図などの非侵襲的に収集可能な信号からBPを予測するためのオートエンコーダの適用性を検討した。
非常に浅い1次元オートエンコーダは、非常に大きなデータセット上で最先端の性能でSBPとDBPを予測するために関連する特徴を抽出できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1695966610359496
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Cardiovascular diseases are the most common causes of death around the world.
To detect and treat heart-related diseases, continuous Blood Pressure (BP)
monitoring along with many other parameters are required. Several invasive and
non-invasive methods have been developed for this purpose. Most existing
methods used in the hospitals for continuous monitoring of BP are invasive. On
the contrary, cuff-based BP monitoring methods, which can predict Systolic
Blood Pressure (SBP) and Diastolic Blood Pressure (DBP), cannot be used for
continuous monitoring. Several studies attempted to predict BP from
non-invasively collectible signals such as Photoplethysmogram (PPG) and
Electrocardiogram (ECG), which can be used for continuous monitoring. In this
study, we explored the applicability of autoencoders in predicting BP from PPG
and ECG signals. The investigation was carried out on 12,000 instances of 942
patients of the MIMIC-II dataset and it was found that a very shallow,
one-dimensional autoencoder can extract the relevant features to predict the
SBP and DBP with the state-of-the-art performance on a very large dataset.
Independent test set from a portion of the MIMIC-II dataset provides an MAE of
2.333 and 0.713 for SBP and DBP, respectively. On an external dataset of forty
subjects, the model trained on the MIMIC-II dataset, provides an MAE of 2.728
and 1.166 for SBP and DBP, respectively. For both the cases, the results met
British Hypertension Society (BHS) Grade A and surpassed the studies from the
current literature.
- Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患は世界中で最も一般的な死因である。
心臓関連疾患の検出と治療には、他の多くのパラメータとともに連続血圧(bp)モニタリングが必要である。
この目的のためにいくつかの侵襲的および非侵襲的手法が開発されている。
BPの継続的なモニタリングに病院で使われているほとんどの方法が侵襲的である。
それとは対照的に、シストリック血圧(SBP)と拡張型血圧(DBP)を予測できるカフベースのBPモニタリング法は、連続的なモニタリングには使用できない。
いくつかの研究は、連続監視に使用できるフォトプレチスモグラム(ppg)や心電図(ecg)のような非侵襲的に収集可能な信号からbpを予測することを試みた。
本研究では,PPGおよびECG信号からのBP予測におけるオートエンコーダの適用性を検討した。
調査はMIMIC-IIデータセットの962例を対象に実施され、非常に浅い1次元オートエンコーダが関連する特徴を抽出し、非常に大きなデータセット上での最先端のパフォーマンスでSBPとDBPを予測できることが判明した。
MIMIC-IIデータセットの一部から独立したテストセットは、それぞれSBPとDBPに対して2.333と0.713のMAEを提供する。
MIMIC-IIデータセットに基づいてトレーニングされた40の被験者の外部データセットでは、それぞれSBPとDBPに対して2.728と1.166のMAEを提供する。
いずれの場合も、結果は英国高血圧協会(BHS)グレードAと一致し、現在の文献からの研究を上回った。
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