論文の概要: Efficient Deep Learning-based Estimation of the Vital Signs on Smartphones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08989v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 21:20:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-24 15:28:49.873192
• Title: Efficient Deep Learning-based Estimation of the Vital Signs on Smartphones
• Title（参考訳）: スマートフォン上でのバイタルサインの効率的な深層学習に基づく推定
• Authors: Taha Samavati, Mahdi Farvardin
• Abstract要約: 本研究では,ディープラーニングによるモバイルベースバイタルサイン推定の新しいエンドツーエンドソリューションを提案する。 提案手法は前処理を必要としない。 実験結果から,最先端の予測精度が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, due to the widespread use of smartphones in everyday life and the improvement of computational capabilities of these devices, many complex tasks can now be deployed on them. Concerning the need for continuous monitoring of vital signs, especially for the elderly or those with certain types of diseases, the development of algorithms that can estimate vital signs using smartphones has attracted researchers worldwide. Such algorithms estimate vital signs (heart rate and oxygen saturation level) by processing an input PPG signal. These methods often apply multiple pre-processing steps to the input signal before the prediction step. This can increase the computational complexity of these methods, meaning only a limited number of mobile devices can run them. Furthermore, multiple pre-processing steps also require the design of a couple of hand-crafted stages to obtain an optimal result. This research proposes a novel end-to-end solution to mobile-based vital sign estimation by deep learning. The proposed method does not require any pre-processing. Due to the use of fully convolutional architecture, the parameter count of our proposed model is, on average, a quarter of the ordinary architectures that use fully-connected layers as the prediction heads. As a result, the proposed model has less over-fitting chance and computational complexity. A public dataset for vital sign estimation, including 62 videos collected from 35 men and 27 women, is also provided. The experimental results demonstrate state-of-the-art estimation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 今日では、日常生活におけるスマートフォンの普及と、これらのデバイスの計算能力の向上により、多くの複雑なタスクを配置できるようになった。 バイタルサインの連続的モニタリングの必要性、特に高齢者や特定の疾患の患者に対して、スマートフォンを用いてバイタルサインを推定できるアルゴリズムの開発は、世界中の研究者を惹きつけている。 このようなアルゴリズムは入力PSG信号を処理してバイタルサイン(ハートレートと酸素飽和レベル)を推定する。 これらの方法は、予測ステップの前に入力信号に複数の前処理ステップを適用することが多い。 これにより、これらの手法の計算複雑性が増大し、限られた数のモバイルデバイスでしか実行できない。 さらに、複数の前処理ステップは、最適な結果を得るためにいくつかの手作りのステージの設計も必要である。 本研究では,ディープラーニングによるモバイルベースバイタルサイン推定の新しいエンドツーエンドソリューションを提案する。 提案手法は前処理を必要としない。 完全畳み込み型アーキテクチャを用いることで,提案したモデルのパラメータ数は平均して,完全連結層を予測ヘッドとして使用する通常のアーキテクチャの4分の1である。 その結果、提案モデルでは、過度に適合する確率と計算量が少なくなった。 35人の男性と27人の女性から収集された62のビデオを含むバイタルサイン推定のための公開データセットも提供されている。 実験結果は,最先端の予測精度を示す。

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