論文の概要: PulseImpute: A Novel Benchmark Task for Pulsative Physiological Signal Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07514v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 17:45:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 19:44:15.539075
• Title: PulseImpute: A Novel Benchmark Task for Pulsative Physiological Signal Imputation
• Title（参考訳）: PulseImpute:Pulsative Physiological Signal Imputationのための新しいベンチマークタスク
• Authors: Maxwell A. Xu, Alexander Moreno, Supriya Nagesh, V. Burak Aydemir, David W. Wetter, Santosh Kumar, James M. Rehg
• Abstract要約: モバイルヘルス(英語: Mobile Health、mHealth)は、ウェアラブルセンサーを使用して、日常生活中の参加者の生理状態を高頻度で監視し、時間的に精度の高い健康介入を可能にする能力である。 豊富な計算文学にもかかわらず、既存の技術は多くのmHealthアプリケーションを構成する脈動信号には効果がない。 このギャップに対処するPulseImputeは、現実的なmHealth欠損モデル、幅広いベースラインセット、臨床関連下流タスクを含む、最初の大規模パルス信号計算チャレンジである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.839600943189915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The promise of Mobile Health (mHealth) is the ability to use wearable sensors to monitor participant physiology at high frequencies during daily life to enable temporally-precise health interventions. However, a major challenge is frequent missing data. Despite a rich imputation literature, existing techniques are ineffective for the pulsative signals which comprise many mHealth applications, and a lack of available datasets has stymied progress. We address this gap with PulseImpute, the first large-scale pulsative signal imputation challenge which includes realistic mHealth missingness models, an extensive set of baselines, and clinically-relevant downstream tasks. Our baseline models include a novel transformer-based architecture designed to exploit the structure of pulsative signals. We hope that PulseImpute will enable the ML community to tackle this significant and challenging task.
• Abstract（参考訳）: モバイルヘルス(mhealth)の約束は、ウェアラブルセンサーを使用して、日常生活中に高頻度で参加者の生理状態をモニターし、一時的な健康介入を可能にすることだ。 しかし、大きな課題は頻繁に欠落するデータである。 豊富なインプテーション文献にもかかわらず、既存の技術は多くのmhealthアプリケーションからなる脈動信号に効果がなく、利用可能なデータセットの欠如は進歩を阻害している。 このギャップに対処するPulseImputeは、現実的なmHealth欠失モデル、幅広いベースラインセット、臨床関連下流タスクを含む、最初の大規模パルス信号計算チャレンジである。 我々のベースラインモデルには、脈動信号の構造を利用するために設計された新しいトランスベースアーキテクチャが含まれています。 PulseImputeによって、MLコミュニティがこの重要かつ困難なタスクに取り組むことができることを期待しています。

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