論文の概要: PPG-based Heart Rate Estimation with Efficient Sensor Sampling and Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13636v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 19:47:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 16:39:20.956429
• Title: PPG-based Heart Rate Estimation with Efficient Sensor Sampling and Learning Models
• Title（参考訳）: 効率的なセンササンプリングと学習モデルを用いたPGGによる心拍数推定
• Authors: Yuntong Zhang, Jingye Xu, Mimi Xie, Wei Wang, Keying Ye, Jing Wang, Dakai Zhu
• Abstract要約: ウェアラブルデバイスに埋め込まれた光胸部センサーは、心拍数(HR)を高精度に推定することができる。 しかしながら, PPGセンサを用いたHR推定を組込みデバイスに適用することは, エネルギー集中型高周波PSGサンプリングによる課題に直面している。 本研究では,低消費電力・資源制約の組込みデバイスに適したHR推定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.157700936357335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies showed that Photoplethysmography (PPG) sensors embedded in wearable devices can estimate heart rate (HR) with high accuracy. However, despite of prior research efforts, applying PPG sensor based HR estimation to embedded devices still faces challenges due to the energy-intensive high-frequency PPG sampling and the resource-intensive machine-learning models. In this work, we aim to explore HR estimation techniques that are more suitable for lower-power and resource-constrained embedded devices. More specifically, we seek to design techniques that could provide high-accuracy HR estimation with low-frequency PPG sampling, small model size, and fast inference time. First, we show that by combining signal processing and ML, it is possible to reduce the PPG sampling frequency from 125 Hz to only 25 Hz while providing higher HR estimation accuracy. This combination also helps to reduce the ML model feature size, leading to smaller models. Additionally, we present a comprehensive analysis on different ML models and feature sizes to compare their accuracy, model size, and inference time. The models explored include Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-nearest neighbor (KNN), Support vector machines (SVM), and Multi-layer perceptron (MLP). Experiments were conducted using both a widely-utilized dataset and our self-collected dataset. The experimental results show that our method by combining signal processing and ML had only 5% error for HR estimation using low-frequency PPG data. Moreover, our analysis showed that DT models with 10 to 20 input features usually have good accuracy, while are several magnitude smaller in model sizes and faster in inference time.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究では、ウェアラブルデバイスに埋め込まれた光胸腺撮影(PPG)センサーが、心拍数(HR)を高精度に推定できることが示されている。 しかし, 従来の研究成果にもかかわらず, PPGセンサを用いたHR推定を組込みデバイスに適用することは, エネルギー集約型高周波PSGサンプリングと資源集約型機械学習モデルによる課題に直面している。 本研究では,低消費電力・資源制約の組込みデバイスに適したHR推定手法を提案する。 具体的には,低周波PSGサンプリング,小型モデルサイズ,高速推論時間を用いて高精度なHR推定を実現する手法を提案する。 まず,信号処理とMLを組み合わせることで,PPGサンプリング周波数を125Hzから25Hzに低減し,高いHR推定精度が得られることを示す。 この組み合わせはMLモデルの特徴サイズの削減にも役立ち、より小さなモデルに繋がる。 さらに,様々なmlモデルと特徴サイズの包括的分析を行い,その精度,モデルサイズ,推論時間を比較した。 探索されたモデルには、決定木(DT)、ランダムフォレスト(RF)、K-アネレスト隣人(KNN)、サポートベクトルマシン(SVM)、マルチ層パーセプトロン(MLP)などがある。 広範に活用されたデータセットと自己収集したデータセットの両方を用いて実験を行った。 実験の結果,低周波PSGデータを用いたHR推定において,信号処理とMLの組み合わせによる誤差は5%に過ぎなかった。 さらに,10～20の入力特性を持つdtモデルでは,モデルサイズが数桁小さく,推論時間が速いのに対し,精度が良好であることを示した。

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