論文の概要: Efficient and Direct Inference of Heart Rate Variability using Both Signal Processing and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13637v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 19:47:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 16:39:41.864421
• Title: Efficient and Direct Inference of Heart Rate Variability using Both Signal Processing and Machine Learning
• Title（参考訳）: 信号処理と機械学習の両方を用いた心拍変動の効率的・直接推定
• Authors: Yuntong Zhang, Jingye Xu, Mimi Xie, Dakai Zhu, Houbing Song, Wei Wang
• Abstract要約: 心拍変動(Heart Rate Variability、HRV)は、連続する心拍間の時間の変化を測定し、身体的および精神的な健康の指標である。 近年の研究では、光胸腺画像センサを用いてHRVを推定できることが示されている。 しかし、多くの先行研究では、信号処理や機械学習(ML)しか使わなかったため、高い誤差があった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.877746886929831
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heart Rate Variability (HRV) measures the variation of the time between consecutive heartbeats and is a major indicator of physical and mental health. Recent research has demonstrated that photoplethysmography (PPG) sensors can be used to infer HRV. However, many prior studies had high errors because they only employed signal processing or machine learning (ML), or because they indirectly inferred HRV, or because there lacks large training datasets. Many prior studies may also require large ML models. The low accuracy and large model sizes limit their applications to small embedded devices and potential future use in healthcare. To address the above issues, we first collected a large dataset of PPG signals and HRV ground truth. With this dataset, we developed HRV models that combine signal processing and ML to directly infer HRV. Evaluation results show that our method had errors between 3.5% to 25.7% and outperformed signal-processing-only and ML-only methods. We also explored different ML models, which showed that Decision Trees and Multi-level Perceptrons have 13.0% and 9.1% errors on average with models at most hundreds of KB and inference time less than 1ms. Hence, they are more suitable for small embedded devices and potentially enable the future use of PPG-based HRV monitoring in healthcare.
• Abstract（参考訳）: 心拍変動(Heart Rate Variability、HRV)は、連続する心拍間の時間の変化を測定し、身体的および精神的な健康の指標である。 最近の研究では、ppg(photoplethysmography)センサーを使ってhrvを推定できることが示されている。 しかしながら、多くの先行研究は、信号処理や機械学習(ml)のみを採用したり、間接的にhrvを推論したり、大規模なトレーニングデータセットが不足しているため、エラーが多かった。 多くの先行研究は大きなMLモデルも必要である。 低い精度と大きなモデルサイズは、アプリケーションを小さな組み込みデバイスに制限し、将来医療で使われる可能性がある。 上記の問題に対処するため,まずPSG信号とHRV地上真実の大規模なデータセットを収集した。 このデータセットを用いて,HRVを直接推論する信号処理とMLを組み合わせたHRVモデルを開発した。 評価の結果,本手法は3.5%から25.7%の誤差があり,信号処理のみおよびmlのみの手法よりも優れていた。 決定木とマルチレベルパーセプトロンは平均で13.0%と9.1%の誤差があり、100KB以上のモデルと1ms未満の推論時間を持つことを示した。 したがって、小型の組み込みデバイスにより適しており、医療におけるppgベースのhrvモニタリングの将来の使用を可能にする可能性がある。

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