論文の概要: Amplitude-Independent Machine Learning for PPG through Visibility Graphs and Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14062v1
• Date: Tue, 23 May 2023 13:41:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 16:11:44.701459
• Title: Amplitude-Independent Machine Learning for PPG through Visibility Graphs and Transfer Learning
• Title（参考訳）: 可視グラフと移動学習によるPSGの振幅非依存機械学習
• Authors: Yuyang Miao, Harry J. Davies, Danilo P. Mandic
• Abstract要約: 光胸腺撮影(PPG)信号は、LED技術を用いて血液量の変化を測定するため、ウェアラブルデバイスでは一様である。 これらのシグナルは、身体の循環系に関する洞察を与え、心拍数や血管老化などの様々な生体機能を引き出すために用いられる。 本稿では,アフィン変換に不変なグラフ理論とコンピュータビジョンアルゴリズムを統合したPSG信号処理フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.883256748273034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photoplethysmography (PPG) signals are omnipresent in wearable devices, as they measure blood volume variations using LED technology. These signals provide insight into the body's circulatory system and can be employed to extract various bio-features, such as heart rate and vascular ageing. Although several algorithms have been proposed for this purpose, many exhibit limitations, including heavy reliance on human calibration, high signal quality requirements, and a lack of generalization. In this paper, we introduce a PPG signal processing framework that integrates graph theory and computer vision algorithms, which is invariant to affine transformations, offers rapid computation speed, and exhibits robust generalization across tasks and datasets.
• Abstract（参考訳）: photoplethysmography (ppg) 信号は、led技術を用いて血液量の変化を測定するため、ウェアラブルデバイスで広く使われている。 これらのシグナルは、身体の循環系に関する洞察を与え、心拍数や血管老化などの様々な生体機能を引き出すために用いられる。 この目的のためにいくつかのアルゴリズムが提案されているが、人間のキャリブレーション、高い信号品質要求、一般化の欠如など多くの制限がある。 本稿では、アフィン変換に不変なグラフ理論とコンピュータビジョンアルゴリズムを統合し、高速な計算速度を提供し、タスクやデータセット間の堅牢な一般化を示すPSG信号処理フレームワークを提案する。

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