Fugu-MT 論文翻訳(概要): Amplitude-Independent Machine Learning for PPG through Visibility Graphs and Transfer Learning

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14062v2
Date: Mon, 2 Oct 2023 14:37:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-03 17:34:07.141952
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: Photoplethysmography (Photoplethysmography)は、光を用いた血液量の変化の測定である。光胸腺造影信号は、身体の循環系に関する洞察を与える。光胸腺造影信号は、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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.79885220470521
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Photoplethysmography (PPG) refers to the measurement of variations in blood volume using light and is a feature of most wearable devices. The PPG 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 generalisation. In this paper, we introduce a PPG signal processing framework that integrates graph theory and computer vision algorithms, to provide an analysis framework which is amplitude-independent and invariant to affine transformations. It also requires minimal preprocessing, fuses information through RGB channels and exhibits robust generalisation across tasks and datasets. The proposed VGTL-net achieves state-of-the-art performance in the prediction of vascular ageing and demonstrates robust estimation of continuous blood pressure waveforms.
Abstract（参考訳）: photoplethysmography (ppg) は、光を用いた血液量の変化の測定であり、ほとんどのウェアラブルデバイスの特徴である。 PPG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,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導入し,振幅非依存かつアフィン変換に不変な解析フレームワークを提案する。また、最小限の事前処理を必要とし、RGBチャネルを通じて情報を融合し、タスクやデータセットをまたいだ堅牢な一般化を示す。提案するvgtl-netは血管老化の予測において最先端の性能を達成し,連続血圧波形のロバストな推定を示す。

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