論文の概要: Hypertension Detection From High-Dimensional Representation of Photoplethysmogram Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02425v1
• Date: Mon, 31 Jul 2023 00:09:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 01:39:35.952886
• Title: Hypertension Detection From High-Dimensional Representation of Photoplethysmogram Signals
• Title（参考訳）: フォトプレチモグラム信号の高次元表現による高血圧の検出
• Authors: Navid Hasanzadeh, Shahrokh Valaee, Hojjat Salehinejad
• Abstract要約: 高血圧の早期発見は、重要な健康問題の予防に不可欠である。 いくつかの研究は、血圧と光胸腺図(PPG)のような特定のバイタルシグナルとの関係を示唆している。 本稿では, PPG信号を用いた高血圧検出のために, ランダム畳み込みカーネルに基づく高次元表現手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.497450879376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Hypertension is commonly referred to as the "silent killer", since it can lead to severe health complications without any visible symptoms. Early detection of hypertension is crucial in preventing significant health issues. Although some studies suggest a relationship between blood pressure and certain vital signals, such as Photoplethysmogram (PPG), reliable generalization of the proposed blood pressure estimation methods is not yet guaranteed. This lack of certainty has resulted in some studies doubting the existence of such relationships, or considering them weak and limited to heart rate and blood pressure. In this paper, a high-dimensional representation technique based on random convolution kernels is proposed for hypertension detection using PPG signals. The results show that this relationship extends beyond heart rate and blood pressure, demonstrating the feasibility of hypertension detection with generalization. Additionally, the utilized transform using convolution kernels, as an end-to-end time-series feature extractor, outperforms the methods proposed in the previous studies and state-of-the-art deep learning models.
• Abstract（参考訳）: 高血圧は一般的に「サイレントキラー」と呼ばれ、目に見える症状を伴わずに重篤な健康上の合併症を引き起こす可能性がある。 高血圧の早期発見は重要な健康問題の予防に不可欠である。 血圧とphotoplethysmogram(ppg)のような特定の生体信号との関係を示唆する研究もあるが、提案された血圧推定法の信頼性の高い一般化はまだ保証されていない。 この確実性の欠如は、そのような関係の存在を疑う研究や、心拍数や血圧に制限された弱さを考える研究に繋がった。 本稿では, PPG信号を用いた高血圧検出のために, ランダム畳み込みカーネルに基づく高次元表現手法を提案する。 その結果、この関係は心拍数と血圧を超えて広がり、一般化による高血圧検出の可能性を示した。 さらに,コンボリューション・カーネルをエンドツーエンドの時系列特徴抽出器として用いた変換は,先行研究や最先端ディープラーニングモデルで提案されている手法を上回っている。

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