Fugu-MT 論文翻訳(概要): Speech-Based Blood Pressure Estimation with Enhanced Optimization and Incremental Clustering

論文の概要: Speech-Based Blood Pressure Estimation with Enhanced Optimization and Incremental Clustering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15098v1
Date: Sat, 25 Nov 2023 18:55:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-29 21:52:04.723581
Title: Speech-Based Blood Pressure Estimation with Enhanced Optimization and Incremental Clustering
Title（参考訳）: 最適化と増分クラスタリングによる音声による血圧推定
Authors: Vaishali Rajput, Preeti Mulay, Rajeev Raje
Abstract要約: 本研究では,前処理,特徴抽出,リアルタイムアプリケーションに着目した正確なBP推定について検討する。 k-meansアルゴリズムとFact-Finding Instructor最適化アルゴリズムを取り入れた高度なクラスタリング戦略を導入し、精度を向上させる。 BP推定手法をYouTubeビデオの感情次元と統合することにより、現代メディア環境が健康にどのような影響を及ぼすか理解を深める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Blood Pressure (BP) estimation plays a pivotal role in diagnosing various health conditions, highlighting the need for innovative approaches to overcome conventional measurement challenges. Leveraging machine learning and speech signals, this study investigates accurate BP estimation with a focus on preprocessing, feature extraction, and real-time applications. An advanced clustering-based strategy, incorporating the k-means algorithm and the proposed Fact-Finding Instructor optimization algorithm, is introduced to enhance accuracy. The combined outcome of these clustering techniques enables robust BP estimation. Moreover, extending beyond these insights, this study delves into the dynamic realm of contemporary digital content consumption. Platforms like YouTube have emerged as influential spaces, presenting an array of videos that evoke diverse emotions. From heartwarming and amusing content to intense narratives, YouTube captures a spectrum of human experiences, influencing information access and emotional engagement. Within this context, this research investigates the interplay between YouTube videos and physiological responses, particularly Blood Pressure (BP) levels. By integrating advanced BP estimation techniques with the emotional dimensions of YouTube videos, this study enriches our understanding of how modern media environments intersect with health implications.
Abstract（参考訳）: 血圧(BP)推定は、様々な健康状態の診断において重要な役割を担い、従来の測定課題を克服するための革新的なアプローチの必要性を強調している。機械学習と音声信号を活用することで,前処理,特徴抽出,リアルタイムアプリケーションに着目し,正確なBP推定を行う。 k-meansアルゴリズムとFact-Finding Instructor最適化アルゴリズムを取り入れた高度なクラスタリング戦略を導入し、精度を向上させる。これらのクラスタリング手法の組み合わせにより、堅牢なBP推定が可能となる。さらに、これらの知見を超えて、この研究は現代のデジタルコンテンツ消費のダイナミックな領域に展開する。 YouTubeのようなプラットフォームは影響力のある場所として現れ、多様な感情を喚起する一連のビデオを紹介している。心温まるコンテンツから激しい物語まで、YouTubeは人間の体験を捉え、情報アクセスと感情的エンゲージメントに影響を与える。この文脈で、本研究ではyoutubeビデオと生理的反応、特に血圧(bp)レベルの相互作用を調査している。 BP推定手法をYouTubeビデオの感情次元と統合することにより、現代メディア環境と健康への影響との相互作用の理解を深める。

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