論文の概要: Cuff-less Arterial Blood Pressure Waveform Synthesis from Single-site PPG using Transformer & Frequency-domain Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05452v2
• Date: Sat, 8 Jun 2024 10:35:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 04:08:57.659332
• Title: Cuff-less Arterial Blood Pressure Waveform Synthesis from Single-site PPG using Transformer & Frequency-domain Learning
• Title（参考訳）: 変圧器・周波数領域学習を用いた単一部位PSGからのカフレス動脈血圧波形合成
• Authors: Muhammad Wasim Nawaz, Muhammad Ahmad Tahir, Ahsan Mehmood, Muhammad Mahboob Ur Rahman, Kashif Riaz, Qammer H. Abbasi,
• Abstract要約: 動脈血圧(ABP)波形の合成のための2つの新しい目的構築型深層学習(DL)モデルの開発と評価を行った。 UCIデータセットから209人の被験者のデータに基づいて、カフレス血圧推定に基づいてDLモデルをトレーニングし、評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9995751332041752
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop and evaluate two novel purpose-built deep learning (DL) models for synthesis of the arterial blood pressure (ABP) waveform in a cuff-less manner, using a single-site photoplethysmography (PPG) signal. We train and evaluate our DL models on the data of 209 subjects from the public UCI dataset on cuff-less blood pressure (CLBP) estimation. Our transformer model consists of an encoder-decoder pair that incorporates positional encoding, multi-head attention, layer normalization, and dropout techniques for ABP waveform synthesis. Secondly, under our frequency-domain (FD) learning approach, we first obtain the discrete cosine transform (DCT) coefficients of the PPG and ABP signals, and then learn a linear/non-linear (L/NL) regression between them. The transformer model (FD L/NL model) synthesizes the ABP waveform with a mean absolute error (MAE) of 3.01 (4.23). Further, the synthesis of ABP waveform also allows us to estimate the systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) values. To this end, the transformer model reports an MAE of 3.77 mmHg and 2.69 mmHg, for SBP and DBP, respectively. On the other hand, the FD L/NL method reports an MAE of 4.37 mmHg and 3.91 mmHg, for SBP and DBP, respectively. Both methods fulfill the AAMI criterion. As for the BHS criterion, our transformer model (FD L/NL regression model) achieves grade A (grade B).
• Abstract（参考訳）: 単サイト光胸腺造影 (PPG) 信号を用いて, 動脈圧 (ABP) 波形をカフレスで合成するための2つの新しい深層学習モデルの開発と評価を行った。 我々は,カフレス血圧推定(CLBP)に基づいて,公共UCIデータセットから209名の被験者のデータに基づいてDLモデルを訓練し,評価した。 我々のトランスモデルは、位置符号化、マルチヘッドアテンション、層正規化、APP波形合成のためのドロップアウト技術を含むエンコーダとデコーダのペアで構成されている。 第2に、周波数領域(FD)学習法において、まずPPGおよびAPP信号の離散コサイン変換(DCT)係数を取得し、その間の線形/非線形(L/NL)回帰を学習する。 トランスモデル(FD L/NLモデル)は、ABP波形を平均絶対誤差(MAE)3.01(4.23)で合成する。 さらに, ABP波形の合成により, 収縮血圧 (SBP) と拡張期血圧 (DBP) の値も推定できる。 この目的のために、トランスモデルはそれぞれSBPとDBPに対して3.77 mmHgと2.69 mmHgのMAEを報告している。 一方、FD L/NL法では、それぞれSBPおよびDBPに対して4.37 mmHgと3.91 mmHgのMAEを報告している。 どちらのメソッドもAAMIの基準を満たす。 BHS基準に関して、我々の変圧器モデル(FD L/NL回帰モデル)はグレードA(グレードB)を達成する。

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