論文の概要: A Finger on the Pulse of Cardiovascular Health: Smartphone
Photoplethysmography-Based Pulse Waveform Analysis for Blood Pressure
Measurement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11117v1
- Date: Sat, 20 Jan 2024 05:05:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 17:56:31.321730
- Title: A Finger on the Pulse of Cardiovascular Health: Smartphone
Photoplethysmography-Based Pulse Waveform Analysis for Blood Pressure
Measurement
- Title(参考訳): 心臓血管健康の脈拍の指 : スマートフォンによる脈拍波形解析による血圧測定
- Authors: Ivan Liu, Fangyuan Liu, Qi Zhong, Shiguang Ni
- Abstract要約: 血圧モニタリング(BP)は、医療機器や専門知識へのアクセス制限などの課題に直面している。
一方、ポータブルなカフBPデバイスは、一日中持ち歩くのが面倒で、先進国ではコストが抑えられないことが多い。
本研究では、連続BPモニタリングにおけるスマートフォンの利用について検討し、機械学習モデルの不透明性に関連する信頼障壁を克服することに焦点を当てた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.6597689982591044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Routine blood pressure (BP) monitoring, crucial for health assessment, faces
challenges such as limited access to medical-grade equipment and expertise.
Portable cuff BP devices, on the other hand, are cumbersome to carry all day
and often cost-prohibitive in less developed countries. Besides, these
sphygmomanometer-based devices can cause discomfort and disrupt blood flow
during measurement. This study explores the use of smartphones for continuous
BP monitoring, focusing on overcoming the trust barriers associated with the
opacity of machine learning models in predicting BP from low-quality PPG
signals. Our approach included developing models based on cardiovascular
literature, using simple statistical methods to estimate BP from smartphone PPG
signals with comprehensive data pre-processing, applying SHAP for enhanced
interpretability and feature identification, and comparing our methods against
standard references using Bland-Altman analysis. Validated with data from 125
participants, the study demonstrated significant correlations in waveform
features between smartphone and reference BP monitoring devices. The
cross-validation of linear regression [MAE=9.86 and 8.01 mmHg for systolic
blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP), respectively] and
random forest model (MAE=8.91 and 6.68 mmHg for SBP and DBP) using
waveform-only variables demonstrated the feasibility of using a smartphone to
estimate BP. Although SHAP analysis identified key feature sets, Bland-Altman
results did not fully meet established thresholds (84.64% and 94.69% of MAE<15
mmHg for SBP and DBP, respectively). The study suggests the potential of
smartphone cameras to enhance the accuracy and interpretability of machine
learning models for daily BP estimation, but also indicates that smartphone
PPG-based BP prediction is not yet a replacement for traditional medical
devices.
- Abstract(参考訳): 健康評価に不可欠な定期血圧モニタリング(BP)は、医療機器や専門知識へのアクセス制限などの課題に直面している。
一方、ポータブルなカフBPデバイスは一日中持ち歩くのが面倒で、先進国ではコストがかかることが多い。
さらに、これらのsphygmomanometerベースのデバイスは、測定中に不快感を引き起こし、血流を乱す可能性がある。
本研究は,低品質PPG信号からのBP予測において,機械学習モデルの不透明性に関連する信頼障壁を克服することに焦点を当て,連続BPモニタリングにおけるスマートフォンの利用について検討する。
提案手法は,循環器文献に基づくモデルの開発,スマートフォンのppg信号からbpを総合的データ前処理で推定する簡易統計手法,解釈性の向上と特徴同定にshapを適用したモデル,bland-altman分析を用いた標準参照と比較した。
125人の参加者のデータで検証した結果,スマートフォンとBPモニタリング装置の波形特性に有意な相関が認められた。
線形回帰 (MAE=9.86, 8.01 mmHg, 収縮血圧 (SBP), 拡張期血圧 (DBP), ランダム森林モデル (MAE=8.91, 6.68 mmHg, SBP=6.68 mmHg) の波形限定変数を用いたクロスバリデーションは, スマートフォンによるBP推定の可能性を示した。
SHAP分析では重要な特徴が特定されたが、Bland-Altman の結果は確立された閾値(それぞれ SBP と DBP の MAE<15 mmHg の84.64% と94.69%)を満たさなかった。
この研究は、毎日のBP推定のための機械学習モデルの精度と解釈可能性を高めるためのスマートフォンカメラの可能性を示しているが、スマートフォンのPPGベースのBP予測が従来の医療機器に代わるものではないことを示唆している。
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