論文の概要: A Review of Deep Learning Methods for Photoplethysmography Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12783v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 14:11:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 15:33:03.804052
• Title: A Review of Deep Learning Methods for Photoplethysmography Data
• Title（参考訳）: フォトプレチスモグラフィデータのための深層学習法の検討
• Authors: Guangkun Nie, Jiabao Zhu, Gongzheng Tang, Deyun Zhang, Shijia Geng, Qinghao Zhao, Shenda Hong
• Abstract要約: Photoplethysmographyは、ポータビリティ、ユーザフレンドリな操作、非侵襲機能に長けているため、有望なデバイスである。 近年の深層学習の進歩は、個人の健康管理に関わるタスクにPSG信号を活用することで顕著な成果を上げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.27280499967643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photoplethysmography (PPG) is a highly promising device due to its advantages in portability, user-friendly operation, and non-invasive capabilities to measure a wide range of physiological information. Recent advancements in deep learning have demonstrated remarkable outcomes by leveraging PPG signals for tasks related to personal health management and other multifaceted applications. In this review, we systematically reviewed papers that applied deep learning models to process PPG data between January 1st of 2017 and July 31st of 2023 from Google Scholar, PubMed and Dimensions. Each paper is analyzed from three key perspectives: tasks, models, and data. We finally extracted 193 papers where different deep learning frameworks were used to process PPG signals. Based on the tasks addressed in these papers, we categorized them into two major groups: medical-related, and non-medical-related. The medical-related tasks were further divided into seven subgroups, including blood pressure analysis, cardiovascular monitoring and diagnosis, sleep health, mental health, respiratory monitoring and analysis, blood glucose analysis, as well as others. The non-medical-related tasks were divided into four subgroups, which encompass signal processing, biometric identification, electrocardiogram reconstruction, and human activity recognition. In conclusion, significant progress has been made in the field of using deep learning methods to process PPG data recently. This allows for a more thorough exploration and utilization of the information contained in PPG signals. However, challenges remain, such as limited quantity and quality of publicly available databases, a lack of effective validation in real-world scenarios, and concerns about the interpretability, scalability, and complexity of deep learning models. Moreover, there are still emerging research areas that require further investigation.
• Abstract（参考訳）: photoplethysmography(ppg)は、ポータビリティ、ユーザフレンドリーな操作、非侵襲的な機能により、幅広い生理的情報を測定できるため、非常に有望なデバイスである。 近年の深層学習の進歩は、個人健康管理やその他の多面的応用に関わるタスクにPSG信号を活用することで顕著な成果を上げている。 本稿では,2017年1月1日から2023年7月31日まで,google scholar, pubmed, dimensionのppgデータ処理にディープラーニングモデルを適用した論文を体系的にレビューした。 各論文はタスク、モデル、データという3つの重要な視点から分析される。 PPG信号の処理に異なるディープラーニングフレームワークを使用した193の論文を抽出した。 これらの課題に基づき,医療関連群と非医療関連群に分類した。 さらに, 血圧, 心血管モニタリングおよび診断, 睡眠健康, メンタルヘルス, 呼吸モニタリングおよび分析, 血糖値分析の7つのサブグループに分類した。 非医療関連課題は, 信号処理, 生体認証, 心電図再建, 人間活動認識の4つのサブグループに分けられた。 結論として,近年,深層学習法を用いてppgデータを処理する分野において有意な進歩がみられた。 これにより、PG信号に含まれる情報のより徹底的な探索と利用が可能になる。 しかし、公開データベースの量と品質の制限、現実世界のシナリオにおける効果的な検証の欠如、ディープラーニングモデルの解釈可能性、スケーラビリティ、複雑さに関する懸念など、課題は残る。 さらに、さらなる調査を必要とする新たな研究分野もある。

関連論文リスト

• Rapid Biomedical Research Classification: The Pandemic PACT Advanced Categorisation Engine [10.692728349388297]
  Pandemic PACTプロジェクトは、アウトブレイクの可能性のある幅広い病気の研究資金と臨床証拠を追跡し、分析することを目的としている。 本稿では,Pandemic PACT Advanced Categorisation Engine(PPACE)と関連するデータセットを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-14T05:22:53Z)
• KID-PPG: Knowledge Informed Deep Learning for Extracting Heart Rate from a Smartwatch [3.329222353111594]
  本稿では,適応線形フィルタリング,深層確率推論,データ拡張による知識情報の統合型ディープラーニングモデルを提案する。 以上の結果から,先行知識を深層学習モデルに組み込むことにより,心拍追跡の大幅な改善が示された。 このアプローチは、ディープラーニングモデルに既存のエキスパート知識を取り入れることで、様々なバイオメディカル応用の強化を約束する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T16:56:09Z)
• De-identification of clinical free text using natural language processing: A systematic review of current approaches [48.343430343213896]
  自然言語処理は、その非識別プロセスの自動化の可能性を繰り返し示してきた。 本研究の目的は,過去13年間に臨床自由テキストの非識別化が進展したことを示す体系的な証拠を提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T13:20:41Z)
• Data efficient deep learning for medical image analysis: A survey [9.385936248154987]
  深層学習の急速な進化は、医用画像解析の分野を大きく進歩させた。 医用画像解析のためのディープラーニングモデルのさらなる強化は、大規模で注釈の付いたデータセットが不足しているため、大きな課題に直面している。 本稿では,医用画像解析のためのデータ効率の高い深層学習手法について,徹底的に検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T12:13:38Z)
• Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges [58.32937972322058]
  メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。 本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-30T16:08:45Z)
• Understanding the Tricks of Deep Learning in Medical Image Segmentation: Challenges and Future Directions [66.40971096248946]
  本稿では,モデル実装の異なるフェーズに対して,MedISegの一連のトリックを収集する。 本稿では,これらの手法の有効性を一貫したベースライン上で実験的に検討する。 私たちはまた、それぞれのコンポーネントがプラグインとプレイの利点を持つ強力なMedISegリポジトリをオープンソースにしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T12:30:05Z)
• Time Series Prediction using Deep Learning Methods in Healthcare [0.0]
  従来の機械学習手法は、医療予測分析タスクを扱う上で2つの大きな課題に直面している。 医療データの高次元的な性質は、新しいタスクごとに適切な機能のセットを選択するために、労働集約的なプロセスを必要とする。 近年の深層学習手法は、様々な医療予測タスクに有望な性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-30T18:14:27Z)
• MIMO: Mutual Integration of Patient Journey and Medical Ontology for Healthcare Representation Learning [49.57261599776167]
  本稿では、医療表現学習と予測分析のための、エンドツーエンドの堅牢なトランスフォーマーベースのソリューション、患者旅行の相互統合、医療オントロジー(MIMO)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-20T07:04:52Z)
• Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey [66.01917727294163]
  人間のポーズ推定は、過去10年間に注目を集めてきた。 ヒューマン・コンピュータ・インタラクション、モーション・アナリティクス、拡張現実、バーチャル・リアリティーなど幅広い用途で利用されている。 最近のディープラーニングベースのソリューションは、人間のポーズ推定において高いパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-24T18:49:06Z)
• Opportunities and Challenges of Deep Learning Methods for Electrocardiogram Data: A Systematic Review [62.490310870300746]
  心電図(Electrocardiogram、ECG)は、医学および医療において最も一般的に用いられる診断ツールの1つである。 深層学習法は心電図信号を用いた予測医療タスクにおいて有望な結果を得た。 本稿では、モデリングとアプリケーションの観点から、ECGデータに対するディープラーニング手法の体系的なレビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-28T02:44:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。