論文の概要: TransfoRhythm: A Transformer Architecture Conductive to Blood Pressure Estimation via Solo PPG Signal Capturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15352v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 00:36:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-28 10:46:58.085762
- Title: TransfoRhythm: A Transformer Architecture Conductive to Blood Pressure Estimation via Solo PPG Signal Capturing
- Title(参考訳): TransfoRhythm: Solo PPG信号キャプチャによる血圧推定のためのトランスフォーマーアーキテクチャ
- Authors: Amir Arjomand, Amin Boudesh, Farnoush Bayatmakou, Kenneth B. Kent, Arash Mohammadi,
- Abstract要約: 血圧(BP)は、高血圧の正確かつタイムリーな診断および/または治療のための重要な健康指標である。
人工知能(AI)とディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の進歩は、データ駆動ソリューションの開発への関心の高まりにつながっている。
本研究は,カフレスBP推定にMIMIC IVデータセットを適用した最初の研究である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.255373360156652
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent statistics indicate that approximately 1.3 billion individuals worldwide suffer from hypertension, a leading cause of premature death globally. Blood pressure (BP) serves as a critical health indicator for accurate and timely diagnosis and/or treatment of hypertension. Driven by recent advancements in Artificial Intelligence (AI) and Deep Neural Networks (DNNs), there has been a surge of interest in developing data-driven and cuff-less BP estimation solutions. In this context, current literature predominantly focuses on coupling Electrocardiography (ECG) and Photoplethysmography (PPG) sensors, though this approach is constrained by reliance on multiple sensor types. An alternative, utilizing standalone PPG signals, presents challenges due to the absence of auxiliary sensors (ECG), requiring the use of morphological features while addressing motion artifacts and high-frequency noise. To address these issues, the paper introduces the TransfoRhythm framework, a Transformer-based DNN architecture built upon the recently released physiological database, MIMIC-IV. Leveraging Multi-Head Attention (MHA) mechanism, TransfoRhythm identifies dependencies and similarities across data segments, forming a robust framework for cuff-less BP estimation solely using PPG signals. To our knowledge, this paper represents the first study to apply the MIMIC IV dataset for cuff-less BP estimation, and TransfoRhythm is the first MHA-based model trained via MIMIC IV for BP prediction. Performance evaluation through comprehensive experiments demonstrates TransfoRhythm's superiority over its state-of-the-art counterparts. Specifically, TransfoRhythm achieves highly accurate results with Root Mean Square Error (RMSE) of [1.84, 1.42] and Mean Absolute Error (MAE) of [1.50, 1.17] for systolic and diastolic blood pressures, respectively.
- Abstract(参考訳): 最近の統計によると、世界中で約13億人の人が高血圧に悩まされている。
血圧(BP)は、高血圧の正確かつタイムリーな診断および/または治療のための重要な健康指標である。
人工知能(AI)とディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の進歩によって、データ駆動型およびカフレスBP推定ソリューションの開発への関心が高まっている。
この文脈では、現在の文献は主に心電図(ECG)と光胸波センサ(PPG)の結合に焦点を当てているが、このアプローチは複数のセンサタイプに依存している。
スタンドアローンPSG信号を利用する別の方法として、補助センサ(ECG)の欠如による課題があり、モーションアーティファクトと高周波ノイズに対処しながら形態的特徴を使用する必要がある。
これらの問題に対処するために、最近リリースされた生理学データベースMIMIC-IV上に構築されたトランスフォーマーベースのDNNアーキテクチャであるTransfoRhythmフレームワークを紹介した。
マルチヘッドアテンション(MHA)機構を活用することで、TransfoRhythmはデータセグメント間の依存関係と類似性を識別し、PG信号のみを使用したカフレスBP推定のための堅牢なフレームワークを形成する。
本研究は,カフレスBP推定にMIMIC IVデータセットを適用した最初の研究であり,TransfoRhythmはMIMIC IVを用いたBP予測をトレーニングした最初のMHAモデルである。
総合実験による性能評価は、TransfoRhythmが最先端技術よりも優れていることを示す。
具体的には、[1.84, 1.42] のルート平均角誤差 (RMSE) と[1.50, 1.17] の平均絶対誤差 (MAE) で、それぞれ収縮期血圧と拡張期血圧をそれぞれ高精度に測定する。
関連論文リスト
- SQUWA: Signal Quality Aware DNN Architecture for Enhanced Accuracy in Atrial Fibrillation Detection from Noisy PPG Signals [37.788535094404644]
心房細動(AF)は脳卒中、心臓病、死亡のリスクを著しく増大させる。
光胸腺造影(PPG)信号は、運動人工物や、しばしば起立条件で遭遇する他の要因による腐敗に影響を受けやすい。
本研究では,一部劣化したPSGから正確な予測の維持方法を学習するための新しい深層学習モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T01:07:08Z) - A Finger on the Pulse of Cardiovascular Health: Smartphone
Photoplethysmography-Based Pulse Waveform Analysis for Blood Pressure
Measurement [2.6597689982591044]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-20T05:05:17Z) - Improving Diffusion Models for ECG Imputation with an Augmented Template
Prior [43.6099225257178]
ノイズと品質の悪い録音は、モバイルヘルスシステムを使って収集された信号にとって大きな問題である。
近年の研究では、確率的時系列モデルによるECGの欠落値の計算が検討されている。
本稿では,様々な健康状態の事前情報として,テンプレート誘導型拡散確率モデル(DDPM)PulseDiffを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T11:34:15Z) - EKGNet: A 10.96{\mu}W Fully Analog Neural Network for Intra-Patient
Arrhythmia Classification [79.7946379395238]
心電図不整脈分類におけるアナログ計算と深層学習を組み合わせた統合的アプローチを提案する。
本稿では,低消費電力で高精度にアーカイブするハードウェア効率と完全アナログ不整脈分類アーキテクチャであるEKGNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T02:37:49Z) - Simulation-based Inference for Cardiovascular Models [57.92535897767929]
シミュレーションに基づく推論を用いて、波形をプラプシブルな生理的パラメータにマッピングする逆問題を解決する。
臨床応用5種類のバイオマーカーのin-silico不確実性解析を行った。
我々はMIMIC-III波形データベースを用いて,ビビオとシリカのギャップについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-26T02:34:57Z) - Generalizing electrocardiogram delineation: training convolutional
neural networks with synthetic data augmentation [63.51064808536065]
ECGのデライン化のための既存のデータベースは小さく、サイズやそれらが表す病態の配列に不足している。
まず、原データベースから抽出した基本セグメントのプールを与えられたECGトレースを確率的に合成し、その整合性のある合成トレースに配置するための一連のルールを考案した。
第二に、2つの新しいセグメンテーションに基づく損失関数が開発され、これは、正確な数の独立構造の予測を強制し、サンプル数の削減に焦点をあてて、より密接なセグメンテーション境界を創出することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T10:11:41Z) - A Shallow U-Net Architecture for Reliably Predicting Blood Pressure (BP)
from Photoplethysmogram (PPG) and Electrocardiogram (ECG) Signals [1.1695966610359496]
病院で血液圧(BP)の連続モニタリングに使われている方法のほとんどは、侵襲的である。
本研究では,光胸腺図や心電図などの非侵襲的に収集可能な信号からBPを予測するためのオートエンコーダの適用性を検討した。
非常に浅い1次元オートエンコーダは、非常に大きなデータセット上で最先端の性能でSBPとDBPを予測するために関連する特徴を抽出できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-12T19:34:20Z) - A Deep Learning Approach to Predict Blood Pressure from PPG Signals [10.028103259763352]
血圧(BP)は、身体の生命維持機能を示す4つの主要な重要な兆候の1つである。
PPG信号に基づいてBPを推定するために,3層ディープニューラルネットワークを用いた高度なデータ駆動手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-30T22:45:34Z) - Predictive Coding Can Do Exact Backpropagation on Convolutional and
Recurrent Neural Networks [40.51949948934705]
予測符号化ネットワーク(PCN)は、脳内の情報処理に影響を及ぼすモデルである。
BPは現代の機械学習において最も成功した学習方法と考えられている。
生物学的に妥当なアルゴリズムは複雑なアーキテクチャ上でBPの精度を正確に再現できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-05T14:57:01Z) - Estimation of Continuous Blood Pressure from PPG via a Federated
Learning Approach [5.275287291173557]
虚血性心疾患は毎年最も死亡率が高い疾患である。
心電図(ecg)と動脈圧(bp)をよく使う健康で不健康な心臓医師の動態を理解する。
これらの方法は、特に動脈圧(abp)を読み取る際に非常に侵襲的であり、非常にコストがかかることはない。
分散モデルとデータソースにまたがるフレームワークをトレーニングし、低コストのウェアラブルに実装可能な大規模な協調学習実験を模倣します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T12:11:23Z) - Estimating Blood Pressure from Photoplethysmogram Signal and Demographic
Features using Machine Learning Techniques [0.0]
高血圧は潜在的に安全でない健康障害であり、血圧(BP)から直接示すことができる
BPの連続的なモニタリングは非常に重要であるが、BP測定は離散的であり、ユーザにとって不快である。
このニーズに対処するために、カフレス、連続、非侵襲的なBP測定システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-07T09:45:02Z)
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。