Fugu-MT 論文翻訳(概要): Uncertainty-Aware PPG-2-ECG for Enhanced Cardiovascular Diagnosis using Diffusion Models

論文の概要: Uncertainty-Aware PPG-2-ECG for Enhanced Cardiovascular Diagnosis using Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11566v1
Date: Sun, 19 May 2024 14:30:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-21 15:12:36.339661
Title: Uncertainty-Aware PPG-2-ECG for Enhanced Cardiovascular Diagnosis using Diffusion Models
Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた心血管診断のための不確かさを意識したPTG-2-ECG
Authors: Omer Belhasin, Idan Kligvasser, George Leifman, Regev Cohen, Erin Rainaldi, Li-Fang Cheng, Nishant Verma, Paul Varghese, Ehud Rivlin, Michael Elad,
Abstract要約: 光胸腺造影(英: Photoplethysmography, PPG)は、血液の体積変動を測定する光学的信号である。 ECGはより包括的な情報を提供し、心臓の状態をより正確に検出することができる。本稿では, PPG-2-ECG変換に対処する新しい手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.03166435894744
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Analyzing the cardiovascular system condition via Electrocardiography (ECG) is a common and highly effective approach, and it has been practiced and perfected over many decades. ECG sensing is non-invasive and relatively easy to acquire, and yet it is still cumbersome for holter monitoring tests that may span over hours and even days. A possible alternative in this context is Photoplethysmography (PPG): An optically-based signal that measures blood volume fluctuations, as typically sensed by conventional ``wearable devices''. While PPG presents clear advantages in acquisition, convenience, and cost-effectiveness, ECG provides more comprehensive information, allowing for a more precise detection of heart conditions. This implies that a conversion from PPG to ECG, as recently discussed in the literature, inherently involves an unavoidable level of uncertainty. In this paper we introduce a novel methodology for addressing the PPG-2-ECG conversion, and offer an enhanced classification of cardiovascular conditions using the given PPG, all while taking into account the uncertainties arising from the conversion process. We provide a mathematical justification for our proposed computational approach, and present empirical studies demonstrating its superior performance compared to state-of-the-art baseline methods.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)を用いて心血管系の状態を解析することは、一般的な、非常に効果的なアプローチであり、長年にわたって実践され、完成されてきた。 ECGの検知は非侵襲的であり、比較的容易に取得できるが、何時間も何日もかかるホルターのモニタリングテストは、いまだに面倒だ。この文脈で考えられる代替手段はフォトプレチスモグラフィ (PPG: Photoplethysmography) である。 PPGは、買収、利便性、コスト効率において明らかな優位性を示すが、ECGはより包括的な情報を提供し、より正確な心臓状態の検出を可能にしている。これは PPG から ECG への変換が、文献で最近論じられたように、本質的には避けられないレベルの不確実性を伴うことを意味する。本稿では, PPG-2-ECG変換に対処する新しい手法を提案するとともに, 変換過程から生じる不確実性を考慮して, PPG-2-ECG変換を用いて心血管状態の高次分類を行う。本稿では,提案手法の数学的正当性について述べるとともに,その性能を最先端のベースライン法と比較した実証的研究を行う。

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