Fugu-MT 論文翻訳(概要): f-GAN: A frequency-domain-constrained generative adversarial network for PPG to ECG synthesis

論文の概要: f-GAN: A frequency-domain-constrained generative adversarial network for PPG to ECG synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16896v1
Date: Wed, 15 May 2024 18:53:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 06:41:31.136515
Title: f-GAN: A frequency-domain-constrained generative adversarial network for PPG to ECG synthesis
Title（参考訳）: f-GAN : PPGからECG合成のための周波数領域制限型生成逆数ネットワーク
Authors: Nathan C. L. Kong, Dae Lee, Huyen Do, Dae Hoon Park, Cong Xu, Hongda Mao, Jonathan Chung,
Abstract要約: 心電図(ECG)と光胸腺図(PSG)は、一般に個人の心血管の健康をモニターするために用いられる。臨床環境では、心電図とPSGが心臓血管の健康を評価する主要なシグナルであるが、その収集に必要な機器は日々のモニタリングでの使用を妨げている。組合わせPSG信号から心電図信号を合成するモデルを開発することにより、心電図が心血管の健康にもたらす情報と、PSGが容易に収集できることを両立させたい。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.206775979957893
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Electrocardiograms (ECGs) and photoplethysmograms (PPGs) are generally used to monitor an individual's cardiovascular health. In clinical settings, ECGs and fingertip PPGs are the main signals used for assessing cardiovascular health, but the equipment necessary for their collection precludes their use in daily monitoring. Although PPGs obtained from wrist-worn devices are susceptible to noise due to motion, they have been widely used to continuously monitor cardiovascular health because of their convenience. Therefore, we would like to combine the ease with which PPGs can be collected with the information that ECGs provide about cardiovascular health by developing models to synthesize ECG signals from paired PPG signals. We tackled this problem using generative adversarial networks (GANs) and found that models trained using the original GAN formulations can be successfully used to synthesize ECG signals from which heart rate can be extracted using standard signal processing pipelines. Incorporating a frequency-domain constraint to model training improved the stability of model performance and also the performance on heart rate estimation.
Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)と光胸腺図(PPG)は、一般に個人の心血管の健康をモニターするために用いられる。臨床環境では、心電図と指先PSGが心臓血管の健康を評価する主要なシグナルであるが、その収集に必要な機器は日々のモニタリングでの使用を妨げている。手首に装着した装置から得られるPSGは、運動による騒音の影響を受けやすいが、その利便性から、心臓血管の健康状態を継続的に監視するために広く用いられている。したがって,PPG信号からECG信号を合成するモデルを開発することで,心血管の健康に関する情報とPSGの収集が容易になることを両立させたい。この問題にGAN(Generative Adversarial Network)を用いて取り組み、GAN定式化を用いてトレーニングされたモデルを用いて、標準信号処理パイプラインを用いて心拍数を抽出できるECG信号の合成に成功した。モデルトレーニングに周波数領域制約を組み込むことで、モデル性能の安定性が向上し、心拍推定性能も向上した。

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