Fugu-MT 論文翻訳(概要): PITN: Physics-Informed Temporal Networks for Cuffless Blood Pressure Estimation

論文の概要: PITN: Physics-Informed Temporal Networks for Cuffless Blood Pressure Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08488v2
Date: Tue, 03 Dec 2024 11:06:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-04 15:39:32.249768
Title: PITN: Physics-Informed Temporal Networks for Cuffless Blood Pressure Estimation
Title（参考訳）: PITN:カフレス血圧推定のための物理インフォームドテンポラルネットワーク
Authors: Rui Wang, Mengshi Qi, Yingxia Shao, Anfu Zhou, Huadong Ma,
Abstract要約: 逆相関学習を用いた物理インフォームド・テンポラル・ネットワーク(PITN)を導入し,非常に限られたデータで正確なBP推定を実現する。具体的には,まず物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を時間ブロックで拡張し,BP力学の多周期性について検討する。次に, 対人訓練を駆使して生理的時系列データを生成し, スパースデータに面したPITNの堅牢性を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 37.94387581519217
License:
Abstract: Monitoring blood pressure with non-invasive sensors has gained popularity for providing comfortable user experiences, one of which is a significant function of smart wearables. Although providing a comfortable user experience, such methods are suffering from the demand for a significant amount of realistic data to train an individual model for each subject, especially considering the invasive or obtrusive BP ground-truth measurements. To tackle this challenge, we introduce a novel physics-informed temporal network~(PITN) with adversarial contrastive learning to enable precise BP estimation with very limited data. Specifically, we first enhance the physics-informed neural network~(PINN) with the temporal block for investigating BP dynamics' multi-periodicity for personal cardiovascular cycle modeling and temporal variation. We then employ adversarial training to generate extra physiological time series data, improving PITN's robustness in the face of sparse subject-specific training data. Furthermore, we utilize contrastive learning to capture the discriminative variations of cardiovascular physiologic phenomena. This approach aggregates physiological signals with similar blood pressure values in latent space while separating clusters of samples with dissimilar blood pressure values. Experiments on three widely-adopted datasets with different modailties (\emph{i.e.,} bioimpedance, PPG, millimeter-wave) demonstrate the superiority and effectiveness of the proposed methods over previous state-of-the-art approaches. The code is available at~\url{https://github.com/Zest86/ACL-PITN}.
Abstract（参考訳）: 非侵襲的なセンサーによる血圧モニタリングは、快適なユーザー体験を提供することで人気を集めており、その1つはスマートウェアラブルの重要な機能である。快適なユーザエクスペリエンスを提供する一方で、このような手法は、侵入的あるいは強迫的BP地下構造の測定を考慮し、各被験者に対して個別のモデルを訓練するための大量の現実的なデータを要求することに悩まされている。この課題に対処するために、非常に限られたデータで正確なBP推定を可能にするために、逆相関学習を備えた新しい物理インフォームド・テンポラル・ネットワーク~(PITN)を導入する。具体的には,まず物理インフォームドニューラルネットワーク~(PINN)を時間ブロックで拡張し,BP動態の多周期性を検討した。次に, 対人訓練を駆使して生理的時系列データを生成し, スパース訓練データを用いてPITNの堅牢性を向上する。さらに, コントラスト学習を用いて, 心血管生理現象の識別的変化を捉えた。このアプローチは、異なる血圧値のサンプル群を分離しながら、潜在空間における同様の血圧値で生理的信号を集約する。生体インピーダンス, PPG, ミリ波) の異なる適応性を持つ3つの広帯域データセットに対する実験は, 従来の最先端手法よりも提案手法の優位性と有効性を示した。コードは~\url{https://github.com/Zest86/ACL-PITN}で入手できる。

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