Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimization and Deployment of Deep Neural Networks for PPG-based Blood Pressure Estimation Targeting Low-power Wearables

論文の概要: Optimization and Deployment of Deep Neural Networks for PPG-based Blood Pressure Estimation Targeting Low-power Wearables

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07485v1
Date: Tue, 3 Sep 2024 15:48:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-15 05:01:16.806827
Title: Optimization and Deployment of Deep Neural Networks for PPG-based Blood Pressure Estimation Targeting Low-power Wearables
Title（参考訳）: 低出力ウェアラブルをターゲットにしたPSGに基づく血圧推定のためのディープニューラルネットワークの最適化と展開
Authors: Alessio Burrello, Francesco Carlucci, Giovanni Pollo, Xiaying Wang, Massimo Poncino, Enrico Macii, Luca Benini, Daniele Jahier Pagliari,
Abstract要約: PPG-to-BP信号と信号の再構成やスカラーBP値の回帰のために訓練された最先端のDeep Neural Networks(DNN)は、公開データセット上での古典的手法よりも優れていることが示されている。我々は,超低消費電力のSystem-on-Chip (SoC) GAP8上に展開可能な,HW対応ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)と量子化を含む完全自動DNN設計パイプラインについて述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.038842995948034
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: PPG-based Blood Pressure (BP) estimation is a challenging biosignal processing task for low-power devices such as wearables. State-of-the-art Deep Neural Networks (DNNs) trained for this task implement either a PPG-to-BP signal-to-signal reconstruction or a scalar BP value regression and have been shown to outperform classic methods on the largest and most complex public datasets. However, these models often require excessive parameter storage or computational effort for wearable deployment, exceeding the available memory or incurring too high latency and energy consumption. In this work, we describe a fully-automated DNN design pipeline, encompassing HW-aware Neural Architecture Search (NAS) and Quantization, thanks to which we derive accurate yet lightweight models, that can be deployed on an ultra-low-power multicore System-on-Chip (SoC), GAP8. Starting from both regression and signal-to-signal state-of-the-art models on four public datasets, we obtain optimized versions that achieve up to 4.99% lower error or 73.36% lower size at iso-error. Noteworthy, while the most accurate SoA network on the largest dataset can not fit the GAP8 memory, all our optimized models can; our most accurate DNN consumes as little as 0.37 mJ while reaching the lowest MAE of 8.08 on Diastolic BP estimation.
Abstract（参考訳）: PPGをベースとした血圧推定(BP)は、ウェアラブルなどの低消費電力デバイスにおいて難しい生体信号処理タスクである。このタスクのために訓練された最先端のDeep Neural Networks(DNN)は、PG-to-BP信号-信号-信号再構成またはスカラーBP値回帰を実装しており、最大かつ最も複雑な公開データセット上で古典的な手法より優れていることが示されている。しかしながら、これらのモデルは、利用可能なメモリを超えるか、高レイテンシとエネルギー消費をもたらす、ウェアラブルデプロイメントのための過剰なパラメータストレージや計算作業を必要とすることが多い。本研究では,超低消費電力マルチコアシステム・オン・チップ(SoC)のGAP8上に展開可能な,高精度で軽量なモデルを実現するため,HW対応ニューラルアーキテクチャ探索(NAS)と量子化を含む完全自動DNN設計パイプラインについて述べる。 4つのパブリックデータセット上での回帰モデルと信号-信号状態モデルの両方から始め、最大4.99%のエラー、73.36%のエラーを達成できる最適化されたバージョンを得る。注目すべきなのは、最大のデータセット上の最も正確なSoAネットワークはGAP8メモリに適合しないことだ。

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