Fugu-MT 論文翻訳(概要): RespDiff: An End-to-End Multi-scale RNN Diffusion Model for Respiratory Waveform Estimation from PPG Signals

論文の概要: RespDiff: An End-to-End Multi-scale RNN Diffusion Model for Respiratory Waveform Estimation from PPG Signals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04366v1
Date: Sun, 6 Oct 2024 05:54:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-02 08:10:32.604620
Title: RespDiff: An End-to-End Multi-scale RNN Diffusion Model for Respiratory Waveform Estimation from PPG Signals
Title（参考訳）: RespDiff: PPG信号からの呼吸波形推定のためのマルチスケールRNN拡散モデル
Authors: Yuyang Miao, Zehua Chen, Chang Li, Danilo Mandic,
Abstract要約: PPG信号からの呼吸波形推定のためのエンドツーエンドマルチスケールRNNモデルであるRespDiffを提案する。モデルはマルチスケールエンコーダを使用し、異なる解像度で特徴を抽出し、双方向RNNを使用してPSG信号を処理し、呼吸波形を抽出する。 BIDMCデータセットで行った実験では、RespDiffはRR推定の1.18bpmの平均絶対誤差(MAE)を達成し、先行研究よりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.306437812367815
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Respiratory rate (RR) is a critical health indicator often monitored under inconvenient scenarios, limiting its practicality for continuous monitoring. Photoplethysmography (PPG) sensors, increasingly integrated into wearable devices, offer a chance to continuously estimate RR in a portable manner. In this paper, we propose RespDiff, an end-to-end multi-scale RNN diffusion model for respiratory waveform estimation from PPG signals. RespDiff does not require hand-crafted features or the exclusion of low-quality signal segments, making it suitable for real-world scenarios. The model employs multi-scale encoders, to extract features at different resolutions, and a bidirectional RNN to process PPG signals and extract respiratory waveform. Additionally, a spectral loss term is introduced to optimize the model further. Experiments conducted on the BIDMC dataset demonstrate that RespDiff outperforms notable previous works, achieving a mean absolute error (MAE) of 1.18 bpm for RR estimation while others range from 1.66 to 2.15 bpm, showing its potential for robust and accurate respiratory monitoring in real-world applications.
Abstract（参考訳）: 呼吸率(RR)は、しばしば不都合なシナリオ下で監視される重要な健康指標であり、継続的なモニタリングの実用性を制限する。 Photoplethysmography(PPG)センサーは、ますますウェアラブルデバイスに統合され、ポータブルな方法でRRを継続的に推定する機会を提供する。本稿では,PSG信号からの呼吸波形推定のためのエンドツーエンドマルチスケールRNN拡散モデルであるRespDiffを提案する。 RespDiffは手作りの機能や低品質信号セグメントの排除を必要としないため、現実のシナリオに適している。モデルはマルチスケールエンコーダを使用し、異なる解像度で特徴を抽出し、双方向RNNを使用してPSG信号を処理し、呼吸波形を抽出する。さらに、モデルをさらに最適化するためにスペクトル損失項が導入された。 BIDMCデータセットで実施された実験では、RespDiffはRR推定の1.18bpmの平均絶対誤差(MAE)を達成し、他のものは1.66bpmから2.15bpmの範囲で達成し、実際の応用における堅牢で正確な呼吸モニタリングの可能性を示している。

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