論文の概要: radarODE-MTL: A Multi-Task Learning Framework with Eccentric Gradient Alignment for Robust Radar-Based ECG Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08656v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 09:28:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 22:45:00.734602
- Title: radarODE-MTL: A Multi-Task Learning Framework with Eccentric Gradient Alignment for Robust Radar-Based ECG Reconstruction
- Title（参考訳）: radarODE-MTL:ロバストレーダを用いたECG再構成のための偏心勾配アライメントを用いたマルチタスク学習フレームワーク
- Authors: Yuanyuan Zhang, Rui Yang, Yutao Yue, Eng Gee Lim,
- Abstract要約: この作業は、レーダーによるECG回復を創造的に3つの個別のタスクに分解する。
複数タスクの学習フレームワークであるRadarODE-MTLを提案し、一貫した雑音や突然の騒音に対する堅牢性を高める。
実験の結果,レーダノード-MTLはレーダ信号から正確なECG信号を頑健に再構成できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.124543736214921
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Millimeter-wave radar is promising to provide robust and accurate vital sign monitoring in an unobtrusive manner. However, the radar signal might be distorted in propagation by ambient noise or random body movement, ruining the subtle cardiac activities and destroying the vital sign recovery. In particular, the recovery of electrocardiogram (ECG) signal heavily relies on the deep-learning model and is sensitive to noise. Therefore, this work creatively deconstructs the radar-based ECG recovery into three individual tasks and proposes a multi-task learning (MTL) framework, radarODE-MTL, to increase the robustness against consistent and abrupt noises. In addition, to alleviate the potential conflicts in optimizing individual tasks, a novel multi-task optimization strategy, eccentric gradient alignment (EGA), is proposed to dynamically trim the task-specific gradients based on task difficulties in orthogonal space. The proposed radarODE-MTL with EGA is evaluated on the public dataset with prominent improvements in accuracy, and the performance remains consistent under noises. The experimental results indicate that radarODE-MTL could reconstruct accurate ECG signals robustly from radar signals and imply the application prospect in real-life situations. The code is available at: http://github.com/ZYY0844/radarODE-MTL.
- Abstract（参考訳）: ミリ波レーダーは、頑丈で正確なバイタルサイン監視を邪魔にならない方法で提供することを約束している。
しかし、レーダー信号は周囲のノイズやランダムな体の動きによって伝搬が歪められ、微妙な心臓活動を台無しにし、バイタルサインの回復を損なう可能性がある。
特に心電図(ECG)信号の回復はディープラーニングモデルに大きく依存しており、ノイズに敏感である。
そこで本研究は,レーダベースのECG回復を3つの個別のタスクに創造的に分解し,一貫した雑音に対するロバスト性を高めるためにマルチタスク学習(MTL)フレームワークであるRadarODE-MTLを提案する。
さらに,タスクの最適化における潜在的な対立を軽減するため,直交空間におけるタスク難易度に基づいてタスク固有の勾配を動的にトリミングする,新しいマルチタスク最適化戦略である偏心勾配アライメント(EGA)を提案する。
提案するレーダノード-MTLとEGAを併用したレーダノード-MTLは,精度が著しく向上した公開データセット上で評価され,ノイズ下でも性能は一定である。
実験結果から,レーダノード-MTLはレーダ信号から精度の高いECG信号を復元し,実環境における適用可能性を示す可能性が示唆された。
コードは以下の通り。 http://github.com/ZYY0844/radarODE-MTL。
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