論文の概要: PaPaGei: Open Foundation Models for Optical Physiological Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20542v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 18:18:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:20:46.345283
• Title: PaPaGei: Open Foundation Models for Optical Physiological Signals
• Title（参考訳）: PaPaGei:光学生理信号の基礎モデル
• Authors: Arvind Pillai, Dimitris Spathis, Fahim Kawsar, Mohammad Malekzadeh,
• Abstract要約: 光胸腺撮影は生体信号と心臓血管の健康をモニタリングする最も広く用いられている非侵襲的手法である。 PPG信号に基づいてトレーニングされた現在の機械学習モデルは、主にタスク固有であり、一般化性に欠ける。 PPG信号のための最初のオープン基盤モデルPaPaGeiを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.78925327256804
• License:
• Abstract: Photoplethysmography (PPG) is the most widely used non-invasive technique for monitoring biosignals and cardiovascular health, with applications in both clinical settings and consumer health through wearable devices. Current machine learning models trained on PPG signals are mostly task-specific and lack generalizability. Previous works often used single-device datasets, did not explore out-of-domain generalization, or did not release their models, hindering reproducibility and further research. We introduce PaPaGei, the first open foundation model for PPG signals. PaPaGei is pre-trained on more than 57,000 hours of 20 million unlabeled segments of PPG signals using publicly available datasets exclusively. We evaluate against popular time-series foundation models and other benchmarks on 20 tasks of 10 diverse datasets spanning cardiovascular health, sleep disorders, pregnancy monitoring, and wellbeing assessment. Our architecture incorporates novel representation learning approaches that leverage differences in PPG signal morphology across individuals, enabling it to capture richer representations than traditional contrastive learning methods. Across 20 tasks, PaPaGei improves classification and regression performance by an average of 6.3% and 2.9%, respectively, compared to other competitive time-series foundation models in at least 14 tasks. PaPaGei is more data- and parameter-efficient than other foundation models or methods, as it outperforms 70x larger models. Beyond accuracy, we also investigate robustness against different skin tones, establishing a benchmark for bias evaluations of future models. Notably, PaPaGei can be used out of the box as both a feature extractor and an encoder for other multimodal models, opening up new opportunities for multimodal health monitoring
• Abstract（参考訳）: Photoplethysmography (PPG) は、生体信号や心臓血管の健康をモニタリングするための最も広く使われている非侵襲的手法であり、臨床設定とウェアラブルデバイスによる消費者の健康の両方に応用されている。 PPG信号に基づいてトレーニングされた現在の機械学習モデルは、主にタスク固有であり、一般化性に欠ける。 以前の研究では、単一デバイスデータセットを使用したり、ドメイン外の一般化を探索したり、モデルをリリースしなかったり、再現性やさらなる研究を妨げたりすることが多かった。 PPG信号のための最初のオープン基盤モデルPaPaGeiを紹介する。 PaPaGeiは、公開データセットのみを使用して、2000万のPSG信号のラベル付けされていないセグメントの57,000時間以上で事前トレーニングされている。 心血管疾患,睡眠障害,妊娠モニタリング,健康評価を対象とする10の多様なデータセットの20のタスクに対して,一般的な時系列基礎モデルや他のベンチマークを評価した。 我々のアーキテクチャは、個人間でのPSG信号形態の差異を利用する新しい表現学習手法を取り入れており、従来のコントラスト学習法よりも豊かな表現を捉えることができる。 20タスクにわたってPaPaGeiは、少なくとも14タスクの他の競争的時系列基盤モデルと比較して、それぞれ平均6.3%と2.9%の分類と回帰性能を改善している。 PaPaGeiは他の基盤モデルやメソッドよりもデータとパラメータ効率が良く、70倍のモデルより優れています。 精度以外にも、異なる肌のトーンに対する堅牢性についても検討し、将来のモデルのバイアス評価のためのベンチマークを確立する。 特にPaPaGeiは、機能抽出器と他のマルチモーダルモデルのためのエンコーダの両方としてすぐに使えるようになり、マルチモーダルヘルスモニタリングの新しい機会が開かれる。

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