論文の概要: A Multi-Modal Unsupervised Machine Learning Approach for Biomedical Signal Processing in CPR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11869v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 18:40:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-24 05:33:16.744559
• Title: A Multi-Modal Unsupervised Machine Learning Approach for Biomedical Signal Processing in CPR
• Title（参考訳）: CPRにおける生体信号処理のための多モード教師なし機械学習アプローチ
• Authors: Saidul Islam, Jamal Bentahar, Robin Cohen, Gaith Rjoub,
• Abstract要約: CPR中の生体信号のリアルタイム解析は、モニタリングと意思決定に不可欠である。 フィルタのような従来の分極法は、CPR信号に存在する様々な複雑なノイズパターンに適応するのに苦労する。 本稿では,マルチモーダルフレームワークを用いたCPR信号の非教師なし機械学習(ML)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.81782890394599
• License:
• Abstract: Cardiopulmonary resuscitation (CPR) is a critical, life-saving intervention aimed at restoring blood circulation and breathing in individuals experiencing cardiac arrest or respiratory failure. Accurate and real-time analysis of biomedical signals during CPR is essential for monitoring and decision-making, from the pre-hospital stage to the intensive care unit (ICU). However, CPR signals are often corrupted by noise and artifacts, making precise interpretation challenging. Traditional denoising methods, such as filters, struggle to adapt to the varying and complex noise patterns present in CPR signals. Given the high-stakes nature of CPR, where rapid and accurate responses can determine survival, there is a pressing need for more robust and adaptive denoising techniques. In this context, an unsupervised machine learning (ML) methodology is particularly valuable, as it removes the dependence on labeled data, which can be scarce or impractical in emergency scenarios. This paper introduces a novel unsupervised ML approach for denoising CPR signals using a multi-modality framework, which leverages multiple signal sources to enhance the denoising process. The proposed approach not only improves noise reduction and signal fidelity but also preserves critical inter-signal correlations (0.9993) which is crucial for downstream tasks. Furthermore, it outperforms existing methods in an unsupervised context in terms of signal-to-noise ratio (SNR) and peak signal-to-noise ratio (PSNR), making it highly effective for real-time applications. The integration of multi-modality further enhances the system's adaptability to various biomedical signals beyond CPR, improving both automated CPR systems and clinical decision-making.
• Abstract（参考訳）: 心肺蘇生 (CPR) は、心停止または呼吸不全を経験する患者において、血液循環の回復と呼吸の回復を目的とした、致命的な救命介入である。 CPR中のバイオメディカルシグナルの正確なリアルタイム分析は,院前段階から集中治療室(ICU)まで,監視と意思決定に不可欠である。 しかし、CPR信号はしばしばノイズやアーティファクトによって劣化し、正確な解釈を困難にしている。 フィルタのような従来の分極法は、CPR信号に存在する様々な複雑なノイズパターンに適応するのに苦労する。 迅速かつ正確な応答で生存を決定できるCPRの高い特性を考えると、より堅牢で適応的な復調技術の必要性が高まっている。 この文脈では、教師なし機械学習(ML)方法論は、緊急シナリオでは不十分あるいは非現実的なラベル付きデータへの依存を取り除くため、特に価値がある。 本稿では,マルチモーダリティフレームワークを用いてCPR信号の非教師付きML手法を提案する。 提案手法は,ノイズ低減と信号の忠実度の向上だけでなく,下流タスクにおいて重要な信号間相関(0.9993)も維持する。 さらに,信号-雑音比 (SNR) とピーク信号-雑音比 (PSNR) の観点から,教師なしの文脈において既存の手法よりも優れており,リアルタイムアプリケーションに極めて有効である。 マルチモダリティの統合により、CPR以外の様々な生体信号への適応性が向上し、自動化されたCPRシステムと臨床的意思決定の両方が改善される。

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