論文の概要: CLEP-GAN: An Innovative Approach to Subject-Independent ECG Reconstruction from PPG Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17536v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 16:53:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:21:07.763951
• Title: CLEP-GAN: An Innovative Approach to Subject-Independent ECG Reconstruction from PPG Signals
• Title（参考訳）: CLEP-GAN : PPG信号からの主観非依存心電図再構成への革新的アプローチ
• Authors: Xiaoyan Li, Shixin Xu, Faisal Habib, Neda Aminnejad, Arvind Gupta, Huaxiong Huang,
• Abstract要約: 本研究は、PSG信号から見えないECG信号を再構成することの課題に対処する。 データ収集プロセスは、しばしばノイズを導入し、高度な機械学習モデルでさえPSGからのECG再構成を複雑にする。 コントラスト学習, 対角学習, 注意ゲーティングを統合した, 対象非依存の PPG-to-ECG 再構成モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.327810380749031
• License:
• Abstract: This study addresses the challenge of reconstructing unseen ECG signals from PPG signals, a critical task for non-invasive cardiac monitoring. While numerous public ECG-PPG datasets are available, they lack the diversity seen in image datasets, and data collection processes often introduce noise, complicating ECG reconstruction from PPG even with advanced machine learning models. To tackle these challenges, we first introduce a novel synthetic ECG-PPG data generation technique using an ODE model to enhance training diversity. Next, we develop a novel subject-independent PPG-to-ECG reconstruction model that integrates contrastive learning, adversarial learning, and attention gating, achieving results comparable to or even surpassing existing approaches for unseen ECG reconstruction. Finally, we examine factors such as sex and age that impact reconstruction accuracy, emphasizing the importance of considering demographic diversity during model training and dataset augmentation.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,非侵襲的心電図モニタリングにおける重要な課題であるPSG信号からの未確認心電図信号の再構成を課題とする。 多くのパブリックECG-PPGデータセットが利用可能であるが、画像データセットに見られる多様性は欠如しており、データ収集プロセスはノイズを伴い、高度な機械学習モデルでさえPSGからのECG再構築を複雑にする。 これらの課題に対処するために、まずODEモデルを用いた新しいECG-PPGデータ生成手法を導入し、トレーニングの多様性を高める。 次に, コントラスト学習, 対向学習, 注意ゲーティングを統合し, 既存のECG再構成手法に匹敵する, あるいは超越した結果が得られる新しい対象非依存型PSG-to-ECG再構成モデルを構築した。 最後に、再構築精度に影響を与える性別や年齢などの要因について検討し、モデルトレーニングやデータセット拡張において、人口の多様性を考慮することの重要性を強調した。

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