論文の概要: Pushing the Limit of PPG Sensing in Sedentary Conditions by Addressing Poor Skin-sensor Contact

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02735v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 16:22:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:53:13.753113
• Title: Pushing the Limit of PPG Sensing in Sedentary Conditions by Addressing Poor Skin-sensor Contact
• Title（参考訳）: 不適切な皮膚感覚接触による摂食条件におけるPSGセンシングの限界を押し上げる
• Authors: Manh Pham Hung, Matthew Yiwen Ho, Yiming Zhang, Dimitris Spathis, Aaqib Saeed, Dong Ma,
• Abstract要約: 光胸腺撮影は、心臓血管の健康を監視するために広く用いられる非侵襲的手法である。 鎮静条件下での皮膚感覚接触はPSG信号の形態を歪め、必須波形の特徴の喪失や変化を引き起こす。 CPセンサは, 接触圧が歪んだPSG信号を理想的な形態を持つものに変換する新しい手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.10775902843149
• License:
• Abstract: Photoplethysmography (PPG) is a widely used non-invasive technique for monitoring cardiovascular health and various physiological parameters on consumer and medical devices. While motion artifacts are well-known challenges in dynamic settings, suboptimal skin-sensor contact in sedentary conditions - a critical issue often overlooked in existing literature - can distort PPG signal morphology, leading to the loss or shift of essential waveform features and therefore degrading sensing performance. In this work, we propose CP-PPG, a novel approach that transforms Contact Pressure-distorted PPG signals into ones with the ideal morphology. CP-PPG incorporates a novel data collection approach, a well-crafted signal processing pipeline, and an advanced deep adversarial model trained with a custom PPG-aware loss function. We validated CP-PPG through comprehensive evaluations, including 1) morphology transformation performance on our self-collected dataset, 2) downstream physiological monitoring performance on public datasets, and 3) in-the-wild performance. Extensive experiments demonstrate substantial and consistent improvements in signal fidelity (Mean Absolute Error: 0.09, 40% improvement over the original signal) as well as downstream performance across all evaluations in Heart Rate (HR), Heart Rate Variability (HRV), Respiration Rate (RR), and Blood Pressure (BP) estimation (on average, 21% improvement in HR; 41-46% in HRV; 6% in RR; and 4-5% in BP). These findings highlight the critical importance of addressing skin-sensor contact issues for accurate and dependable PPG-based physiological monitoring. Furthermore, CP-PPG can serve as a generic, plug-in API to enhance PPG signal quality.
• Abstract（参考訳）: 光胸腺造影法(英: Photoplethysmography, PPG)は、心臓血管の健康状態や、消費者や医療機器の様々な生理的パラメータを監視するために広く用いられている非侵襲的手法である。 モーションアーティファクトは動的設定においてよく知られた課題であるが、鎮静条件における肌下感覚接触(既存の文献でしばしば見過ごされる重要な問題)はPSG信号形態を歪め、必須波形の特徴の喪失やシフトを引き起こし、知覚性能を低下させる。 本研究では,接触圧歪みPPG信号を理想的な形態を持つものに変換する新しい手法であるCP-PPGを提案する。 CP-PPGは、新しいデータ収集アプローチ、十分に構築された信号処理パイプライン、および独自のPGG対応ロス関数で訓練された高度な深層対向モデルを備えている。 CP-PPGの総合評価による検証を行った。 1) 自己収集データセットにおける形態素変換性能 2)公開データセットにおける下流の生理的モニタリング性能 3)実演。 広汎な実験は、心拍数(HR)、心拍変動(HRV)、呼吸速度(RR)、血圧(BP)の推定(平均21%、HRが21%、RVが41-46%、RRが6%、BPが4-5%)において、信号の忠実性を大幅に改善した(平均絶対誤差:0.09、元の信号よりも40%改善した)。 これらの知見は, PPGによる生理的モニタリングの正確で信頼性の高い皮膚感覚接触問題に対処することの重要性を浮き彫りにしている。 さらに、CP-PPGはPPG信号の品質を高めるための汎用的なプラグインAPIとして機能する。

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