論文の概要: Reliable Physiological Monitoring on the Wrist Using Generative Deep Learning to Address Poor Skin-Sensor Contact

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02735v2
• Date: Wed, 16 Apr 2025 15:51:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:35:52.213100
• Title: Reliable Physiological Monitoring on the Wrist Using Generative Deep Learning to Address Poor Skin-Sensor Contact
• Title（参考訳）: 創発的深層学習による皮膚・皮膚感覚接触の信頼性モニタリング
• Authors: Manh Pham Hung, Matthew Yiwen Ho, Yiming Zhang, Dimitris Spathis, Aaqib Saeed, Dong Ma,
• Abstract要約: 光胸腺撮影は、消費者と臨床の両方において、心血管の健康と生理的パラメータを監視するために広く採用され、非侵襲的手法である。 動的環境における運動アーティファクトの研究が盛んに行われているが、摂食条件下での肌下感覚接触は波形形態を歪め、重要な特徴の喪失や不一致を招き、知覚精度を損なう。 本研究では,接触圧歪みPPG信号を理想的な形状を持つ高忠実度波形に変換する新しいフレームワークCP-を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.10775902843149
• License:
• Abstract: Photoplethysmography (PPG) is a widely adopted, non-invasive technique for monitoring cardiovascular health and physiological parameters in both consumer and clinical settings. While motion artifacts in dynamic environments have been extensively studied, suboptimal skin-sensor contact in sedentary conditions - a critical yet underexplored issue - can distort PPG waveform morphology, leading to the loss or misalignment of key features and compromising sensing accuracy. In this work, we propose CP-PPG, a novel framework that transforms Contact Pressure-distorted PPG signals into high-fidelity waveforms with ideal morphology. CP-PPG integrates a custom data collection protocol, a carefully designed signal processing pipeline, and a novel 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 study. 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 to enhance the reliability and effectiveness of PPG-based physiological monitoring. CP-PPG thus holds significant potential to improve the accuracy of wearable health technologies in clinical and consumer applications.
• Abstract（参考訳）: Photoplethysmography(PPG)は、消費者と臨床の両方において、心血管の健康と生理的パラメータを監視するために広く採用され、非侵襲的手法である。 動的環境における運動アーティファクトの研究が盛んに行われているが、摂食条件における肌下感覚接触はPPG波形の形態を歪め、重要な特徴の喪失や不一致を招き、感覚の精度を損なう可能性がある。 本研究では, CP-PPGを提案する。CP-PPGは, 接触圧歪みのPSG信号を理想的な形状を持つ高忠実度波形に変換する新しいフレームワークである。 CP-PPGは、カスタムデータ収集プロトコル、慎重に設計された信号処理パイプライン、カスタムPSG対応のロス関数でトレーニングされた新しいディープ・ディバイサル・モデルを統合する。 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)内科研究。 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信頼性と有効性を高めるために, 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た。 CP-PPGは、臨床および消費者向け応用におけるウェアラブルヘルス技術の精度を向上させる大きな可能性を秘めている。

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