論文の概要: Self-Supervised and Topological Signal-Quality Assessment for Any PPG Device

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.12510v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 23:22:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-18 18:41:50.521314
• Title: Self-Supervised and Topological Signal-Quality Assessment for Any PPG Device
• Title（参考訳）: PPG装置の自己監督とトポロジカル信号品質評価
• Authors: Wei Shao, Ruoyu Zhang, Zequan Liang, Ehsan Kourkchi, Setareh Rafatirad, Houman Homayoun,
• Abstract要約: 既存の信号品質評価手法は、脆性やデータハングリー監視モデルに依存している。 今回,手首光胸腺撮影のための完全教師なしSQAパイプラインについて紹介する。 PPG信号にドロップイン,拡張性,クロスデバイス品質のゲートを提供する,ハイブリッドな自己学習型トポロジカルデータ分析フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.55542625721902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wearable photoplethysmography (PPG) is embedded in billions of devices, yet its optical waveform is easily corrupted by motion, perfusion loss, and ambient light, jeopardizing downstream cardiometric analytics. Existing signal-quality assessment (SQA) methods rely either on brittle heuristics or on data-hungry supervised models. We introduce the first fully unsupervised SQA pipeline for wrist PPG. Stage 1 trains a contrastive 1-D ResNet-18 on 276 h of raw, unlabeled data from heterogeneous sources (varying in device and sampling frequency), yielding optical-emitter- and motion-invariant embeddings (i.e., the learned representation is stable across differences in LED wavelength, drive intensity, and device optics, as well as wrist motion). Stage 2 converts each 512-D encoder embedding into a 4-D topological signature via persistent homology (PH) and clusters these signatures with HDBSCAN. To produce a binary signal-quality index (SQI), the acceptable PPG signals are represented by the densest cluster while the remaining clusters are assumed to mainly contain poor-quality PPG signals. Without re-tuning, the SQI attains Silhouette, Davies-Bouldin, and Calinski-Harabasz scores of 0.72, 0.34, and 6173, respectively, on a stratified sample of 10,000 windows. In this study, we propose a hybrid self-supervised-learning--topological-data-analysis (SSL--TDA) framework that offers a drop-in, scalable, cross-device quality gate for PPG signals.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブル光胸腺撮影(PPG)は何十億ものデバイスに埋め込まれているが、その光波形は運動、灌流損失、周囲の光によって容易に破損し、下流の心電図分析を阻害する。 既存の信号品質評価法(SQA)は、不安定なヒューリスティックスかデータハングリー監視モデルに依存している。 手首PPGのための完全教師なしSQAパイプラインを初めて導入する。 ステージ1は、異種源(装置とサンプリング周波数によって異なる)からの生のラベルなしデータの276 hで1-D ResNet-18を訓練し、光学エミッタとモーション不変の埋め込みを出力する(つまり、学習された表現はLED波長、駆動強度、デバイス光学と手首の動きの差で安定している)。 ステージ2は、各512-Dエンコーダを永続ホモロジー(PH)を介して4次元のトポロジシグネチャに変換し、これらのシグネチャをHDBSCANでクラスタ化する。 2値信号品質指標(SQI)を作成するために、許容されるPGG信号を最も密度の高いクラスタで表し、残りのクラスタは、主に品質の低いPGG信号を含むと仮定する。 再調整なしで、SQIはSilhouette、Davies-Bouldin、Calinski-Harabaszのスコアが0.72、0.34、6173に達した。 本研究では,PSG信号に対するドロップイン,拡張性,クロスデバイス品質のゲートを提供するハイブリッド型自己教師型学習-トポロジカルデータ分析(SSL-TDA)フレームワークを提案する。

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