論文の概要: Translation from Wearable PPG to 12-Lead ECG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25480v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 20:36:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 17:09:04.311955
• Title: Translation from Wearable PPG to 12-Lead ECG
• Title（参考訳）: ウェアラブルPSGから12リード心電図への変換
• Authors: Hui Ji, Wei Gao, Pengfei Zhou,
• Abstract要約: 12誘導心電図(ECG)は、心臓血管モニタリングの標準規格である。 既存の12リードのECGシステムは、不安定なマルチ電極セットアップに依存しており、アンブロトリー環境での持続的な監視を制限している。 PPG信号から臨床的に有効な12誘導心電図を生成するために設計された,革新的な人口動態認識フレームワークであるP2Esを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.793551592077016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The 12-lead electrocardiogram (ECG) is the gold standard for cardiovascular monitoring, offering superior diagnostic granularity and specificity compared to photoplethysmography (PPG). However, existing 12-lead ECG systems rely on cumbersome multi-electrode setups, limiting sustained monitoring in ambulatory settings, while current PPG-based methods fail to reconstruct multi-lead ECG due to the absence of inter-lead constraints and insufficient modeling of spatial-temporal dependencies across leads. To bridge this gap, we introduce P2Es, an innovative demographic-aware diffusion framework designed to generate clinically valid 12-lead ECG from PPG signals via three key innovations. Specifically, in the forward process, we introduce frequency-domain blurring followed by temporal noise interference to simulate real-world signal distortions. In the reverse process, we design a temporal multi-scale generation module followed by frequency deblurring. In particular, we leverage KNN-based clustering combined with contrastive learning to assign affinity matrices for the reverse process, enabling demographic-specific ECG translation. Extensive experimental results show that P2Es outperforms baseline models in 12-lead ECG reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 12誘導心電図(ECG)は、心血管モニタリングにおける金の標準であり、光胸腺造影法(PPG)と比較して診断の粒度と特異性に優れる。 しかし、既存の12リードECGシステムは、不安定なマルチ電極設定に依存しており、持続的な監視を制限しているが、現在のPGGベースの手法では、リード間の制約が欠如し、リード間の空間時間依存性のモデリングが不十分なため、マルチリードECGを再構築することができない。 このギャップを埋めるために、P2Esという、臨床的に有効な12個の心電図をPPG信号から3つの重要な革新を通して生成する革新的な人口動態対応拡散フレームワークを導入する。 具体的には、前処理において、実世界の信号歪みをシミュレートするために、周波数領域のぼかしと時間的ノイズ干渉を導入する。 逆のプロセスでは、時間的マルチスケール生成モジュールを設計し、その後周波数を劣化させる。 特に、KNNベースのクラスタリングと対照的な学習を組み合わせることで、逆プロセスに親和性行列を割り当て、人口統計学的特有なECG翻訳を可能にする。 12誘導心電図再建ではP2Esがベースラインモデルより優れていた。

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