論文の概要: Cuffless Blood Pressure Estimation from Six Wearable Sensor Modalities in Multi-Motion-State Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01653v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 13:26:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.86362
• Title: Cuffless Blood Pressure Estimation from Six Wearable Sensor Modalities in Multi-Motion-State Scenarios
• Title（参考訳）: 多動状態シナリオにおける6つのウェアラブルセンサモードからのカフレス血圧推定
• Authors: Yiqiao Chen, Fazheng Xu, Zijian Huang, Juchi He, Zhenghui Feng,
• Abstract要約: 拡張期BP(SBP)は3.60mmHgの平均絶対誤差(MAE)、拡張期BP(DBP)は3.01mmHgである。 臨床の観点からは、British Hypertension Society (BHS)プロトコルに従って、SBP、DBP、MAPのグレードAに達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7871262900865523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cardiovascular disease (CVD) is a leading cause of morbidity and mortality worldwide, and sustained hypertension is an often silent risk factor, making cuffless continuous blood pressure (BP) monitoring with wearable devices important for early screening and long-term management. Most existing cuffless BP estimation methods use only photoplethysmography (PPG) and electrocardiography (ECG) signals, alone or in combination. These models are typically developed under resting or quasi-static conditions and struggle to maintain robust accuracy in multi-motion-state scenarios. In this study, we propose a six-modal BP estimation framework that jointly leverages ECG, multi-channel PPG, attachment pressure, sensor temperature, and triaxial acceleration and angular velocity. Each modality is processed by a lightweight branch encoder, contrastive learning enforces cross-modal semantic alignment, and a mixture-of-experts (MoE) regression head adaptively maps the fused features to BP across motion states. Comprehensive experiments on the public Pulse Transit Time PPG Dataset, which includes running, walking, and sitting data from 22 subjects, show that the proposed method achieves mean absolute errors (MAE) of 3.60 mmHg for systolic BP (SBP) and 3.01 mmHg for diastolic BP (DBP). From a clinical perspective, it attains Grade A for SBP, DBP, and mean arterial pressure (MAP) according to the British Hypertension Society (BHS) protocol and meets the numerical criteria of the Association for the Advancement of Medical Instrumentation (AAMI) standard for mean error (ME) and standard deviation of error (SDE).
• Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患(CVD)は世界中で致死率と死亡率の主要な原因であり、持続性高血圧はしばしばサイレントリスクファクターであり、早期スクリーニングや長期管理に重要なウェアラブルデバイスを用いたカフレス連続血圧(BP)モニタリングを可能にする。 既存のカフレスBP推定法のほとんどは、光胸腺造影(PPG)と心電図(ECG)の信号のみを用いる。 これらのモデルは通常、静止状態または準定常条件下で開発され、マルチモーション状態のシナリオにおいて堅牢な精度を維持するのに苦労する。 本研究では,ECG,マルチチャネルPSG,アタッチメント圧力,センサ温度,3軸加速度,角速度を併用した6モードBP推定フレームワークを提案する。 それぞれのモダリティは軽量分岐エンコーダで処理され、対照的な学習はクロスモーダルなセマンティックアライメントを強制し、ME(Mix-of-experts)回帰ヘッドは、融合した特徴を運動状態にわたってBPに適応的にマッピングする。 22名の被験者の走行・歩行・着座データを含む公共のパルストランジット時間PSGデータセットに関する総合的な実験により,シストリックBP(SBP)の3.60 mmHg,拡張型BP(DBP)の3.01 mmHgの平均絶対誤差(MAE)が得られた。 臨床の観点からは、英国高血圧協会(BHS)プロトコルに従って、SBP、DBP、平均動脈圧(MAP)のグレードAを達成し、平均誤差(ME)と標準誤差(SDE)に対するAAMI標準の数値基準を満たす。

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