論文の概要: Uncertainty-quantified Pulse Signal Recovery from Facial Video using Regularized Stochastic Interpolants
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10777v1
- Date: Sun, 12 Apr 2026 19:00:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.211745
- Title: Uncertainty-quantified Pulse Signal Recovery from Facial Video using Regularized Stochastic Interpolants
- Title（参考訳）: 正規化確率補間器を用いた顔画像からの不確かさ量子化パルス信号の復元
- Authors: Vineet R. Shenoy, Cheng Peng, Rama Chellappa, Yu Sun,
- Abstract要約: フォトプレチスモグラフィ(Photoplethysmography)は、カメラからの画素読み出しを用いてヒトの血液量パルス(BVP)波形を復元する光学的手順である。
iタスクを解決するための現在のアルゴリズムは、優れたパフォーマンスベンチマークデータセットを示している。
最先端のアルゴリズムや、私たちの知識を最大限に活用するベクトルは、ソリューション空間の試験時間サンプリングを実行しません。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.782480100477976
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Imaging Photoplethysmography (iPPG), an optical procedure which recovers a human's blood volume pulse (BVP) waveform using pixel readout from a camera, is an exciting research field with many researchers performing clinical studies of iPPG algorithms. While current algorithms to solve the iPPG task have shown outstanding performance on benchmark datasets, no state-of-the art algorithms, to the best of our knowledge, performs test-time sampling of solution space, precluding an uncertainty analysis that is critical for clinical applications. We address this deficiency though a new paradigm named Regularized Interpolants with Stochasticity for iPPG (RIS-iPPG). Modeling iPPG recovery as an inverse problem, we build probability paths that evolve the camera pixel distribution to the ground-truth signal distribution by predicting the instantaneous flow and score vectors of a time-dependent stochastic process; and at test-time, we sample the posterior distribution of the correct BVP waveform given the camera pixel intensity measurements by solving a stochastic differential equation. Given that physiological changes are slowly varying, we show that iPPG recovery can be improved through regularization that maximizes the correlation between the residual flow vector predictions of two adjacent time windows. Experimental results on three datasets show that RIS-iPPG provides superior reconstruction quality and uncertainty estimates of the reconstruction, a critical tool for the widespread adoption of iPPG algorithms in clinical and consumer settings.
- Abstract（参考訳）: 光胸腺撮影(iPPG)は、カメラからの画素読み出しによるヒトの血流パルス(BVP)波形を復元する光学的手法であり、多くの研究者がiPPGアルゴリズムの臨床的研究を行っている。
IPPGタスクを解くための現在のアルゴリズムは、ベンチマークデータセット上では優れた性能を示しているが、我々の知る限り、最先端のアルゴリズムは、臨床応用に不可欠な不確実性分析を前もって、ソリューション空間の試験時間サンプリングを実行している。
我々は,iPPG (RIS-iPPG) の確率性を考慮した規則化補間法(Regularized Interpolants) という新しいパラダイムに対処する。
IPPGリカバリを逆問題としてモデル化し、時間依存確率過程の瞬時フローとスコアベクトルを予測することにより、カメラ画素分布を地上構造信号分布に進化させる確率パスを構築し、テスト時には、確率微分方程式を解くことで、カメラ画素強度の測定値から正しいBVP波形の後方分布をサンプリングする。
生理的変化が緩やかに変化していることを考えると、隣接する2つの時間窓の残留流ベクトル予測の相関を最大化する正規化により、iPPG回復が改善できることが示される。
3つのデータセットによる実験結果から, RIS-iPPGはiPPGアルゴリズムを臨床および消費者向けに広く採用するための重要なツールとして, より優れた再構成品質と再現の不確実性評価を提供することが示された。
関連論文リスト
- Particle Diffusion Matching: Random Walk Correspondence Search for the Alignment of Standard and Ultra-Widefield Fundus Images [47.944896477309555]
標準ファンドス画像(SFI)とウルトラウェードフィールドファンドス画像(UWFI)のためのロバストアライメント手法を提案する。
本手法は粒子拡散マッチング (Particle Diffusion Matching, PDM) と呼ばれ, 拡散モデルにより誘導される反復ランダムウォーク対応探索 (RWCS) を通してアライメントを行う。
PDMは複数の網膜画像アライメントベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-11T08:09:53Z) - Resolution-Independent Neural Operators for Multi-Rate Sparse-View CT [67.14700058302016]
深層学習手法は高忠実度再構成を実現するが、しばしば固定された取得設定に過度に適合する。
本稿では,連続関数空間に拡張したCT再構成フレームワークであるComputed Tomography Neural Operator (CTO)を提案する。
CTOは一貫性のあるマルチサンプリングレートとクロスレゾリューションのパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-13T08:31:46Z) - Conditional Denoising Diffusion Model-Based Robust MR Image Reconstruction from Highly Undersampled Data [11.174208209806073]
アンダーサンプリング戦略は画像の取得を加速させるが、多くの場合、画像のアーティファクトと劣化した品質をもたらす。
近年の拡散モデルでは、強力な画像先行学習により、アンダーサンプルデータから高忠実度画像の再構成が期待されている。
本稿では,反復的データ一貫性補正を伴う条件付きデノナイジング拡散フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-07T18:01:08Z) - Wav2Arrest 2.0: Long-Horizon Cardiac Arrest Prediction with Time-to-Event Modeling, Identity-Invariance, and Pseudo-Lab Alignment [5.706374608871095]
高周波生理学的波形モダリティは、患者の状態に対する深いリアルタイムな洞察を提供する。
近年、心臓発作を含む重要な事象を予測するための生理学的基礎モデルが示されている。
最小限の補助情報を用いてPSGのみのCAシステムを改善するための3つの改良点を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-25T23:46:39Z) - Accelerating 3D Photoacoustic Computed Tomography with End-to-End Physics-Aware Neural Operators [74.65171736966131]
光音響計算トモグラフィ(PACT)は、光コントラストと超音波分解能を組み合わせることで、光拡散限界を超える深部像を実現する。
現在の実装では、高密度トランスデューサアレイと長い取得時間を必要とし、臨床翻訳を制限している。
本研究では,センサ計測からボリューム再構成まで,逆音響マッピングを直接学習する物理認識モデルであるPanoを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-11T23:12:55Z) - Continuous Filtered Backprojection by Learnable Interpolation Network [48.52134830162271]
本研究では,Leanable-Interpolation-based FBP (LInFBP) と呼ばれる新しいディープラーニングモデルを提案する。
提案した LInFBP では,選択した基底関数の線形結合として,離散シングラムデータの潜伏連続関数の局所部分をすべて定式化する。
次に、学習した潜伏連続関数をバックプロジェクションステップに利用し、FBPの深層学習を初めて活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-03T09:50:27Z) - Recovering Pulse Waves from Video Using Deep Unrolling and Deep Equilibrium Models [45.94962431110573]
カメラによるバイタルサインのモニタリング、つまりイメージング光胸腺撮影(i)は、運転監視、情動コンピューティングなどに応用されている。
本稿では,逆問題における信号処理と深層学習を組み合わせた手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-21T16:11:21Z) - Resolution Enhancement of Under-sampled Photoacoustic Microscopy Images using Implicit Neural Representations [4.672315172406826]
光音響顕微鏡(AR-PAM)は皮下血管造影に有用である。
従来のデコンボリューション法では、PSF(Point Spreadvolution)を使用して解像度を改善する。
Inlicit Neural Representation (INR) に基づくアプローチを提案する。
本手法は,空間座標から初期音圧への連続的なマッピングを学習し,離散像の限界を克服する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T00:44:57Z) - Poisson-Gaussian Holographic Phase Retrieval with Score-based Image
Prior [19.231581775644617]
本稿では,スコア関数を先行生成関数とする高速化されたWirtinger Flow (AWF) を用いた新しいアルゴリズム"AWFS"を提案する。
PRの対数様関数の勾配を計算し、リプシッツ定数を決定する。
本稿では,提案アルゴリズムの臨界点収束保証を確立する理論的解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-12T18:08:47Z) - Improved Slice-wise Tumour Detection in Brain MRIs by Computing
Dissimilarities between Latent Representations [68.8204255655161]
磁気共鳴画像(MRI)の異常検出は教師なし手法で行うことができる。
本研究では,変分オートエンコーダの潜伏空間における相似関数の計算に基づいて,腫瘍検出のためのスライスワイズ半教師法を提案する。
本研究では,高解像度画像上でのモデルをトレーニングし,再現の質を向上させることにより,異なるベースラインに匹敵する結果が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-24T14:02:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。