論文の概要: Multi-site PPG: An In-the-Wild Physiological Dataset from Emerging Multi-site Wearables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17859v1
• Date: Mon, 18 May 2026 05:04:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.815997
• Title: Multi-site PPG: An In-the-Wild Physiological Dataset from Emerging Multi-site Wearables
• Title（参考訳）: Multi-site PPG: 新興多地点ウェアラブルのWild物理データセット
• Authors: Jiayi Shao, Jiaying Ye, Shengyao Liu, Zachary Englhardt, Girish Narayanswamy, Vikram Iyer, Qiuyue, Xue,
• Abstract要約: 本報告では,4つのカスタム開発ウェアラブルから収集したWild内生理的データセットであるMulti-site PPGについて述べる。 各デバイスは、緑と赤外反射PSG、3軸加速度、温度をデバイス間アライメントのためのタイムスタンプで記録する。 参加者は、通常のルーチンを継続しながら、昼間活動中に何日間もこのデバイスを装着した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.062862800287981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wearables are widely used for mobile health monitoring, and photoplethysmography (PPG) is a key sensing modality for heart rate and related physiological measurements. However, public in-the-wild PPG datasets remain largely wrist-centric or limited to short, controlled studies, constraining research on emerging wearable form factors. We present Multi-site PPG, an in-the-wild physiological dataset collected from four custom-developed unobtrusive wearables: a smart earring, ring, watch, and necklace. Each device records green and infrared reflective PPG, 3-axis acceleration, and temperature with timestamps for cross-device alignment, while a Polar H10 chest strap provides reference electrocardiogram (ECG). Participants wore the devices for multiple days during daytime activities while continuing their normal routines. The dataset contains over 350 hours of raw data and 230-290 hours of modeling-ready 8-second windows per wearable. We benchmark heuristic, supervised, and self-supervised heart-rate estimation methods, showing substantial body-site differences: the best methods achieve mean absolute errors (MAEs) of 2.30 bpm on the earring, 5.13 bpm on the ring, 8.37 bpm on the watch, and 8.68 bpm on the necklace. We further analyze motion effects and evaluate multi-site and PPG-accelerometer fusion, demonstrating the dataset's value for robust physiological sensing across emerging wearable form factors.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブルはモバイルの健康モニタリングに広く使われており、光胸腺撮影(PPG)は心拍数および関連する生理的測定における重要な感覚モダリティである。 しかし、一般のPPGデータセットは、手首中心か、短い制御された研究に限られており、新興のウェアラブルフォームファクターの研究を制限している。 我々は、スマートイヤリング、リング、ウォッチ、ネックレスという4つのカスタムに開発された非邪魔なウェアラブルから収集された、Wildの生理学的データセットであるMulti-site PPGを提案する。 各デバイスは、緑と赤外反射PSG、3軸加速度、温度をデバイス間アライメントのためのタイムスタンプで記録し、ポーラH10チェストストラップは、基準心電図(ECG)を提供する。 参加者は、通常のルーチンを継続しながら、昼間活動中に何日間もこのデバイスを装着した。 データセットには350時間以上の生データと、230-290時間のモデリング可能な8秒のウインドウが含まれている。 我々は、ヒューリスティック、教師付き、自己監督型心拍数推定法をベンチマークし、最も優れた方法は、イヤリングで2.30 bpmの平均絶対誤差(MAEs)、リングで5.13 bpm、ウォッチで8.37 bpm、ネックレスで8.68 bpmを達成することである。 さらに、動作効果を分析し、マルチサイトおよびPSG加速度計融合を評価し、出現するウェアラブルフォームファクターをまたいだ堅牢な生理的センシングのデータセットの価値を実証する。

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