論文の概要: Kapture: Capturing Cardiac Dynamics with Koopman-Governed Learning for Efficient Radar-Based Electrocardiogram Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.04955v1
• Date: Sun, 04 Oct 2026 04:58:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-11 07:36:29.570664
• Title: Kapture: Capturing Cardiac Dynamics with Koopman-Governed Learning for Efficient Radar-Based Electrocardiogram Recovery
• Title（参考訳）: Kapture: 効率的なレーダー心電図再生のためのKoopman-Governed Learningを用いた心動態計測
• Abstract要約: ミリ波(mmWave)レーダーは、心臓モニタリングのための非接触心電図(ECG)再構成を可能にする。 時間周波数スペクトログラムは微細な心臓パターンを保っているが、呼吸、運動、マルチパス、および主観依存的干渉から心電図関連の特徴を分離するために大きな背骨を必要とすることが多い。 隠れた状態を低次元の可観測空間に射影し、隣接する可観測状態から正規化された完全線型進化作用素を同定するフレームワークKaptureを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.828848982738759
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Millimeter-wave (mmWave) radar enables unobtrusive, contactless electrocardiogram (ECG) reconstruction for cardiac monitoring. Time-frequency spectrograms preserve fine cardiac patterns but often require large backbones to separate ECG-relevant features from respiration, motion, multipath, and subject-dependent interference. We propose Kapture, a parameter-efficient Koopman-governed framework that projects radar hidden states into a low-dimensional observable space and identifies a regularized full linear evolution operator from adjacent observable states. The Koopman-predicted observables refine subsequent hidden states for ECG reconstruction. To suppress predictable interference dynamics, a temporal contrastive objective pulls neighboring states together and separates non-neighbors, while reconstruction supervision preserves task relevance. Using approximately 80 minutes of quasi-static radar-ECG recordings containing realistic noise from body movements and other sources, Kapture consistently improves reconstruction across matched backbone widths, with the largest gains under aggressive compression. The compact configuration approaches the full-width reference accuracy with 68.1% fewer parameters and 91.3% fewer profiler-covered floating-point operations (FLOPs), while the full-width configuration delivers the strongest overall reconstruction performance. Our code will be made publicly available after potential publication.
• Abstract（参考訳）: ミリ波(mmWave)レーダーは、心臓モニタリングのための非邪魔で接触のない心電図(ECG)の再構成を可能にする。 時間周波数スペクトログラムは、微細な心臓パターンを保持するが、呼吸、運動、マルチパス、および主観依存的干渉からECG関連の特徴を分離するために大きな背骨を必要とすることが多い。 隠れた状態を低次元の可観測空間に射影し、隣接する可観測状態から正規化された完全線型進化作用素を同定するパラメータ効率の高いクープマンゲインドフレームワークであるKaptureを提案する。 クープマン予測観測装置は、その後のECG再建のために隠れた状態を精査する。 予測可能な干渉ダイナミクスを抑制するため、時間的コントラスト目的が隣接する状態をまとめて、非隣国を分離するとともに、再構築管理がタスク関連性を維持する。 体の動きや他の音源からの現実的なノイズを含む約80分間の準静電レーダーECG記録を用いて、カプチャーは常に一致した背骨幅の再構築を改善し、攻撃的な圧縮の下で最大のゲインを得る。 コンパクトな構成では、全幅参照精度が68.1%減少し、プロファイラがカバーする浮動小数点演算(FLOP)が91.3%減少し、全幅設定は最も高い全体の再構成性能を提供する。 私たちのコードは、潜在的に公表された後、公開されます。

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