論文の概要: Cylindrical Geodesic Flow Matching for Quasiperiodic Physiological Signal Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.08510v1
• Date: Tue, 06 Oct 2026 15:15:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:30.071488
• Title: Cylindrical Geodesic Flow Matching for Quasiperiodic Physiological Signal Transformation
• Title（参考訳）: 準周期的生理信号変換のための円筒型測地流マッチング
• Abstract要約: 両心血管波形変換のためのエンフィリンド型ジオデシックフローマッチングを提案する。 フローマッチングに使用される標準アフィンパスは、準周期信号間の補間時に中間振幅と瞬時周波数を歪みさせることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5232483173232034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Paired translation between quasiperiodic physiological waveforms (i.e., recovering a target oscillatory signal from the source) is central to the interpretation of cardiovascular signals derived from wearables placed at different body locations. This source-to-target mapping in these problems carries inherent geometric structure: the phase wraps around the cycle and must be treated as a circular variable, the amplitude remains strictly positive, and the beat-to-beat alignment can drift unpredictably across cycles and subjects. While deep neural networks have been used for phase estimation and complex-valued signal modeling, prior work does not explicitly learn phase transport between paired signals. Consequently, neither endpoint-supervised regression nor the standard affine path used in flow matching accounts for this phase--amplitude structure. We introduce \emph{cylindrical geodesic flow matching} for paired cardiovascular waveform translation. We show that the standard affine path used in flow matching distorts intermediate amplitude and instantaneous frequency when interpolating between quasiperiodic signals; replacing it with a closed-form geodesic on the phase--amplitude cylinder eliminates these artifacts and converts each training pair into dense, geometry-consistent velocity supervision. On zero-shot photoplethysmography and limited-support seismocardiography adaptation benchmarks, our method consistently outperforms interpolation baselines and matches or exceeds direct supervised prediction, reducing Hilbert Transform, $L_2$, and Dynamic Time Warping distance by up to ${\sim}15\%$ over the strongest competing baseline. These results suggest that bridge geometry is a critical inductive bias for flow matching on oscillatory signal translation.
• Abstract（参考訳）: 準周期的な生理的波形間のペア翻訳(すなわち、ソースからターゲットの振動信号を回復する)は、異なる身体位置に配置されたウェアラブルから導かれる心血管信号の解釈の中心である。 これらの問題のソース・トゥ・ターゲット・マッピングは本質的に幾何学的構造を持ち、位相はサイクルを包み、循環変数として扱う必要があり、振幅は厳密に正であり、ビート・トゥ・ビート・アライメントはサイクルや被験者間で予測不可能に変動する。 深層ニューラルネットワークは位相推定や複素数値信号モデリングに使われてきたが、以前の研究はペア信号間の位相輸送を明示的に学ばなかった。 したがって、この位相振幅構造は、終端制御された回帰も、フローマッチングで使用される標準アフィンパスも考慮しない。 心血管波形変換のためのemph{cylindrical geodesic flow matching}を提案する。 流路整合に使用される標準アフィンパスは、準周期信号間の補間時に中間振幅と瞬時周波数を歪み、位相振幅シリンダ上の閉形式測地線に置き換えることでこれらのアーティファクトを排除し、各トレーニングペアを密度の高い幾何整合速度監視に変換する。 ゼロショット・フォトプレソグラフィーとリミテッドサポート型心電図適応ベンチマークでは、補間ベースラインを一貫して上回り、直接教師付き予測を上回り、Hilbert Transform、$L_2$、Dynamic Time Warping 距離を最大${\sim}15\%まで削減する。 これらの結果は,振動信号変換における流れマッチングにおいて,橋梁形状が重要な帰納バイアスとなることを示唆している。

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