Jun, 2023

BeliefPPG: 利用信念传播机制进行脉搏波形信号心率测量的不确定性感知方法

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TL;DR提出一种采用学习方法的新型心率估计方法，利用隐马尔可夫模型及神经网络对光电脉搏信号分析后得出概率分布，结合信念传播算法对估计结果进行时间上的统计分析。实验证明该方法具有较高的鲁棒性。
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发现论文，激发创造
  • 基于 PPG 的心率估计：高效的传感器采样与学习模型

    本文探讨了低功耗和资源受限的嵌入式设备中更适用于心率估计技术。作者们将信号处理和机器学习相结合，将 PPG 采样频率从 125Hz 降低到 25Hz 以提高准确性，缩小模型大小并加快推理时间。实验结果表明，DT 模型使用 10 至 20 个输入特征通常具有良好的准确性，并几个数量级地降低了模型大小和推理时间。

    Mar, 2023

  • KID-PPG：智能手表中心率提取的知识驱动深度学习

    我们提出了 KID-PPG，这是一个知识引导的深度学习模型，通过自适应线性滤波、深度概率推断和数据增强，整合了专家知识，解决了深度学习模型中的三个问题：去除运动伪迹、降低信号降解，以及对光电脉动信号进行生理上合理的分析。在 PPGDalia 数据集上评估 KID-PPG，得到平均绝对误差为 2.85 次 / 分钟，超过现有可复现方法。我们的结果表明，通过将先前的专家知识整合到深度学习模型中，可以显著提高心率跟踪性能。该方法展示了在深度学习模型中整合现有专家知识，提升各种生物医学应用的潜力。

    May, 2024

  • 基于实时摄像头的心率及其变异性高效估计

    本文介绍了一种新的、精确的、实时的远程光学心率监测方法，可以测量心率、提取脉搏波形并计算心率变异性，无需特定的训练，可在实际应用中得到良好的结果。

    Sep, 2019

  • 使用迁移元学习器进行远程心率估计的元 rPPG

    本文提出了一种基于远程光电容积脉搏图（rPPG）的无接触式心率估计方法，通过自监督权重调整来实现在测试部署期间对未标记样本的快速适应以应对未知分布变化的能力，从而取得了 MAHNOB-HCI 和 UBFC-rPPG 方面的最优性能。

    Jul, 2020

  • Q-PPG: 可穿戴设备上基于 PPG 的节能心率监测

    通过 deep Temporal Convolutional Networks 工具和硬件友好型量化器，我们提出了一种设计空间探索方法，用于自动生成一组适用于可穿戴设备的高精度、极轻量级的计算模型，以便实现心率监测。

    Mar, 2022

  • 一种自监督算法用于通过穿戴设备估算心率的光电容积脉搏信号去噪

    本研究提出了一种基于自监督训练的去噪算法来去除穿戴式设备 PPG 信号中的噪音和运动伪迹，提高心率估计的准确性及心率变异性的估计精度，为穿戴式设备在健康指标方面的应用提供了改进。

    Jul, 2023

  • 在跨数据集远程光电容积脉搏图方面提升泛化能力

    研究表明，当前基于深度学习的 Remote Photoplethysmography (rPPG) 模型倾向于学习训练数据集中的脉搏波特征，作者提出的一种扩充训练数据集范围和变化性的方法成功缓解了这种倾向，进一步提高了模型的泛化能力。

    May, 2023

  • 从恶劣视频中实现无接触心率测量

    该研究利用图像处理技术恶化视频质量，模拟挑战性条件，评估了非学习和基于学习的 rPPG 方法在恶劣数据上的表现。结果显示这些限制条件下的准确率显著下降，因此建议应用去噪和修填等恢复技术来改善心率估计结果并提高方法的鲁棒性和适应性。

    Apr, 2023

  • 面部视频隐私保护型心率远程估计

    本文提出了一种数据扰动的方法，通过提取少量含有身份相关信息的面部区域进行像素洗牌和模糊处理来解决 Remote Photoplethysmography 数据的隐私问题，实验表明该方法可将面部识别算法的准确性降低 60%，而对 rPPG 提取几乎不产生影响，可作为一种有效的隐私保护方案。

    Jun, 2023

  • 基于扩散模型的不确定性感知的 PPG - 至 - ECG 技术用于改进心血管诊断

    通过光电式容积脉搏图对心血管系统状况进行分析已经成为一种常见且高效的方法，本文提出了一种新的方法论，基于这种方法可以将光电式容积脉搏图转换为心电图，通过计算机模型进行心血管疾病的更准确分类。

    May, 2024