Jul, 2023

佩戴设备用于心血管生物标记监测的光电测量信号质量评估

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TL;DR本研究提取了 27 个统计特征，利用梯度提升（XGBoost 和 CatBoost）以及随机森林（RF）算法训练机器学习模型来评估血容量变化的 PPG 信号质量，在使用可穿戴设备进行连续监测时，考虑了运动伪影、皮肤色素沉着和血管运动等影响 PPG 准确性和可靠性的因素。研究发现，我们的模型在 XGBoost、CatBoost 和 RF 上分别达到了 Sensitivity（Se）、Positive Predicted Value（PPV）和 F1-score（F1）的 94.4、95.6、95.0，94.7、95.9、95.3 和 93.7、91.3、92.5，结果与文献中的最新成果相当，但使用了更简单的模型，证明机器学习模型在开发远程、非侵入性和连续测量设备方面具有很大的潜力。
photoplethysmographyppgwearable devicemachine-learning modelscontinuous measurement devices
发现论文，激发创造
  • 基于机器学习的光电容积脉搏信号特征用于糖尿病检测

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    Aug, 2023

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    Jul, 2023

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    Aug, 2022

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    May, 2023

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    Jan, 2024

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    Aug, 2022

  • 基于深度学习的基于 PPG 和 rPPG 信号的血压预测评估

    利用光电脉搏（PPG）信号来非侵入性地测量血压很有趣，尤其是通过基于机器学习技术的神经网络和个性化技术提高预测性能。

    Apr, 2021

  • 用不同身体部位的视频和目标进行训练的 rPPG 模型有多次优？

    远程摄像测量血容量脉搏通过光容积脉搏图（rPPG）是一种可伸缩、低成本、易于获取心血管信息的引人注目的技术。我们使用最新发布的同步接触式 PPG 和面部视频测量的独特数据集，对训练面部视频 rPPG 模型时是否使用来自身体其他部位的接触式测量数据进行优化进行了精确和定量的研究，结果显示，使用额头 PPG 信号相较于手指 PPG 信号，可以获得高达 40% 的均方误差降低，模型更好地学习了地面真实 PPG 信号的形态。然而，从手指 PPG 训练的模型仍然能很好地学习到主导频率（即心率）的特征。

    Mar, 2024

  • 使用时空网络从面部视频中远程测量光电容积脉搏信号

    通过使用深度时空网络重建精确的远程光学心电图信号，我们提出了一种 rPPG 测量方法，能够从面部视频中测量心率和心率变异性，并在心房颤动检测和情感识别方面取得了有前途的成果。

    May, 2019

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    睡眠阶段的分类对于评估睡眠质量至关重要，本论文提出了一种基于 eXtreme Gradient Boosting 算法和光折光法信号、活动计数来提取特征的机器学习睡眠 - 清醒分类模型，性能优于其他方法，并适用于具有有限计算能力的可穿戴设备。

    Aug, 2023