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J-GLOBAL ID：202202253974310827   整理番号：22A0960035

バイタルサインの最適監視のためのウェアラブル手首フォトプレチスモグラフィー:パルス波形に関する統一的展望【JST・京大機械翻訳】

Wearable Wrist Photoplethysmography for Optimal Monitoring of Vital Signs: A Unified Perspective on Pulse Waveforms

著者 (2件)： Long Nguyen Mai Hoang (Department of AI Convergence, Pukyong National University, Busan, South Korea) ,  Chung Wan-Young (Department of AI Convergence, Pukyong National University, Busan, South Korea)
資料名： IEEE Photonics Journal  (IEEE Photonics Journal)
巻： 14  号： 2  ページ： ROMBUNNO.3717717.1-17  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2436A  ISSN： 1943-0655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 手首のバイタルサインを追跡するため,WrisTeeと名付けたウェアラブルシステムを遠隔健康モニタリングのために開発した。4つの光源を有する3つの光学センサを用いて,WrisTeeは,放射状動脈上の3つの位置で12のフォトプレチモグラム(PPG)信号を測定することができる。逆極性を有する2種類のPPG信号を発見し,同相および逆位相信号として指定した。Beer-Lambert則に基づくそれらの差異に関する統一的視点を提供し,選択した被験者から解析されたデータを用いて,両方の信号が心臓モニタリングに使用できることを示した。反射パルス遷移時間(R-PTT)とR-PTTの標準偏差(σ_R-PTT)を用いて,最適波長を選択する方法を提案して,最良の品質信号を達成し,それにより,貯蔵要求,電力資源,および計算コストを最小にした。提案手法の実現可能性を評価するために10人の被験者の実験を行った。著者らの結果は,WrisTeeがバイタルサインを監視するための最適位置と波長を見つけることができることを示した。PPG相を自動的に検出するために,6つの機械学習(ML)モデルを,PPG相分類のためのそれらの精度を評価するために調査した。実験結果は,畳み込みニューラルネットワークが位相分類のための最良の候補であることを示した。したがって,心拍数変動,血圧などの非侵襲的健康モニタリングのためにWrisTeeに統合できる。本研究は,健康管理モニタリングのための同相および逆位相PPGを採用することによって,生体信号医学研究における新しい方向を開いた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 光源 ,  電力 ,  標準偏差 ,  血圧 ,  心臓 ,  波長 ,  動脈 ,  生体信号 ,  *パルス ,  位相 ,  健康管理 ,  機械学習
準シソーラス用語： *フォトプレチスモグラフィー ,  被験者 ,  非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  音声処理  (JE05000E) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： バイタルサイン ,  ウェアラブル ,  手首 ,  フォトプレチスモグラフィー ,  パルス波形 ,  展望