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![arxiv：2306.07730v2 [cs.lg] 2023年6月14日](/simg/e\e38448ffddcad3e0ab21e5b2d337ba23cc011352.webp)
arxiv：2306.07730v2 [cs.lg] 2023年6月14日
我们提出了一种基于学习的新方法，该方法在从光摄影信号（PPG）中提取的几种心率估计基准（PPG）上实现最新性能。我们考虑了我们作为隐藏的马尔可夫模型表示的离散时间随机过程的心率演变。我们通过训练有素的神经网络对给定的PPG信号窗口的可能的心率值得出了分布。使用信念传播，我们结合了心率变化的紧密分布，以在时间上下文中完善这些估计。从此，我们获得了可能的心率值范围范围内的量化概率分布，该分布捕获了对固有预测不确定性的有意义且精心校准的估计。我们通过三个不同的交叉验证实验在八个公共数据集上展示了我们方法的胸膜。
Wei Zhao，Ryan M. Kelly，Melissa J. Rogerson和Jenny Waycott。 2023年。老年人想象参与性的未来技术
在过去的几年中，光摄影学（PPG）的利用率有了显着的激增，这是监测心血管指标的最常用的生物信号之一。这可以归因于其在提供方便，非侵入性和连续测量中的显着潜力，例如心率（HR）[1]，动脉血压（ABP）[2] [2]，血液氧气饱和（SPO 2）[3]和呼吸率（RR）[4] [4]。具有上述优势，PPG传感器已成为多种应用方案中的有价值工具，并且已嵌入到各种设备中，尤其是可穿戴设备中。Diverse types of PPG devices have been designed to monitor users' health conditions, including pulse oximeters (e.g., Innovo Deluxe Fingertip pulse oximeter), smartwatches (e.g., Apple Watch Series 9), rings (e.g., Amovan Nova Ring), and even scarves (e.g., Manchester City
有氧运动的多波长SPAD SPAD光绘画学...
通过便携式仪器持续监测心血管疾病的早期诊断对心脏呼吸信号的持续监测，人们对光杀解物学（PPG）的兴趣越来越越来越大。In this context, it is conceivable that PPG sensors working at different wavelengths simultaneously can optimize the identi fi cation of apneas and the quanti fi cation of the associated heart-rate changes or other parameters that depend on the PPG shape (e.g., systematic vascular resistance and pressure), when evaluating the severity of breathing disorders during sleep and in general for health monitoring.因此，这项工作的目的是提出一种新型的脉搏血氧仪，该脉冲血氧仪在传输模式下提供了与三个光波长（绿色，红色和红外线）相关的同步数据记录，以优化心率测量以及对氧饱和度的可靠且连续评估。传输模式在运动伪影中被认为比反射模式更健壮，但是由于该波长在该波长处的身体组织吸光度很高，因此电流脉搏血氧仪无法在传输模式下采用绿光。出于这个原因，我们的设备基于单光雪崩二极管（SPAD），其死亡时间很短（少于1 ns），同时具有单个光子灵敏度和高计率，允许在同一站点和传输模式下获取所有利率的所有利率。先前的研究表明，SPAD摄像机可用于通过远程PPG测量心率，但是到目前为止，从未解决过基于接触SPAD的PPG传感器通过接触SPAD的PPG传感器进行的氧饱和度和心率测量。对六名健康志愿者进行初步验证的结果反映了预期的生理现象，从而在小于70 ms的间隔间隔估计中提供了RMS误差（带有绿光），氧气饱和度的最大误差小于1％的氧气饱和度小于1％。我们的原型展示了基于SPAD的设备的可靠性，用于连续长期监测心脏响应变量，以替代光电二极管的替代方案，尤其是在需要最小的面积和光学功率时。
利用呼吸调节光电容积描记法开发低假阳性率的脑机接口拨动开关
摘要：基于脑电图 (EEG) 的异步脑机接口 (BCI) 通常在分类准确度和假阳性率 (FPR) 方面表现不佳。因此，开发了基于眼电图 (EOG) 信号的 BCI 拨动开关来打开/关闭同步 BCI 系统。传统的 BCI 拨动开关反应快速、准确度高；然而，它们的 FPR 很高或不能应用于眼球运动障碍患者。为了解决这些问题，我们开发了一种新型 BCI 拨动开关，用户可以通过屏住呼吸几秒钟来打开或关闭同步 BCI。使用线性判别分析对正常呼吸和屏住呼吸两种状态进行分类，其中特征提取自呼吸调制光电容积描记法 (PPG) 信号。使用仅用 1 分钟 PPG 数据训练的校准数据实现了实时 BCI 拨动开关。我们将我们的 PPG 开关与基于稳态视觉诱发电位的 BCI 系统相结合，评估了其真实阳性率和 FPR 性能，该系统旨在控制四个外部设备。通过对 5 名受试者进行离线实验优化了 PPG 开关的参数，并在对 7 名受试者进行在线实验中评估了开关系统的性能。所有参与者都通过屏住呼吸约 10 秒成功打开 BCI（准确率为 100%），开关系统表现出每分钟 0.02 次错误操作的极低 FPR，这是迄今为止报告的最低 FPR。所有参与者均可在同步 BCI 模式下成功控制外部设备。我们的结果表明，所提出的基于 PPG 的 BCI 拨动开关可用于实现实用的 BCI。
关于BESS锂离子电池能源规划政策指导...
关于 BESS 锂离子电池储能系统的规划政策指南是一项相对较新的技术。政府的《可再生和低碳能源规划实践指南》由印度住房和社区平准化部（DLUHC，现为住房、社区和地方政府部 (MHCLG)）发布，旨在帮助各议会制定可再生和低碳能源政策。2023 年 8 月，规划实践指南 (PPG) 增加了一个新部分，其中包含有关锂离子电池储能系统规划的建议。PPG 表示，电力存储是未来脱碳能源系统的关键要素，有助于平衡电网并最大限度地提高太阳能和风能等间歇性可再生能源的可用产出。据 PPG 称，它还将“推迟或避免昂贵的网络升级和新一代发电容量的需要”。 PPG 指出，那些寻求涉及锂离子电池储能系统开发的规划许可的人必须遵守《2015 年城镇乡村规划（开发管理程序）（英格兰）令》中规定的要求。MHCLG 表示，对于拟开发 1 MWh 或以上电池储能系统的申请人，“我们鼓励他们在向当地规划部门提交申请之前与当地相关消防和救援服务机构接洽”。这是为了确保在提出申请之前能够考虑与电池储能系统的选址和位置有关的事项，“特别是在发生事故时、防止热失控的影响以及紧急服务通道”。热失控是指电池单元进入自热状态的现象，最终导致极高的温度和爆炸。申请人还被鼓励在准备申请时考虑国家消防局长委员会提供的指导，同时 PPG 鼓励地方规划部门在确定申请时考虑相同的指导。 PPG 还讨论了地方当局可以采取哪些措施来确保在确定电池存储设施的规划申请时考虑到潜在风险的问题。它鼓励在决定规划申请之前，在正式的公众咨询期内与当地消防和救援部门进行协商。PPG 指出，这是为了确保消防和救援部门能够“就申请提供意见”并“确定在发生事故时可以采取的潜在缓解措施”，这些措施可以在确定申请时加以考虑。MHCLG 还建议议会将信件直接发送给该地区相关消防和救援部门的消防长官。
gpt -ppg.pdf -Emory计算机科学
摘要这项研究介绍了针对光插曲（PPG）信号量身定制的生成预训练的变压器（GPT）模型的新应用，它是各种下游任务的基础模型。适应标准的GPT档案以适合PPG信号的连续特征，我们的方法证明了有希望的结果。在我们的广泛数据集进行了预先培训后，该数据集包含超过200 mil的30 s PPG样品后，该模型显示了在诸如心率估计等任务中的绩效组合或超过当前最新的（SOTA）。我们的GPT模型的出色功能是其固有的能力，可以有效执行信号denoing，而无需进一步填充。此成功归因于GPT框架的生成性质。展望未来，我们旨在进一步探索其生成能力，并研究其对其他下游任务的影响。
机器学习技术适用于基于光摄像学信号
摘要 - 芳香剂股骨脉冲波速度（CF-PWV）是对动脉刚度的金标准测量，该测量已被认为是有效的心血管疾病（CVD）风险生物标志物。尽管可靠且准确，但是测量CF-PWV的参考方法是耗时的，需要合格的从业者的干预。Photoplethysmography（PPG）是一种非侵入性成本效益的技术，其中包含有关心血管系统的各种信息。本文旨在通过PPG脉冲波分析来探索估计CF-PWV的潜力，以进行大规模的CVD风险筛查。我们的工作包括涉及两个机器学习模型和各种传感器位置的比较分析。基于从silico ppg信号中提取的基准点及其衍生物作为XGBoost和支持向量回归（SVR）模型的输入的一组功能。这些模型在模拟传感器位置上进行了训练，在不同的噪声水平上进行了评估，与以前的研究相比，具有可比性或优越的性能。该提出的方法可在低功率嵌入式处理器上部署。浅表颞动脉位置的信号表现出最佳性能，其R²为1.00，根平方误差（RMSE）为0.13。PPG信号与所提出的方法相结合，尤其是在使用表面颞动脉信号时，尤其是在使用表面上的PWV估计的潜力。我们的结果为所述方法的未来体内验证铺平了道路。索引术语 - 绘画学，机器学习，脉冲年龄，脉冲波速度
kid-ppg：知识了解从智能手表提取心率的深度学习
摘要 - 由于运动伪像和信号降解，从光电学（PPG）信号中准确提取心率（PPG）信号仍然具有挑战性。尽管经过数据驱动的推理概率培训的深度学习方法提供了有希望的解决方案，但他们通常不利于医疗和信号处理社区的知识。在本文中，我们解决了深度学习模型的三个缺点：删除运动伪像，降低评估以及对PPG信号的生理上合理的分析。我们提出了一个知识知情的深度学习模型Kid-PPG，通过自适应线性过滤，深层概率推断和数据增强来整合专家知识。我们在PPGDALIA数据集上评估了KID-PPG，达到平均平均绝对误差为每分钟2.85次，超过了现有的可重复方法。我们的结果表明，通过将先验知识纳入深度学习模式中，心率跟踪的表现显着改善。这种方法通过将现有的专家知识纳入深度学习模型中，可以增强各种生物医学应用。