Secondary Peak Detection of PPG Signal for Continuous Cuffless Arterial Blood Pressure Measurement
Notice bibliographique
Résumé
The arterial blood pressure (ABP) is one of the most important physiological parameters for health monitoring. Most of the blood measurement devices in the market determine the ABP through the inflation and the deflation of a cuff controlled by a bladder. This method is very uncomfortable for most of the users and may even cause anxiety, which in turn can affect the blood pressure (BP) (white coat syndrome). This paper investigates a cuffless nonintrusive approach to estimate the BP. The main idea is to measure the pulse transit time (PTT), i.e., the delay between the R-peak of the electrocardiogram (ECG) signal and the following peak of the finger photoplethysmograph (PPG) signal. The main problem of this approach is that when the dicrotic notch of the PPG signal is unobservable, the position and the amplitude of the main peak of the PPG signal will be changed. As a result, the correlation between the BP and the PTT can be affected. To overcome this problem, three types of secondary peak detection methods are designed to reveal the secondary peak from the original PPG signal. Actual ECG, PPG, and the BP measurements extracted from the Multiparameter Intelligent Monitoring in Intensive Care II database that contains clinical signal data reflecting real measurements are used. The results verify that the proposed detection methods improve the correlation relationship between the BP and the PTT, and demonstrate that the adjusted PTT can be used as an indicator of the ABP by removing the dicrotic notch impact on the PPG signal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».