Evaluation of the signal quality of wrist-based photoplethysmography
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Wearable devices with embedded photoplethysmography (PPG) sensors enable continuous monitoring of cardiovascular activity, allowing for the detection cardiovascular problems, such as arrhythmias. However, the quality of wrist-based PPG is highly variable, and is subject to artifacts from motion and other interferences. The goal of this paper is to evaluate the signal quality obtained from wrist-based PPG when used in an ambulatory setting. APPROACH: Ambulatory data were collected over a 24 h period for 10 elderly, and 16 non-elderly participants. Visual assessment is used as the gold standard for PPG signal quality, with inter-rater agreement evaluated using Fleiss' Kappa. With this gold standard, 5 classifiers were evaluated using a modified 13-fold cross-validation approach. MAIN RESULTS: A Random Forest quality classification algorithm showed the best performance, with an accuracy of 74.5%, and was then used to evaluate 24 h long ambulatory wrist-based PPG measurements. SIGNIFICANCE: In general, data quality was high at night, and low during the day. Our results suggest wrist-based PPG may be best for continuous cardiovascular monitoring applications during the night, but less useful during the day unless methods can be identified to improve low quality signal segments.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».