Nonlinear Viscoelastic Modeling of Finger Arteries: Toward Smartphone-Based Blood Pressure Monitoring via the Oscillometric Finger Pressing Method
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Oscillometric finger pressing is a smartphone-based blood pressure (BP) monitoring method. Finger photoplethysmography (PPG) oscillations and pressure are measured during a steady increase in finger pressure, and an algorithm computes systolic BP (SP) and diastolic BP (DP) from the measurements. The objective was to assess the impact of finger artery viscoelasticity on the BP computation. METHODS: Nonlinear viscoelastic models relating transmural pressure (finger BP - applied pressure) to PPG oscillations during finger pressing were developed. The output of each model to a measured transmural pressure input was fitted to measured PPG oscillations from 15 participants. A parametric sensitivity analysis was performed via model simulations to elucidate the viscoelastic effect on the derivative-based BP computation algorithm. RESULTS: A Wiener viscoelastic model comprising a first-order transfer function followed by a static sigmoidal function fitted the measured PPG oscillations better than an elastic model containing only the static function (median (IQR) error of 30.5% (25.6%-34.0%) vs 50.9% (46.7%-53.7%); p<0.01). In Wiener model simulations, the derivative algorithm underestimated SP, especially with high pulse pressure and low transfer function cutoff frequency (i.e., greater viscoelasticity). The mean of the normalized PPG waveform at the maximum oscillation beat was found to correlate with the cutoff frequency (r = -0.8) and could thus possibly be used to compensate for viscoelasticity. CONCLUSION: Finger artery viscoelasticity negatively impacts oscillometric BP computation algorithms but can potentially be compensated for using available measurements. SIGNIFICANCE: These findings may help in converting smartphones into truly cuffless BP monitors for improving hypertension awareness and control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».