Estimation of Brachial-Ankle Pulse Wave Velocity With Hierarchical Regression Model From Wrist Photoplethysmography and Electrocardiographic Signals: Method Design
Notice bibliographique
Résumé
Background: Photoplethysmography (PPG) signals captured by wearable devices can provide vascular age information and support pervasive and long-term monitoring of personal health condition. Objective: In this study, we aimed to estimate brachial-ankle pulse wave velocity (baPWV) from wrist PPG and electrocardiography (ECG) from smartwatch. Methods: A total of 914 wrist PPG and ECG sequences and 278 baPWV measurements were collected via the smartwatch from 80 men and 82 women with average age of 63.4 (SD 13.4) and 64.3 (SD 11.6) years. Feature extraction and weighted pulse decomposition were applied to identify morphological characteristics regarding blood volume change and component waves in preprocessed PPG and ECG signals. A systematic strategy of feature combination was performed. The hierarchical regression method based on the random forest for classification and extreme gradient boosting (XGBoost) algorithms for regression was used, which first classified the data into subdivisions. The respective regression model for the subdivision was constructed with an overlapping zone. Results: By using 914 sets of wrist PPG and ECG signals for baPWV estimation, the hierarchical regression model with 2 subdivisions and an overlapping zone of 400 cm per second achieved root-mean-square error of 145.0 cm per second and 141.4 cm per second for 24 men and 26 women, respectively, which is better than the general XGBoost regression model and the multivariable regression model (all P<.001). Conclusions: We for the first time demonstrated that baPWV could be reliably estimated by the wrist PPG and ECG signals measured by the wearable device. Whether our algorithm could be applied clinically needs further verification.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».