Predicting Heart Rate Estimation Accuracy: Photoplethysmography Sensor Measurements on Eight Anatomical Sites <sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
The widespread use of Photoplethysmography (PPG) wearables in various form factors has facilitated long-term continuous cardiac monitoring beyond clinical settings. This study aims to investigate the accuracy of infrared PPG sensors in heart rate (HR) estimation across eight anatomical sites and to characterize the relationship between PPG waveform features and HR estimation accuracy at these sites. We collected PPG data from eight anatomical locations (fingertip, finger base, wrist, forearm, earlobe, mastoid bone, temple, and forehead) to estimate HR. Electrocardiogram (ECG) data were collected and used as ground truth for HR measurement. PPG-based HR error was defined as the normalized difference between PPG- and ECG-based HR values. We quantified the associations between PPG waveform characteristics and HR error using two signal quality metrics: perfusion index (PI) and cardiac power ratio (PR). We found that PI effectively predicted HR errors at anatomical sites with strong pulsatile components (e.g., fingers) but was less reliable at sites with weaker pulsatile characteristics (e.g., wrist). In contrast, PR provided more accurate HR error predictions at sites with weaker pulses. These findings suggest that PR could serve as a more reliable metric for predicting HR errors. Specifically, PR would allow the use of all recordings, enabling users to assess the reliability of reported HR values based on predicted HR error, rather than discarding "low-quality" recordings, as is commonly done with metrics such as PI.Clinical Relevance-In this study, we characterized the relationship between two PPG signal quality metrics (PI and PR) and PPG-based HR estimation errors. These metrics offer insights into the accuracy of HR measurements, enabling clinicians to better assess the reliability and trustworthiness of physiological characteristics across different anatomical sites.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».