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Ear-PPG

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7月30日
09:29
09:29官方账号arXiv cs.LG@Kindeep K. Dhatt, Tengyue Wu, Hanbang Hua, Yayun Du
该研究提出一种轻量级多模态可穿戴框架,实现单搏水平的无袖带连续血压估计。系统集成同步胸部心电图和耳夹反射光电容积描记术,每个都配备6轴惯性测量单元提供运动上下文。混合学习架构使用一维卷积神经网络从单个PPG搏动中提取64维嵌入,并与30个生理学特征融合,经LightGBM回归。在10名受试者的多阶段压力协议和PulseDB公共数据集上,模型对收缩压的平均绝对误差为4.02±0.21 mmHg,舒张压为1.79±0.05 mmHg,相比基线模型综合MAE降低28.2%。该框架支持无长时上下文的逐搏估计,适用于资源受限的可穿戴部署。
论文Ear-PPGECGLightGBM

推荐理由:想搞可穿戴血压监测?这篇论文用耳夹PPG加ECG,单搏就能估血压,误差才4/1.8 mmHg,比传统方法准28%,代码还开源。
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