[論文レビュー] How Mathematics can help in sensing instantaneous physiological information from photoplethysmography in a fast and reliable way

Antonio Cicone, Hau‐Tieng Wu|arXiv (Cornell University)|Jan 9, 2017

Non-Invasive Vital Sign Monitoring参考文献 51被引用数 1

ひとこと要約

本論文は、de-shape short-time Fourier transform と synchrosqueezing transform を組み合わせた新しい数学的アルゴリズム deppG を提案する。このアルゴリズムは、単一チャネルのphotoplethysmography (PPG) シグナルから、高精度かつ高安定性で瞬間的心拍数 (IHR) および瞬間的呼吸数 (IRR) を抽出することを目的としている。静的および動的生理的状態の両方で最先端の性能を達成し、激しい運動時でさえもウェアラブルデバイス応用において頑健であることを示している。

ABSTRACT

Despite the population of the noninvasive, economic, comfortable, and easy-to-install photoplethysmography (PPG), it is still lacking a mathematically rigorous and stable algorithm which is able to simultaneously extract from a single-channel PPG signal the instantaneous heart rate (IHR) and the instantaneous respiratory rate (IRR). In this paper, a novel algorithm called deppG is provided to tackle this challenge. deppG is composed of two theoretically solid nonlinear-type time-frequency analyses techniques, the de-shape short time Fourier transform and the synchrosqueezing transform, which allows us to extract the instantaneous physiological information from the PPG signal in a reliable way. To test its performance, in addition to validating the algorithm by a simulated signal and discussing the meaning of instantaneous, the algorithm is applied to two publicly available batch databases, the Capnobase and the ICASSP 2015 signal processing cup. The former contains PPG signals relative to spontaneous or controlled breathing in static patients, and the latter is made up of PPG signals collected from subjects doing intense physical activities. The accuracies of the estimated IHR and IRR are compared with the ones obtained by other methods, and represent the state-of-the-art in this field of research. The results suggest the potential of deppG to extract instantaneous physiological information from a signal acquired from widely available wearable devices, even when a subject carries out intense physical activities.

研究の動機と目的

• 単一チャネル PPG シグナルから、同時に瞬間的心拍数 (IHR) および瞬間的呼吸数 (IRR) を推定するための安定的で数学的に厳密なアルゴリズムの欠如に応えること。
• 自発的呼吸や激しい運動状態を含む多様な生理的条件下でも、信頼性と正確性を保証する手法を開発すること。
• PPG シグナル処理分野で一般的なヒューリスティック的または不安定な手法に対する理論的に妥当な代替手法を提供すること。
• IHR および IRR の真値が既知の公的データベースを用いて、アルゴリズムの性能を検証すること。

提案手法

• 信号の波形変動に適応することで時間周波数分解能を向上させる de-shape short-time Fourier transform (de-STFT) を用いる。
• 時間周波数平面におけるエネルギー集中を再割り当てすることで、瞬間周波数の局在化を向上させる synchrosqueezing transform (SST) を統合する。
• de-STFT と SST の組み合わせにより、ノイズが多く非定常な PPG シグナルからも、瞬間的生理的成分を頑健に抽出可能である。
• 単一チャネル信号内での低周波数の呼吸調制と高周波数の心拍脈動の両方を処理できるように設計されている。
• 「瞬間的」という概念を明確にするために、シミュレーテッド信号を用いてアルゴリズムの検証を実施する。
• Capnobase（静的被験者）および ICASSP 2015 シグナル処理カップ（動的被験者）という2つの公的データベースを用いて、既存手法との性能比較を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 数学的に厳密で安定したアルゴリズムは、単一チャネル PPG シグナルから瞬間的心拍数および瞬間的呼吸数を抽出できるか？
• RQ2 本研究で提案する deppG 法は、静的および動的生理的状態の両方において、既存の最先端手法と比較してどの程度の性能を示すか？
• RQ3 高運動量または激しい運動状態において、アルゴリズムはどの程度の精度を維持するか？
• RQ4 de-STFT および synchrosqueezing transform を用いることの理論的・実用的意義は何か？

主な発見

• deppG は、Capnobase および ICASSP 2015 データベースにおいて、瞬間的心拍数および瞬間的呼吸数の推定で最先端の正確性を達成している。
• 従来の手法がしばしば失敗する激しい運動状態下の被験者からの PPG シグナル処理においても、本アルゴリズムは高い信頼性と安定性を示している。
• de-STFT と synchrosqueezing transform の使用により、ノイズや信号の非定常性が存在する中でも、瞬間周波数の正確な局在化が可能である。
• シミュレーテッド信号を用いた検証により、アルゴリズムが正しく瞬間的生理的レートを抽出できることを確認し、理論的妥当性を裏付けた。
• 結果として、計算効率と頑健性の両面を満たしていることから、一般的に利用可能なウェアラブルデバイス上でのリアルタイム実装に適していることが示された。
• 制御呼吸および自発的呼吸を含む多様な生理的状態において、精度と安定性の両面で既存の手法を上回っている。