[논문 리뷰] Wave-shape oscillatory model for biomedical time series with applications

Yu-Ting Lin, John Malik외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 07. 01.

Complex Systems and Time Series Analysis참고 문헌 61인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 산란 맵을 통해 추정한 파형 맨니볼드 위에 주기 형태를 모델링하여 생리학적 시계열에서 시간에 따라 변하는 형태적 동역학을 표현하는 파형 형태의 진동 모델을 제안한다. 이 방법은 동맥 혈압과 심전도 주기의 동적 변화를 포착하여 통증 자극 신호를 추출하고, 새로운 심전도 유도 호흡 신호를 생성하며, 동적 정보 복원에 대한 이론적 보장을 제공한다.

ABSTRACT

The oscillations observed in physiological time series exhibit morphological variations over time. These morphological variations are caused by intrinsic or extrinsic changes to the state of the generating system, henceforth referred to as dynamics. To model such a time series, we provide a novel hierarchical model: the wave-shape oscillatory model. In this model, time-dependent variations in cycle morphology occur along a manifold called the wave-shape manifold. To estimate the wave-shape manifold associated with an oscillatory time series, study the dynamics, and visualize the time-dependent changes along it, we apply the well-established diffusion maps (DM) algorithm to the set of all observed oscillations. We provide a theoretical guarantee on the dynamical information recovered by the DM algorithm under the proposed model. Applying the proposed model to arterial blood pressure signals recorded during general anesthesia leads to the extraction of nociception information. Applying the wave-shape oscillatory model to cardiac cycles in the electrocardiogram (ECG) leads to a new ECG-derived respiratory signal.

연구 동기 및 목표

• 내재적 또는 외재적 시스템 동역학에 의해 유도되는 생리학적 진동의 시간에 따라 변하는 형태 패턴을 모델링하기 위해.
• 진동 시계열의 주기 형태 변화를 표현하는 기저의 파형 형태 맨니볼드를 추정하기 위해.
• 파형 형태 맨니볼드를 따라 시간에 따라 변화하는 변화를 추출하고 시각화하기 위해 산란 맵을 적용하기 위해.
• 제안된 모델 하에서 산란 맵 알고리즘을 사용한 동적 정보 복원에 대한 이론적 정당성을 제공하기 위해.
• 통증 자극 탐지 및 심전도에서 새로운 호흡 신호 유도와 같은 실용적 응용을 보여주기 위해.

제안 방법

• 생리학적 진동을 시간에 따라 변화하는 형태의 변동을 표현하는 파형 형태 맨니볼드 위를 따라 진동하는 주기로 모델링하기 위해.
• 모든 관측된 진동 주기의 집합에 산란 맵 알고리즘을 적용하여 파형 형태 맨니볼드를 추정하기 위해.
• 산란 맵 임bedding를 사용하여 파형 형태의 시간에 따른 변화를 맨니볼드 상의 궤적으로 표현하기 위해.
• 이론적 분석을 통해 산란 맵 알고리즘이 진동 시스템의 기저 동적 구조를 유지함을 보장하기 위해.
• 일반 안정제를 사용한 동맥 혈압 데이터에 모델을 적용하여 통증 자극 관련 신호를 추출하기 위해.
• 심전도 신호에 모델을 적용하여 심장 주기 형태의 변동을 분석하여 새로운 비침습적 호흡 신호를 도출하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시간에 따라 변하는 생리학적 진동의 형태 변화는 어떻게 체계적으로 모델링하고 표현할 수 있는가?
• RQ2 산란 맵는 얼마나 정확하게 진동 시계열의 기저 동적 구조를 복원할 수 있는가?
• RQ3 파형 형태 맨니볼드는 마취 중 통증 자극과 같은 임상적으로 유의미한 생리학적 상태를 드러낼 수 있는가?
• RQ4 심전도 주기의 형태 변화는 어떻게 새로운 호흡 신호를 도출하는 데 활용될 수 있는가?
• RQ5 제안된 모델 하에서 산란 맵를 사용한 동적 정보 복원에 대해 어떤 이론적 보장이 존재하는가?

주요 결과

• 파형 형태의 진동 모델은 산란 맵에 주기를 임bedding함으로써 동맥 혈압 신호의 시간에 따른 형태 변화를 성공적으로 포착한다.
• 산란 맵는 파형 형태 맨니볼드를 효과적으로 추정하고 기저 생리학적 시스템의 동적 정보를 유지한다.
• 모델은 일반 마취 중 동맥 혈압 데이터로부터 통증 자극 관련 신호를 추출하여 생리학적 상태 변화에 대한 민감성을 보여준다.
• 제안된 모델을 사용하여 심장 주기의 형태 변화를 분석함으로써 새로운 심전도 유도 호흡 신호가 도출된다.
• 이론적 분석을 통해 제안된 모델 가정 하에서 산란 맵 알고리즘이 진동 시스템의 진짜 동적 구조를 복원함을 확인한다.