医疗健康
一种光电容积波PPG 转换到心电图ECG进行房颤检测的模型
时间:2024-04-15浏览次数:
一种光电容积波PPG 转换到心电图ECG进行房颤检测的模型

   光电体积描记法(PPG)是一种经济有效的非侵入性技术,利用光学方法测量心脏生理学。 PPG 在健康监测领域越来越受欢迎,并用于各种商业和临床可穿戴设备。与心电图(ECG)相比,PPG 并没有提供实质性的临床诊断价值,尽管两者之间有很强的相关性。 在这里,我们提出了一种独立于主体的基于注意力的深度状态空间模型(ADSSM),将 PPG 信号转换为相应的心电图波形。该模型不仅对噪声具有鲁棒性,而且通过结合概率先验知识来提高数据效率。为了评估我们的方法,使用了 MIMIC-III 数据库中 55 名受试者的原始数据,然后用噪声进行修改,模仿现实世界的场景。我们的方法被证明是有效的,将转换后的心电图信号输入现有的心房颤动 (AFib) 检测器时,PR-AUC 达到 0.986ADSSM 能够整合 ECG 的广泛知识库和 PPG 的连续测量,以实现心血管疾病的早期诊断。

   测量个体心脏产生的电活动(称为心电图 (ECG))通常需要在身体上放置多个电极。心 电图被认为是监测生命体征以及诊断、管理和预防心血管疾病 (CVD) 的首选方法,根据全 球疾病负担报告,心血管疾病是全球主要死亡原因,约占 2017 年所有死亡的 32%。研 究还表明,心脏骤停在年轻人(包括运动员) 中变得越来越普遍。研究发现定期心电图监测有利于早期识别心血管疾病。在心脏病中,心房颤动(AFib)是成年人最常见的心律失常。早期识别 AFib 对于心源性卒中的 一级和二级预防至关重要,因为它是此类卒中的主要危险因素。电子、可穿戴技术和机器学习的进步使得更轻松、更准确地记录心电图以及更有效地分析大量数据成为可能。尽管取得了这些进展,但长期持续收集高质量心电图数据

仍然存在挑战,特别是在日常生活中。12 导联心电图被认为是临床黄金标准,而更简单的版本(例如动态心电图)可能不方便且体积庞大,因为需要在身体上放置多个电极,这可能会引起不适。此外,随着时间的推移,随着皮肤和电极之间的阻抗发生变化,信号可能会减弱。智能手表等消费级产品已经开发 出解决这些问题的解决方案。然而,这些产品要 求用户将手指放在手表上形成闭合电路,从而无 法进行连续监测。这些问题的一个潜在解决方案 是使用数学方法从替代的、高度相关的、非侵入光电体积描记图 (PPG)转换出心电图PPG更方便、 更经济、更人性化。PPG 已越来越多地在消费级设备中采用。该技术涉及使用光源(通常是 LED)和光电探测器来测量血液流经组织时光吸收或反射的变化。 ECG PPG 信号本质上是相关的,因为两者都受到相同的潜在心脏活动(即 心脏的去极化和复极化)的影响。这些收缩导致外周血容量的变化,这是通过 PPG 测量的。图 1 显示了 ECG PPG 波形之间的关系。通过将PPG转换为心电信号ECG,可以对心脏疾病和异常进行实时临床诊断。


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基于注意力的深度状态空间模型(ADSSM框图如下

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PPG 转换 ECG 的图形模型。阴影节点代表观 察到的变量。清晰的节点代表潜在变量。菱形节点表示 确定性变量。

   MIMIC-III 波形数据库匹配子集用于实 验。该数据库包含从各医院的患者收集的记录。每 个会话都有多个生理信号,包括 PPG 和 ECG 信 号,以 125 Hz 的频率采样。我们使用了43名健康受试者和12名AFib受试者的记录,其中男性30名, 女性25名,年龄23-84岁。每条记录时长为5分钟。 每条记录的前 48 秒用作训练集,接下来的 12 秒用 作验证集,剩余的 228 秒用作测试集。

PPG 的 ECG 转换:表 I 显示了我们的模型的性 能,并将其与其他模型在 ρ、RMSE 和 SNR 的均值 和标准差方面进行了比较。我们的模型生成的信号 与参考信号之间的相关性是统计上强,ρ 值为 0.858。此外,低 RMSE 值 (0.07) 和高 SNR (15.365) 显示它们与参考心电图信号之间有很强的 相似性。第二行显示了我们的模型在噪声数据集上 的性能。指标从 0.858 到 0.847 (ρ)、0.07 到 0.76 (RMSE) 和 15.365 到 13.887 (SNR) 的微小下降证 明了我们模型的稳健性。我们将此归因于模型的概 率性质,它可以更好地处理测量噪声。

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  转换后的 ECG 信号示例。在每个子图中:顶部面板显示输入 PPG 波形,底部面板显示与参考波形相比的重建 ECG 波形。


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在这项工作中,我们提出了一种新颖的基于注意力的 深度状态空间模型,以 PPG 信号作为输入生成 ECG 波形。结果表明,我们的模型有潜力通过可穿戴设备 进行简单的 PPG 评估,实现基于心电图的心脏病临 床诊断,从而为远程医疗带来范式转变。我们的模型 在小型且嘈杂的数据集上进行训练,平均皮尔逊相关 性为 0.847,RMSE 为 0.076 mV,SNR 为 13.887 dB,证明了我们方法的有效性。值得注意的是,我 们的模型能够连续设置 AFib 监测功能,协助最先进 的 AFib 检测模型实现 0.986 的 PR-AUC。作为一种 轻量级方法,也有利于其在资源受限的设备上的部 署。在我们未来的工作中,我们的目标是验证该模型 与其他生理信号对的普遍性。我们的方法可以在家庭 环境中筛查和早期发现心血管疾病,节省金钱和劳动 力,同时在不寻常的大流行情况下为社会提供支持。







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