基于门控 Transformer 的无接触式血氧监测
机器学习
2022-12-08 v1 信号处理
摘要
随着远程医疗日益普及，确保基本生理信号能在家中以最小患者负担准确监测变得至关重要。本文提出一种无接触式家庭患者血氧监测方法，仅通过分析室内无线电信号即可实现，无需任何可穿戴设备。我们从患者身体反射的无线电信号中提取其呼吸，并设计了一种新颖的神经网络，从呼吸信号推断患者的血氧估计值。我们的模型称为 Gated BERT-UNet，旨在适应患者的医学指标（如性别、睡眠阶段）。它具有多个预测头，并通过由个人生理指标控制的门选择最合适的头。大量实证结果表明，我们的模型在医学与无线电数据集上均达到高准确度。
引用
@article{arxiv.2212.03357,
title = {Contactless Oxygen Monitoring with Gated Transformer},
author = {Hao He and Yuan Yuan and Ying-Cong Chen and Peng Cao and Dina Katabi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.03357},
year = {2022}
}
备注
19 pages, Workshop on Learning from Time Series for Health, NeurIPS 2022