用于从PPG推断ECG的跨域联合字典学习
信号处理
2023-01-18 v1
摘要
从光电容积描记图(PPG)推断心电图(ECG)的逆问题是一个新兴研究方向，其结合PPG的易测性与ECG丰富的临床知识用于长期连续心脏监测。先前使用通用基的重建方法因缺乏丰富的表征能力，对不常见ECG波形形状的保真度有限。本文中，我们设计两种字典学习框架，跨域联合字典学习(XDJDL)与标签一致XDJDL(LC-XDJDL)，以进一步提升ECG推断质量并丰富基于PPG的诊断知识。基于K-SVD技术，我们提出的联合字典学习框架旨在通过同时优化一对用于PPG和ECG的信号字典及其稀疏编码与疾病信息的关联变换来最大化表达能力。所提模型使用包含多种ECG形态与心血管疾病的34,000+ ECG/PPG周期对进行评估。我们从视觉与定量上证明所提框架可比先前方法取得更好的推断性能，表明基于主动学习的PPG-ECG关系使用PPG进行ECG筛查具有令人鼓舞的潜力。
引用
@article{arxiv.2101.02362,
title = {Cross-domain Joint Dictionary Learning for ECG Inference from PPG},
author = {Xin Tian and Qiang Zhu and Yuenan Li and Min Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02362},
year = {2023}
}