面向 SpO$_2$ 估计的反射式脉搏血氧仪鲁棒建模
信号处理
2020-04-15 v1 机器学习
摘要
连续监测血氧饱和度水平对肺部疾病患者至关重要。传统上，由于其可靠性，SpO 监测一直使用透射式脉搏血氧仪进行。然而，透射式脉搏血氧仪的测量仅限于外周区域。在极低温度下，由于向外周的血液灌注减少，这成为一个劣势。另一方面，反射式脉搏血氧仪可用于手指、手腕、胸部和前额等多个部位。此外，反射式脉搏血氧仪可缩小为不干扰用户日常活动的廉价贴片。然而，由于反射式测量具有患者依赖性和主观性，从其准确估计 SpO 具有挑战性。最近，一种机器学习（ML）方法被用于将反射波形建模到从透射波形获得的 SpO 上。然而，该模型对新患者的泛化能力未被测试。鉴于此，当前工作实现了多种基于 ML 的方法，随后发现它们无法泛化到新患者。此外，利用了一种最小校准的数据驱动方法，以从反射式 PPG 波形获取 SpO。所提出的解决方案在未见患者上产生了 1.81\% 的平均绝对误差，处于临床允许误差 2\% 范围内。进行了两项统计检验以确立所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2004.06301,
title = {Robust Modelling of Reflectance Pulse Oximetry for SpO$_2$ Estimation},
author = {Sricharan Vijayarangan and Prithvi Suresh and Preejith SP and Jayaraj Joseph and Mohansankar Sivaprakasam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.06301},
year = {2020}
}
备注
Accepted in EMBC 2020(EMBS)