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用于血氧饱和度估计的 SpO$_2$ 预测器引导的低质量双波长 PPG 分阶段时频重建

信号处理 2026-07-09 v1 人工智能 机器学习
作者: Zequan Liang , Elahe Hosseini , Ning Miao , Mahdi Pirayesh Shirazi Nejad , Wei Shao , Ehsan Kourkchi , Setareh Rafatirad , Houman Homayoun
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摘要

从可穿戴式光电容积脉搏波描记法（PPG）连续估计血氧饱和度（SpO2_2）对于长期健康监测非常重要，但低质量的红光和红外 PPG 片段会扭曲波形形态并降低 SpO2_2 预测精度。现有的 PPG 去噪和重建方法通常优化波形保真度或心率特征，而仅对 PPG 信号的时域波形损失不足以保留频率结构和 SpO2_2 相关信息。本文提出了一种用于低质量双波长 PPG 信号的 SpO2_2 预测器引导的分阶段时频重建框架。该方法首先选择高质量 PPG 片段来预训练 SpO2_2 预测器。然后训练一个掩码重建模型，利用结合了时域波形损失和由短时傅里叶变换（STFT）计算的频域损失的联合重建目标，来恢复随机掩码的 PPG 区域。为了使重建任务具有生理相关性，将预训练的 SpO2_2 预测器作为附加约束纳入，鼓励重建的 PPG 保留 SpO2_2 信息，而不是仅仅最小化波形重建误差。SpO2_2 预测器和 PPG 重建模型通过四个训练阶段进行优化。在公开的 OpenOximetry Repository 和一个私有可穿戴 PPG 数据集上的实验表明，所提出的方法实现了最低的受试者级 MAE，在公开数据集上为 2.882%，在私有数据集上为 2.359%。

关键词

光电容积脉搏波描记法 (PPG) 血氧饱和度估计 信号重建 时频分析 深度学习

引用

@article{arxiv.2607.07996,
  title  = {SpO$_2$ Predictor-Guided Stage-Wise Time-Frequency Reconstruction of Low-Quality Dual-Wavelength PPG for Oxygen Saturation Estimation},
  author = {Zequan Liang and Elahe Hosseini and Ning Miao and Mahdi Pirayesh Shirazi Nejad and Wei Shao and Ehsan Kourkchi and Setareh Rafatirad and Houman Homayoun},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2607.07996},
  year   = {2026}
}