ArterialNet: Reconstructing Arterial Blood Pressure Waveform with Wearable Pulsatile Signals, a Cohort-Aware Approach

要約

連続動脈血圧 (ABP) モニタリングは侵襲的ですが、血行動態モニタリングには不可欠です。
最近の技術では、拍動信号を使用して非侵襲的に ABP を再構築していますが、収縮期血圧と拡張期血圧 (SBP および DBP) の値が不正確で、個人差の影響を受けやすいものでした。
ArterialNet は、一般化された拍動信号から ABP 信号への変換と、ハイブリッド損失関数と正則化を使用したパーソナライズされた特徴抽出を統合します。
MIMIC-III データセットを使用して ArterialNet を検証し、標準偏差が少なくとも 58% 低い、5.41 mmHg の二乗平均平方根誤差 (RMSE) を達成しました。
ArterialNet は、遠隔健康シナリオで 7.99 mmHg の RMSE で ABP を再構築しました。
ArterialNet は、ABP 再構築、SBP および DBP 推定において優れたパフォーマンスを達成し、被験者の分散を大幅に低減し、遠隔医療環境における可能性を実証しました。
また、ArterialNet アーキテクチャをアブレーションして各コンポーネントの寄与を調査し、データの品質と可用性に関して一連のアブレーションを実行することで、そのトランスレーショナルな影響と堅牢性を評価しました。

要約(オリジナル)

Continuous arterial blood pressure (ABP) monitoring is invasive but essential for hemodynamic monitoring. Recent techniques have reconstructed ABP non-invasively using pulsatile signals but produced inaccurate systolic and diastolic blood pressure (SBP and DBP) values and were sensitive to individual variability. ArterialNet integrates generalized pulsatile-to-ABP signal translation and personalized feature extraction using hybrid loss functions and regularization. We validated ArterialNet using the MIMIC-III dataset and achieved a root mean square error (RMSE) of 5.41 mmHg, with at least a 58% lower standard deviation. ArterialNet reconstructed ABP with an RMSE of 7.99 mmHg in remote health scenarios. ArterialNet achieved superior performance in ABP reconstruction and SBP and DBP estimations, with significantly reduced subject variance, demonstrating its potential in remote health settings. We also ablated ArterialNet architecture to investigate the contributions of each component and evaluated its translational impact and robustness by conducting a series of ablations on data quality and availability.

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