Pushing the Limit of PPG Sensing in Sedentary Conditions by Addressing Poor Skin-sensor Contact

要約

光電式容積脈波（PPG）は、民生機器や医療機器において、心血管系の健康状態や様々な生理学的パラメータをモニタリングするために広く使用されている非侵襲的手法である。動的な環境ではモーションアーチファクトがよく知られた課題ですが、座っている状態では皮膚とセンサーの接触が最適でないため、PPG信号の形態が歪み、本質的な波形の特徴が失われたりシフトしたりして、センシング性能が低下します。この研究では、接触圧で歪んだPPG信号を理想的な形態を持つ信号に変換する新しいアプローチであるCP-PPGを提案します。CP-PPGには、新しいデータ収集アプローチ、よく練られた信号処理パイプライン、およびカスタムPPG認識損失関数で訓練された高度なディープ敵対モデルが組み込まれています。私たちは、1）私たちの自己収集データセット上の形態変換性能、2）公開データセット上の下流の生理学的モニタリング性能、3）野生の性能を含む包括的な評価を通じてCP-PPGを検証した。広範な実験により、心拍数（HR）、心拍変動（HRV）、呼吸数（RR）、血圧（BP）の推定において、信号の忠実度（平均絶対誤差：0.09、元の信号に対して40％の改善）だけでなく、ダウンストリームの性能も、すべての評価において実質的かつ一貫して改善されていることが実証されました（平均して、HRで21％、HRVで41～46％、RRで6％、BPで4～5％の改善）。これらの結果は、正確で信頼性の高いPPGベースの生理学的モニタリングのためには、皮膚とセンサーの接触問題を解決することが極めて重要であることを強調している。さらに、CP-PPGは、PPG信号品質を向上させるための汎用プラグインAPIとしての役割を果たすことができる。

要約(オリジナル)

Photoplethysmography (PPG) is a widely used non-invasive technique for monitoring cardiovascular health and various physiological parameters on consumer and medical devices. While motion artifacts are well-known challenges in dynamic settings, suboptimal skin-sensor contact in sedentary conditions – a critical issue often overlooked in existing literature – can distort PPG signal morphology, leading to the loss or shift of essential waveform features and therefore degrading sensing performance. In this work, we propose CP-PPG, a novel approach that transforms Contact Pressure-distorted PPG signals into ones with the ideal morphology. CP-PPG incorporates a novel data collection approach, a well-crafted signal processing pipeline, and an advanced deep adversarial model trained with a custom PPG-aware loss function. We validated CP-PPG through comprehensive evaluations, including 1) morphology transformation performance on our self-collected dataset, 2) downstream physiological monitoring performance on public datasets, and 3) in-the-wild performance. Extensive experiments demonstrate substantial and consistent improvements in signal fidelity (Mean Absolute Error: 0.09, 40% improvement over the original signal) as well as downstream performance across all evaluations in Heart Rate (HR), Heart Rate Variability (HRV), Respiration Rate (RR), and Blood Pressure (BP) estimation (on average, 21% improvement in HR; 41-46% in HRV; 6% in RR; and 4-5% in BP). These findings highlight the critical importance of addressing skin-sensor contact issues for accurate and dependable PPG-based physiological monitoring. Furthermore, CP-PPG can serve as a generic, plug-in API to enhance PPG signal quality.

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