Deep Generative Models for Physiological Signals: A Systematic Literature Review

要約

この論文では、生理学的信号、特に心電図、脳波、光電脈波、筋電図の深い生成モデルに関する体系的な文献レビューを紹介します。
既存のレビュー論文と比較して、最近の最先端の深層生成モデルを要約した最初のレビューを紹介します。
このレビューは、深層生成モデルに関連する最先端の研究をその主なアプリケーションと課題とともに分析することにより、生理学的信号に適用されるこれらのモデルの全体的な理解に貢献します。
さらに、このレビューでは、採用された評価プロトコルと最も使用されている生理学的データベースに焦点を当てることで、深い生成モデルの評価とベンチマークを容易にします。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a systematic literature review on deep generative models for physiological signals, particularly electrocardiogram, electroencephalogram, photoplethysmogram and electromyogram. Compared to the existing review papers, we present the first review that summarizes the recent state-of-the-art deep generative models. By analysing the state-of-the-art research related to deep generative models along with their main applications and challenges, this review contributes to the overall understanding of these models applied to physiological signals. Additionally, by highlighting the employed evaluation protocol and the most used physiological databases, this review facilitates the assessment and benchmarking of deep generative models.

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