PPGシグナルから心拍数、呼吸速度、呼吸活動を抽出するEEMD-PCAアプローチ

パルスオキシメーターのフォトプレチスモグラフィ（PPG）シグナルは、心臓の活動、呼吸、その他の生理学的効果によって調節された末梢パルスを反映して、組織の血液量の局所的な変動を測定します。したがって、PPGを使用して、心拍数（HR）、呼吸速度（RR）、呼吸活動（RA）などの重要な心肺シグナルを抽出できます。これにより、バイタルサインを記録するために患者の体に接続されているセンサーの数が減ります。この論文では、PPG信号からHR、RR、およびRAを同時に推定するための新しいアプローチとして、主成分分析（EEMD-PCA）を使用したアンサンブル経験モード分解に基づくアルゴリズムを提案します。提案されたアルゴリズムのパフォーマンスを調べるために、MIMICデータベース（Physionet ATMデータバンク）から抽出されたPPG、心電図（ECG）、および呼吸信号の45エポックを使用しました。ECGおよびカプノグラフベースの呼吸信号をグラウンドトゥルースとして使用し、マグニチュードスクエアコヒーレンス（MSC）、相関係数（CC）、およびルート平均平方根（RMS）誤差などのいくつかのメトリックを使用して、EEMD-PCAアルゴリズムのパフォーマンスと比較しました。文献の既存の方法のほとんど。PPG信号からのHR、RR、およびRAのEEMD-PCAベースの抽出の結果は、RRで得られたRMS誤差の中央値（四分位）が0（0、0.89）呼吸/minであり、HRは0.62（0.56、0.66）Beats/minであることを示しました。MinおよびRAの場合、MSCとCCの平均値はそれぞれ0.95と0.89でした。これらの結果は、提案されたEEMD-PCAアプローチが、他の既存の方法よりもHR、RR、RAの推定においてより正確であることを示しています。

The pulse oximeter's photoplethysmographic (PPG) signals, measure the local variations of blood volume in tissues, reflecting the peripheral pulse modulated by cardiac activity, respiration and other physiological effects. Therefore, PPG can be used to extract the vital cardiorespiratory signals like heart rate (HR), respiratory rate (RR) and respiratory activity (RA) and this will reduce the number of sensors connected to the patient's body for recording vital signs. In this paper, we propose an algorithm based on ensemble empirical mode decomposition with principal component analysis (EEMD-PCA) as a novel approach to estimate HR, RR and RA simultaneously from PPG signal. To examine the performance of the proposed algorithm, we used 45 epochs of PPG, electrocardiogram (ECG) and respiratory signal extracted from the MIMIC database (Physionet ATM data bank). The ECG and capnograph based respiratory signal were used as the ground truth and several metrics such as magnitude squared coherence (MSC), correlation coefficients (CC) and root mean square (RMS) error were used to compare the performance of EEMD-PCA algorithm with most of the existing methods in the literature. Results of EEMD-PCA based extraction of HR, RR and RA from PPG signal showed that the median RMS error (quartiles) obtained for RR was 0 (0, 0.89) breaths/min, for HR was 0.62 (0.56, 0.66) beats/min and for RA the average value of MSC and CC was 0.95 and 0.89 respectively. These results illustrated that the proposed EEMD-PCA approach is more accurate in estimating HR, RR and RA than other existing methods.