バリストグラムのシグナルのノイズ分析のためのテンプレートベースの統計モデリングと合成：サイクル平均アプローチ

目的：バリストコディオグラム（BCG）は、安価で非侵襲的なハードウェアを使用して、心臓の生理学的変化を推定することができます。この論文では、BCG信号に対する添加剤ノイズの影響を評価するための方法論が開発されました。 方法：被験者固有のBCG形態を組み込んだ統計モデルが構築されています。心電図RR間隔（BCGハートビート）によってセグメント化されたBCG信号は、心臓の準周期性の性質を活用する親テンプレートとサブテンプレートを推定するために平均化されます。親テンプレートに関して、サブテンプレートについてはノイズ統計が取得されます。次に、調整可能な添加剤ノイズを備えた合成アルゴリズムが考案され、個人の親テンプレートと統計に基づいてサブテンプレートを生成します。合成アルゴリズムの使用例では、サブテンプレートと親テンプレート（サブテンプレートと親テンプレートアプローチ）間の平均相関係数が信号品質指数としてテストされます。 結果：個人のBCG形態と生理学的変動を組み込んだBCGハートビート合成フレームワークが開発され、BCG信号の添加剤に対する変動を定量化しました。人のBCG記録の信号品質評価は、その人のBCG形態に関する先験的な知識を必要とせずに実行できます。信頼できるテンプレート推定に必要な最小ハートビート数に対するデータ駆動型の制約が提供されました。 結論：BCGの形態と推定生理学的パラメーターに対する添加剤ノイズの影響は、事前の統計を必要とせずに開発された方法論を使用して分析できます。 重要性：このホワイトペーパーは、加法ノイズに対するBCG分析アルゴリズムのパフォーマンス評価を促進できます。

OBJECTIVE: Ballistocardiogram (BCG) can be recorded using inexpensive and non-invasive hardware to estimate physiological changes in the heart. In this paper, a methodology is developed to evaluate the impact of additive noise on the BCG signal. METHODS: A statistical model is built that incorporates subject-specific BCG morphology. BCG signals segmented by electrocardiogram RR intervals (BCG heartbeats) are averaged to estimate a parent template and subtemplates leveraging the quasi-periodic nature of the heart. Noise statistics are obtained for subtemplates with respect to the parent template. Then, a synthesis algorithm with adjustable additive noise is devised to generate subtemplates based on the individual's parent template and statistics. For the example use of the synthesis algorithm, the average correlation coefficient between subtemplates and the parent template (subtemplate versus parent template approach) is tested as a signal quality index. RESULTS: A BCG heartbeat synthesis framework that incorporates an individual's BCG morphology and physiological variability was developed to quantify variations in the BCG signal against additive noise. The signal quality assessment of a person's BCG recording can be performed without requiring any a priori knowledge of the person's BCG morphology. A data-driven constraint on the required minimum number of heartbeats for a reliable template estimation was provided. CONCLUSION: The impact of additive noise on BCG morphology and estimated physiological parameters can be analyzed using the developed methodology without requiring prior statistics. SIGNIFICANCE: This paper can facilitate the performance evaluation of BCG analysis algorithms against additive noise.