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心拍の触覚動脈触診を表すパルス感は、さまざまな病気を診断するために伝統的な漢方薬（TCM）で広く使用されています。しかし、脈拍状態と健康状態の定量的な関係は、現代医学では調査されていません。この論文では、TCMのパルスキーの特徴ではなく、パルス圧力波（PPW）と深い学習技術を使用して妊娠との相関を調査しました。この計算アプローチは、PPWによる妊娠検出の精度が84％であり、曲線下（AUC）の面積が91％であることを示しています。私たちの研究は、パルス診断の概念の証明であり、パルス波に関するさらに洗練された調査も動機付けます。
心拍の触覚動脈触診を表すパルス感は、さまざまな病気を診断するために伝統的な漢方薬（TCM）で広く使用されています。しかし、脈拍状態と健康状態の定量的な関係は、現代医学では調査されていません。この論文では、TCMのパルスキーの特徴ではなく、パルス圧力波（PPW）と深い学習技術を使用して妊娠との相関を調査しました。この計算アプローチは、PPWによる妊娠検出の精度が84％であり、曲線下（AUC）の面積が91％であることを示しています。私たちの研究は、パルス診断の概念の証明であり、パルス波に関するさらに洗練された調査も動機付けます。
Pulse feeling , representing the tactile arterial palpation of the heartbeat, has been widely used in traditional Chinese medicine (TCM) to diagnose various diseases. The quantitative relationship between the pulse wave and health conditions however has not been investigated in modern medicine. In this paper, we explored the correlation between pulse pressure wave (PPW), rather than the pulse key features in TCM, and pregnancy by using deep learning technology. This computational approach shows that the accuracy of pregnancy detection by the PPW is 84% with an area under the curve (AUC) of 91%. Our study is a proof of concept of pulse diagnosis and will also motivate further sophisticated investigations on pulse waves.
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