Exploiting moving slope features of PPG derivatives for estimation of mean arterial pressure

Shresth Gupta

doi:https://doi.org/10.1007/s13534-022-00247-7

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자료유형: 학술저널

저자정보: Shresth Gupta (IIIT Naya Raipur)

저널정보: 대한의용생체공학회 Biomedical Engineering Letters (BMEL) Biomedical Engineering Letters (BMEL) Vol.13 No.1

발행연도: 2023.2

수록면: 1 - 9 (9page)

DOI: https://doi.org/10.1007/s13534-022-00247-7

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Monitoring Mean Arterial Pressure (MAP) helps calculate the arteries’ flow, resistance, and pressure. It allows doctors to check how well the blood flows through our body and reaches all major organs. Photoplethysmogram technology is gaining momentum and popularity in smart wearable devices to monitor cuff-less blood pressure (BP). However, the performance reliability of the existing PPG-based BP estimation devices is still poor. Inaccuracy in estimating systolic and diastolic blood pressure leads to an overall imprecision in resultant MAP values. Hence, there is a need for robust and reliable MAP estimation algorithms. This work exploits the moving slope features of PPG contour in its first and second derivatives that directly correlate with MAP and does not require estimating systolic and diastolic blood pressure values. The proposed approach is evaluated using two different data sets (i.e., MIMIC-I and MIMIC-II) to demonstrate the robustness and reliability of the work for personalized non-invasive BP monitoring devices to estimate MAP directly. A mean absolute error of 1.28mmHgand a standard deviation of 2.50mmHgis obtained with MIMIC-II data-set using GridSearchCV random forest regressor that outperformed most of the existing related works.

#ABP APPG Moving slope GridSearchCV random forest MAP

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