استفاده از شبکه‌ی UNet با نظارت عمیق برای تخمین فشار خون پیوسته از سیگنال فوتوپلتیسموگرافی

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان

1 دانشکده برق و کامپوتر، دانشگاه خوارزمی

2 گروه مهندسی پزشکی، پژوهشکده برق و فناوری اطلاعات، سازمان پژوهش‌های علمی و صنعتی ایران، تهران

3 دانشکده برق و کامپیوتر، دانشگاه شهید بهشتی ، تهران

4 گروه مهندسی پزشکی، پژوهشکده برق و فناوری اطلاعات، سازمان پژوهشهای علمی و صنعتی ایران

چکیده
پایش فشار خون، یکی از مؤلفه‌های حیاتی برای حفظ سلامتی است. فشار خون بالا، به عنوان یک عامل خطر می‌تواند منجر به بروز حمله قلبی، سکته، نارسایی قلبی و کلیوی شود. همچنین، فشار خون پایین نیز می‌تواند خطرناک باشد و منجر به گیجی، ضعف، غش و اختلال در اکسیژن رسانی به اندام‌ها و آسیب به مغز و قلب گردد. از این رو پایش مداوم میزان فشار خون در افراد با ریسک بالا بسیار حائز اهمیت می‌باشد، به طوری که استفاده از دستگاه هولتر فشارخون به دلیل قابلیت ثبت طولانی مدت و ارزشمند اطلاعات فشارخون برای بسیاری از بیماران تجویز می‌شود. تلاش برای دستیابی به تکنیک‌های نرم افزاری و توسعه دستگاه‏های اندازه‌گیری فشارخون بدون کاف، با حفظ آسایش و راحتی بیمار، از مهم‌ترین چالش‌هایی است که ذهن پژوهشگران را به خود اختصاص داده است. در این پژوهش یک چهارچوب یادگیری عمیق بر مبنای شبکهUNet یک­بعدی با نظارت عمیق جهت تخمین فشار خون پیوسته از روی سیگنال فوتوپلتیسموگرافی بدون استفاده از روش کالیبراسیون فردی ارائه شده است. مدل ارائه شده بر روی بانک داده UCI برای 942 بیمار تحت مراقبت ویژه، به میانگین خطای مطلق 88/8 ، 43/4 و 32/3 و انحراف معیار 01/11، 18/6 و 15/4 میلی­متر جیوه به ترتیب برای فشار خون سیستول ، دیاستول و فشار خون میانگین دست یافت. طبق استاندارد بین المللی BHS، روش پیشنهادی، درجه‏ی A برای فشار خون دیاستول و میانگین و نیز درجه‏یC برای فشار خون سیستول را برآورده می‏کند. نتایج حاصل از این پژوهش حاکی از آن است که چهارچوب یادگیری عمیق پیشنهادی

کلیدواژه‌ها

موضوعات


L. Peter, N. Noury, and M. Cerny, “A review of methods for non-invasive and continuous blood pressure monitoring: Pulse transit time method is promising?,” IRBM, vol. 35, no. 5, pp. 271–282, 2014.
[2] K. Qin, W. Huang, T. Zhang, and S. Tang, “Machine learning and deep learning for blood pressure prediction : a methodological review from multiple perspectives,” in Artificial Intelligence Review, Springer, 2022, pp. 8095–8196.
[3] س. س. موسوی, “طراحی و ساخت هولتر فشارخون مبتنی بر تلفن همراه با به کارگیری سیگنال های الکتروکاردیوگرام و فوتوپلتیسموگرافی، ” زنجان، 1397.
[4] R. Mukkamala, J. Hahn, and A. Chandrasekhar, “Photoplethysmography in noninvasive blood pressure monitoring,” in Photoplethysmography Technology, Signal Analysis and Applications, Academic Press, 2022, pp. 359–400.
[5] X. DUAN, “The Analysis of Photoplethysmography Signal: Investigating the Current Methods of Cuff-Less Blood Pressure Monitoring,” Vrije Universiteit Brussel & Universiteit Gent, 2021.
[6] C. Landry, S. Peterson, and A. Arami, “Nonlinear Dynamic Modelling of the Blood Pressure Waveform: Towards an Accurate Cuffless Monitoring System,” IEEE Sens J, vol. 20, pp. 5368–5378, 2020.
[7] م. شهابی ، و. نفیسی، “تخمین بدون کاف فشارخون مبتنی بر ویژگی‎های زمانی سیگنال نبض” ، پردازش علائم وداده‎ ها، صفحات 103-113، 1397.
[8] S. S. Mousavi, M. Charmi, M. Firouzmand, and M. Hemmati, “Design and Manufacturing a Mobile-Based Ambulatory Monitoring of Blood Pressure Using Electrocardiogram and Photoplethysmography Signals,” University of Zanjan, Zanjan, 2018.
[9] S. Mahmud et al., “A Shallow U-Net Architecture for Reliably Predicting Blood Pressure (BP) from Photoplethysmogram (PPG) and Electrocardiogram (ECG) Signals,” sensors, vol. 22, 2022.
[10] D. U. Jeong and K. M. Lim, “Combined deep CNN – LSTM network based multitasking learning architecture for noninvasive continuous blood pressure estimation using difference in ECG PPG features,” Sci Rep, no. 0123456789, pp. 1–8, 2021, doi: 10.1038/s41598-021-92997-0.
[11] Y. H. Li, L. N. Harfiya, K. Purwandari, and Y. Der Lin, “Real-time cuffless continuous blood pressure estimation using deep learning model,” Sensors (Switzerland), vol. 20, no. 19, pp. 1–19, 2020, doi: 10.3390/s20195606.
[12] S. González, W. Hsieh, and T. P. Chen, “A benchmark for machine- learning based non-invasive blood pressure estimation using photoplethysmogram,” Sci. Rep., vol. 10, no. 149, pp. 1–16, 2023.
[13] N. Ibtehaz et al., “PPG2ABP : Translating Photoplethysmogram ( PPG ) Signals to Arterial Blood Pressure ( ABP ) Waveforms,” Bioengineering, vol. 9, no. 11, 2022.
[14] S. Lee, M. Lee, and J. Y. Sim, “DSE-NN: Deeply Supervised Efficient Neural Network for Real-Time Remote Photoplethysmography,” Bioengineering, vol. 10, no. 12, 2023.
[15] S. Ali, J. Li, Y. Pei, and K. U. Rehman, “A Multi-module 3D U-Net Learning Architecture for Brain Tumor Segmentation A Multi-module 3D U-Net Learning Architecture for Brain Tumor,” in Data Mining and Big Data, Springer, 2022, pp. 57–69.
[16] Y. Li, K. Li, and X. Wang, “Deeply-Supervised CNN Model for Action Recognition with Trainable Feature Aggregation,” in Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI), 2017, pp. 807–813.
[17] G. Dheeru and D.Casey, “UCI Machine Learning Repository.”
[18] M. Kachuee, M.M. Kiani, H. Mohammadzade, and M. Shaban, “Cuffless blood pressure estimation algorithms for continuous health-care monitoring,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 64, pp. 859–869, 2016.
[19] D. P. Kingma and L. Ba, “Adam: A method for stochastic optimization,” in 3rd International Conference for Learning Representations, San Diego, 2015.
[20] P. Lv2, J. Wang, X. Zhang, and Ch. Shi3, “Deep supervision and atrous inception based U Net combining CRF for automatic liver segmentation from CT,” Sci. Rep., vol. 12, no. 16995, 2022.
[21] J. Cheng, Y. Xu, R. Song, Y. Liu, Ch. Li, and X. Chen, “Prediction of arterial blood pressure waveforms from photoplethysmogram signals via fully convolutional neural networks,” Comput. Biol. Med., vol. 138, 2021.
[22] م. قنواتی, س. ف. مولایی زاده, و م. نویدی, “یک روش شخصی‎سازی شده برای تخمین فشارخون بدون کاف از یک سنسور PPG مبتنی بر یادگیری انتقالی عمیق” سی‎امین کنفرانس ملی و هشتمین کنفرانس بین‎المللی مهندسی زیست پزشکی ایران, تهران, 1402.
[23] N. Hasanzadeh and M.M. Ahmadi, “Blood pressure estimation using photoplethysmogram signal and its morphological features,” IEEE Sens. J., vol. 20, no. 8, pp. 4300–4310, 2019.
[24] S. Bose S and A. Kandaswamy, “Sparse characterization of PPG based on K- SVD for beat-to-beat blood pressure prediction,” Biomedical Research, vol. 29, no. 4, pp. 835–843, 2018.
[25] S. S. Mousavi et al., “Blood pressure estimation from appropriate and inappropriate PPG signals using a whole-based method,” Biomed Signal Process Control, vol. 47, pp. 196–206, 2019.
[26] S. Baek et al., “End-to-End Blood Pressure Prediction via Fully Convolutional Networks,” IEEE Access, vol. 7, pp. 185458–185468, 2019.
[27] M. Panwar, A. Gautam, D. Biswas, and A. Acharyya, “PP-Net: a deep learning framework for PPG-based blood pressure and heart rate estimation,” IEEE Sens. J., vol. 20, no. 17, pp. 10000–10011, 2020.
[28] M. Rong and K. Li, “A multi-type features fusion neural network for blood pressure prediction based on photoplethysmography,” Biomed Signal Process Control, vol. 68, p. 102772, 2021, vol. 68, 2021.
[29] Y. Qiu et al., “Blood pressure estimation based on composite neural network and graphics information,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 70, no. 103001, 2021.
[30] A. B. Malayeri and M. B. Khodabakhshi, “Concatenated convolutional neural network model for cufless blood pressure estimation using fuzzy recurrence properties of PPG signals,” Sci. Rep., vol. 12, no. 6633, 2022.
[31] Y-C. Hsu, Y-H. Li, C-C. Chang, and L. N. Harfiya, “Generalized deep neural network model for cuffless blood pressure estimation with photoplethysmogram signal only,” Sensors, vol. 20, no. 19, 2020.
[32] Z. Li and W. He, “A continuous blood pressure estimation method using photoplethysmography by GRNNbased model,” Sensors, vol. 21, no. 21, 2021.
[33] L. N. Harfya, C-C. Chang, and Y-H. Li, “Continuous blood pressure estimation using exclusively photopletysmography by LSTM-based signal-to-signal translation,” Sensors, vol. 21, no. 9, 2021.