PPG2ECG两种算法比较

Lin 07/22

一些零碎的知识

.npy文件

用于储存numpy数组的二进制文件，读取速度更快，占用内存更少。简单用法如下：

test = np.load('文件名',encoding = "utf-8")
np.save("name.npy")

PPG2ECG-WGAN

利用GAN来训练生成器

链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3412841.3441979

Loss Function

为了使得GAN更加容易收敛，采用Wasserstein GAN模型，直接根据输出值大小评价效果，目标函数中也不需要对数

where sampled from and with uniformly sampled between
0 and 1: with . is the set of 1-Lipschitz
functions. The gradient penalty is weighted by a factor .

L2范数作为损失函数希望生成器在对抗判别器的时候尽可能接近真实的心电图数据

同时，为了使得ECG的特征更加明显，加入对Peak和Valley的距离损失函数

综合以上三个损失函数，可以得到该模型的目标损失函数

系统框架

decoder-encoder

评估指标

Pearson’s Correlation Coefficient

就是概统课上讲的相关系数，越接近于1越好

指的是欧氏距离

希望通过Pearson’s Correlation Coefficient来衡量具体的相关程度

Root Mean Squared Error

方均根误差，越小越好

Fréchet distance

这个就非常有意思了，为了衡量曲线和曲线之间的相似程度的一个指标。具体定义为：

复现过程

• 论文和github中都没有提到应该选用哪个python版本，查看服务器上3.8.16版本较多，遂选择了这个版本。

• 使用Conda安装实验环境

conda create -n P2EWGAN python=3.8.16
conda activate P2EWGAN

根据github上的步骤，安装所需环境

pip install -r requirements.txt

PPG to ECG TAAN

Transformed Attentional Neural Networks

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9109576

框架

基于encoder-decoder使用CNN来实现ECG的重建

encoder-decoder network

• Sequence transformer network
  • 可自动calibrate the offset
• Attention network
  • identify regions of interest
• Proposed QRS complex-enhanced loss

思路

Seq. Transformer Network

CNN受到magnitude和phase的影响很大，所以需要先归一化（用一个Seq. Transformer Network）

（实际上就是进行了一个线性变换？）

先是时序变换

再是幅值变换

Attn.

用两个全连接层和softmax作为激活函数

Encoder-decoder

Loss Function

采用L1范数使得信号更加强烈

但是，单纯使用L1范数不能体现出QRS Complex中一些峰值的重要性，同时，特别是R峰，偏离一点就会导致L1范数巨大，所以需要重新设计损失函数。

Let denote the R peak index for , where represents the number of R peaks. The QRS complex-enhanced loss is derived as follows.

是一个控制高斯权重函数的超参

评估指标

• Normalized Mean Absolute
  Error (NMAE)
• Normalized Root Mean Square Error (NRMSE)

对于R peak区域，采用Mean Location Error(MLE)来衡量

Let denote the test data, and denote the R peak position of that is the closest to 计算方式如下：

其中

对于R peak区域的幅值，可以用Mean Magnitude Error(MME) 来计算

复现过程

什么python=3.6 … 明明应该是3.8，不然好多好多包都安装不了

TODO

• (GAN模型) pix2pix

• CLIP和MAE（mask autoencoder）