T-HSER: Transformer Network Enabling Heart Sound Envelope Signal Reconstruction Based on Low Sampling Rate Millimeter Wave Radar

计算机科学 声学 极高频率 包络线(雷达) 连续波雷达 雷达 电子工程 雷达信号处理 脉冲多普勒雷达 信号处理 电信 雷达成像 物理 工程类
作者
Haibo Zhao,Yongtao Ma,Yuxiang Han,Chenglong Tian,Xinyue Huang
出处
期刊:IEEE Internet of Things Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:11 (1): 1616-1628 被引量:4
标识
DOI:10.1109/jiot.2023.3291051
摘要

The four stages (first heart sound (S1), systole, second heart sound (S2), and diastole) of heartbeat sounds recorded by contact seismocardiogram (SCG) reflect the health of the heart, but these stages are challenging to measure by noncontact millimeter wave radar. If the sampling rate of millimeter wave radar is increased, this will increase the amount of data storage needed for the long-term monitoring of human vital signs. This article presents an algorithm for reconstructing the envelope of high-frequency heart sound signals using low-frequency millimeter wave radar signals, as well as a heart sound envelope segmentation algorithm based on peak points. Its design principle is a combination of signal processing and a transformer network, which is called T-HSER. This technique maps the low-frequency radar signal into a high-frequency heart sound envelope signal through the transformer network and determines the four different stages of the heart sound using appropriate thresholds. Based on the training of more than 30000 heartbeats of 25 healthy subjects and the prediction evaluation of six subjects, the T-HSER algorithm is shown to reconstruct the high-frequency heart sound envelope signal with high correlation. Moreover, the mean correlation can reach 0.85 on one minute of data, which is higher than that of the bidirectional long short-term memory algorithm, and can effectively distinguish the four stages of the heart sound so that the mean absolute error (MAE) between the predicted value and the ground truth of S1 and S2 is within a tolerable range (70 ms). At the same time, the algorithm is suitable for low sampling rate radar, which greatly reduces the amount of data storage required.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
fawr完成签到 ,获得积分10
3秒前
SYLH应助一诺相许采纳,获得10
5秒前
5秒前
小巧谷波完成签到 ,获得积分10
6秒前
忧郁紫翠完成签到,获得积分10
6秒前
able完成签到,获得积分10
7秒前
兔子发布了新的文献求助10
10秒前
青青完成签到 ,获得积分10
12秒前
kangshuai完成签到,获得积分10
13秒前
汤圆完成签到 ,获得积分10
14秒前
强公子关注了科研通微信公众号
14秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
15秒前
qxz完成签到,获得积分10
16秒前
清秀的仙人掌完成签到,获得积分10
18秒前
RayLam完成签到,获得积分10
18秒前
19秒前
以韓完成签到 ,获得积分10
19秒前
imica完成签到 ,获得积分10
20秒前
Diamond完成签到 ,获得积分10
20秒前
可耐的问柳完成签到 ,获得积分10
21秒前
HH关注了科研通微信公众号
23秒前
兔子完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
xxx完成签到 ,获得积分10
25秒前
ash发布了新的文献求助10
26秒前
科研通AI5应助哭泣笑柳采纳,获得10
26秒前
倾听阳光完成签到 ,获得积分10
27秒前
iPhone7跑GWAS完成签到,获得积分10
27秒前
chinbaor完成签到,获得积分10
29秒前
怡然猎豹完成签到,获得积分10
30秒前
songvv发布了新的文献求助10
30秒前
ash完成签到,获得积分10
30秒前
34秒前
shezhinicheng完成签到,获得积分10
34秒前
桃花不用开了完成签到 ,获得积分10
35秒前
futong发布了新的文献求助10
37秒前
张瑞雪完成签到 ,获得积分10
40秒前
666完成签到,获得积分10
41秒前
大模型应助大橙子采纳,获得10
41秒前
maclogos发布了新的文献求助10
42秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022