PBVI for Optimal Photoplethysmography Noise Filter Selection Using Human Activity Recognition Observations for Improved Heart Rate Estimation on Multi-Sensor Systems

光容积图 计算机科学 噪音(视频) 选择(遗传算法) 人的心脏 滤波器(信号处理) 人工智能 模式识别(心理学) 计算机视觉 医学 心脏病学 图像(数学)
作者
Jacob Sindorf,Sangram Redkar
出处
期刊:Journal of Medical Devices-transactions of The Asme [ASM International]
卷期号:: 1-24
标识
DOI:10.1115/1.4065219
摘要

Abstract This work details the Point Based Value Iteration (PBVI) algorithm for use in multi-sensor systems. Specifically a sensor system capable of heart rate (HR) estimation. An end-to-end embedded Human Activity Recognition (HAR) System was developed to represent the observation uncertainty, and two motion artifact filters (MA) reducing filters are proposed as actions. PBVI allows optimal action decision-making based on an uncertain observation, effectively balancing correct action choice and sensor system cost. Two central systems are proposed to accompany these algorithms, one for unlimited observation access and one for limited observation access. Through simulation, it can be shown that the limited observation system performs optimally when sensor cost is negligible, while limited observation access performs optimally when sensor cost is considered. The final general framework for POMDP and PBVI that was applied to a specific HR estimation example in this work can be expanded on and used as a basis for future work on any similar multi-sensor system.

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