{rfName}
KI

Indexado en

Licencia y uso

Citaciones

1

Altmetrics

Article has an altmetric score of 2

Análisis de autorías institucional

Miranda J.Autor o Coautor

Compartir

Publicaciones
>
Artículo

KID-PPG: Knowledge Informed Deep Learning for Extracting Heart Rate from a Smartwatch

Publicado en:Ieee Transactions On Biomedical Engineering. - 2024-01-01 (), DOI: 10.1109/TBME.2024.3477275

Autores: Kechris C; Dan J; Miranda J; Atienza D

Afiliaciones

Epfl; Embedded Systems Laboratory; Switzerland - Autor o Coautor

Resumen

Accurate extraction of heart rate from photoplethysmography (PPG) signals remains challenging due to motion artifacts and signal degradation. Although deep learning methods trained as a data-driven inference problem offer promising solutions, they often underutilize existing knowledge from the medical and signal processing community. In this paper, we address three shortcomings of deep learning models: motion artifact removal, degradation assessment, and physiologically plausible analysis of the PPG signal. We propose KID-PPG, a knowledge-informed deep learning model that integrates expert knowledge through adaptive linear filtering, deep probabilistic inference, and data augmentation. We evaluate KID-PPG on the PPGDalia dataset, achieving an average mean absolute error of 2.85 beats per minute, surpassing existing reproducible methods. Our results demonstrate a significant performance improvement in heart rate tracking through the incorporation of prior knowledge into deep learning models. This approach shows promise in enhancing various biomedical applications by incorporating existing expert knowledge in deep learning models. © 1964-2012 IEEE.

Palabras clave

AccelerationAdaptive filteringAdaptive filtersArticleArtifactDeep learningExpert knowledgeFiltrationHeartHeart rateHeart-rateHumanKnowledge informed aiLearning methodsLearning modelsMean absolute errorMotionMotion artifactMotion artifactsMotion signalsPhotoelectric plethysmographyPhotoplethysmograhyPhotoplethysmographyPhysiological modelsProbabilistic reasoningSignal degradationSignal processingSource separation

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Ieee Transactions On Biomedical Engineering debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2024 aún no existen indicios calculados, pero en 2023, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Biomedical Engineering.

2025-06-10:

  • Scopus: 1

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-06-10:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 16.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 16 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 1.25.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 2 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Switzerland.