English(EN) A Scoping Review of Deep Learning Methods for Photoplethysmography Data

深度学习推动PPG信号分析进步，但挑战依然存在

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-05-06 04:00

对2017年至2025年间发表的460篇论文进行的范围审查显示，深度学习已显著推动了光电容积脉搏波描记法（PPG）数据的分析。这些方法在从心血管评估到生物识别等任务上，提供了比传统机器学习更高的性能和灵活性。然而，在数据集可用性、现实世界验证、模型可解释性、可扩展性和计算效率方面，挑战依然存在。 AI

影响强调了将深度学习应用于生理数据分析的进展和尚存的挑战。

排序理由这是一篇详细介绍现有研究范围审查的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Guangkun Nie, Jiabao Zhu, Gongzheng Tang, Deyun Zhang, Shijia Geng, Qinghao Zhao, Shenda Hong · 2026-05-06 04:00

A Scoping Review of Deep Learning Methods for Photoplethysmography Data

arXiv:2401.12783v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Background: Photoplethysmography (PPG) is a non-invasive optical sensing technique widely used to capture hemodynamic information, with broad deployment in both clinical monitoring systems and wearable devices. In recent y…

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