Robust Optimization for PPG-based Blood Pressure Estimation
연구 내용
PPG 기반 혈압 추정 문제를 강건 최적화 관점에서 정식화하여 노이즈와 변동에도 안정적인 예측을 제공하는 연구
혈압 추정은 생체신호의 개인차와 측정 환경 변동에 의해 예측이 흔들릴 수 있는 문제를 포함합니다. 본 연구는 PPG 기반 혈압 추정을 대상으로, 강건 최적화 기반의 학습·추정 절차를 통해 입력 변동에 대한 예측 안정성을 확보하는 방향으로 진행합니다. 또한 수리적 최적화 관점에서 추정 오차를 제어하는 설계를 반영하여, 의료 정보 처리 관점에서 실용적 모니터링에 가까운 형태로 모델을 구성하는 것을 목표로 합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기에는 PPG 신호에서 혈압을 추정하는 추정 문제에 집중하고, 강건 최적화 관점으로 학습 목적 함수를 구성해 입력 변동에 대한 민감도를 낮추는 방향을 검토했습니다. 이후에는 실제 데이터 기반의 강건성 평가를 통해 예측 안정성을 확인하는 절차로 확장했으며, 2025년에는 PPG 기반 혈압 추정에서 강건 최적화 성능을 정리한 연구 결과를 발표했습니다. 향후에는 임상 모니터링 환경에서의 신호 품질 영향까지 포함해 적용성을 높이는 흐름으로 이어질 수 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
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구분
제목
Robust optimization for PPG-based blood pressure estimation