| Titre : | PPG signals-based arterial stiffness estimation using visibility graphs image representation |
| Auteurs : | Houda Djeraoui, Auteur ; Mohamed Sidali Malek, Auteur ; Taous Meriem Laleg, Directeur de thèse ; Hicham Bousbia-Salah, Directeur de thèse |
| Type de document : | document électronique |
| Editeur : | [S.l.] : [s.n.], 2025 |
| Format : | 1 fichier PDF (5.1 Mo) |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Electronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025 Bibliogr. p. 70-75 |
| Langues : | Anglais |
| Index. décimale : | PN00725 |
| Tags : | Pulse wave velocity Visibility graph Photoplethysmogram Signal processing Machine learning Image processing |
| Résumé : |
This work presents a non-invasive method for estimating Pulse Wave Velocity (PWV) from PPG signals using visibility graph transformation and machine learning. Complex features are extracted and selected through a multi-criteria approach. The study is based on simulated data (In-Silico) and real clinical data (VitalDB). The combination of different types of features allows a more comprehensive representation of the PPG signal structure. The results demonstrate the method’s ability to estimate arterial stiffness accurately and robustly. |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité | Spécialité | Etat_Exemplaire |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PN00725 | Ressources électroniques | Bibliothèque centrale | Projet Fin d'Etudes | Disponible | Electronique | Téléchargeable |
