PPG signals-based arterial stiffness estimation using visibility graphs image representation / Houda Djeraoui (2025)

Public ISBD Titre : PPG signals-based arterial stiffness estimation using visibility graphs image representation Type de document : document électronique Auteurs : Houda Djeraoui, Auteur ; Mohamed Sidali Malek, Auteur ; Taous Meriem Laleg, Directeur de thèse ; Hicham Bousbia-Salah, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2025 Importance : 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 (eng) Mots-clés : Pulse wave velocity Visibility graph Photoplethysmogram Signal processing Machine learning Image processing Index. décimale : PN00725 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. PPG signals-based arterial stiffness estimation using visibility graphs image representation [document électronique] / Houda Djeraoui, Auteur ; Mohamed Sidali Malek, Auteur ; Taous Meriem Laleg, Directeur de thèse ; Hicham Bousbia-Salah, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2025 . - 1 fichier PDF (5.1 Mo). 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 (eng) Mots-clés : Pulse wave velocity Visibility graph Photoplethysmogram Signal processing Machine learning Image processing Index. décimale : PN00725 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.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
EP00923	PN00725	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Electronique	Téléchargeable