Assessment of pulse wave velocity through weighted visibility graph metrics from photoplethysmographic signals
8.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-08-26 19:50
摘要：
本研究提出了一种基于光电容积描记法（PPG）信号的脉搏波速度（PWV）估计新方法，利用加权可见图特征和机器学习模型，展示了在心血管疾病筛查和老龄化研究中的潜力。研究结果表明，该方法在临床和远程医疗应用中具有重要价值，能够有效克服传统PWV测量的技术挑战。
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关键证据
研究提出了一种基于PPG信号的新方法，用于无创PWV估计，显示出高准确性和鲁棒性。
该方法结合了多种加权可见图特征，增强了PWV估计的临床相关性。
使用解释性增强机器（EBM）模型，提供了强大的预测能力和可解释性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种基于光电容积描记法（PPG）信号的脉搏波速度（PWV）估计新方法，利用加权可见图特征和机器学习模型，展示了在心血管疾病筛查和老龄化研究中的潜力。研究结果表明，该方法在临床和远程医疗应用中具有重要价值，能够有效克服传统PWV测量的技术挑战。