心拍数推定に新学習フレームワーク TF-IG: パラメータ効率性を追求
arXiv cs.LGは2026年10月20日(現地時間)、アン・コイ・ファム (Anh Khoi Pham) 氏らが、光電脈波 (PPG) に基づく心拍数 (HR) 推定のための新しい学習フレームワーク「TF-IG」を提案したと発表しました。このTF-IG (Interaction-Gated Time-Frequency Learning) は、時間領域と周波数領域の情報を統合し、高いパラメータ効率性を保ちながら、既存の課題である波形歪みや生理学的変動への感度に対応します。ベンチマークデータセットでの実験では、平均絶対誤差 (MAE) 1.227 BPM、二乗平均平方根誤差 (RMSE) 2.060 BPMを達成しました。