CVD PREDICTION FROM HRV DERIVED FROM WEARABLE PPG

Journal of problem in computer science and information technologies, 2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.26577/jpcsit202542
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Cardiovascular disease is the leading global cause of death; ischemic heart disease (IHD) is its most common and lethal form, motivating scalable, non-invasive screening. We tested whether a single 60-minute photoplethysmography (PPG) recording from the Zhurek fingertip wearable can distinguish healthy autonomic control from IHD-related dysregulation. Agreement with a three-lead Holter reference was clinically acceptable (HR −0.601 bpm; SDNN +33.1 ms; RMSSD −4.8 ms). Forty hour-long sessions were analyzed (20 healthy, 18–22 years; 20 angiography-confirmed IHD) using eight HRV/demographic features. Mann–Whitney tests showed significant differences for SDNN, LF, HF, Max_HR, BMI, and age (p<0.05), and a two-component PCA (49.5% variance) separated cohorts without labels. SHAP for a CatBoost model highlighted LF and age as strongest positive contributors and HF as protective. Thus, one-hour PPG preserves diagnostically useful autonomic signatures, enabling ~24× shorter monitoring than Holter and supporting scalable ambulatory IHD risk stratification.