概要: 本報告書は、欧州連合によって資金提供されているQumphyプロジェクト（22HLT01 Qumphy）の一部であり、医療問題に適用される機械学習アルゴリズムに関連する不確実性を定量化するための手段の開発に専念しています。特に、フォトプレチスモグラフィ（PPG）信号の解析および処理に焦点を当てています。本報告書では、PPG信号に関連し、ベンチマーク問題として機能する6つの医療問題の一覧を示します。また、適切なベンチマークデータセットとその利用方法についても説明します。
フォトプレチスモグラフィ信号に対する機械学習および深層学習手法の評価のためのベンチマーク問題とベンチマークデータセット：QUMPHYプロジェクトのD4レポート
arXiv cs.LG / 2026/4/3
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要点
- EUの資金によるQUMPHYプロジェクト報告書は、医療信号処理、特にフォトプレチスモグラフィ（PPG）信号に適用される機械学習手法に関する不確実性の定量化に焦点を当てている。
- それは、機械学習および深層学習アプローチを評価するためのベンチマーク問題として用いる、PPG関連の6つの医療課題を定義している。
- また、報告書は適切なベンチマークデータセットも示し、それらを評価にどのように使用すべきかを説明している。
- 全体として、この報告書は、医療分野のPPGアプリケーションにおけるMLモデルの信頼性と不確実性の取り扱いを改善することを目的とした、体系化されたベンチマークの枠組みを提供している。
