I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r ch   20 26 ,   p p .   97 ~ 108   I SS N:  2089 - 4864 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 1 5 . i 1 . pp 97 - 1 0 8          97     J o ur na ho m ep a g e h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   An  e dg AIo sy ste m  f o r  non - inv a siv e biolo g ica l indicato rs  esti m a tion a nd co ntinuou s hea lt m o nitoring   using   PP G  and  ECG  s ig na ls       H un g   K .   Ng uy en,   M a nh   V.   P ha m   Ke y   L a b o ra to ry   f o S m a rt  In teg ra ted   S y ste m s,  U n i v e r si t y   o f   En g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   V i e t N a m N a t i o n a l   U n i v e r si t y ,   Ha n o i ,   V i e t N a m       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   5 ,   2 0 2 5   R ev i s ed   Dec   3 ,   2 0 2 5   A cc ep ted   J an   1 1 ,   2 0 2 6       T h is  p a p e p re se n ts  t h e   d e si g n   a n d   im p lem e n tatio n   o f   a n   a rti f icia l   in telli g e n c e   o f   th in g (A Io T ) - b a se d   sy st e m   th a in teg ra tes   d e e p   lea rn in g   a n d   e d g e   c o m p u ti n g   f o re a l - ti m e   n o n - in v a siv e   h e a lt h   m o n it o rin g ,   f o c u sin g   o n   th e   e stim a ti o n   o f   m e a n   a rteria p re ss u r (M A P )   a lo n g sid e   v it a p a ra m e ters   su c h   a h e a rt  ra te   (HR) b lo o d   o x y g e n   s a tu ra ti o n   (S p O₂ ) ,   a n d   b o d y   tem p e r a tu re .   P h o to p leth y s m o g ra p h y   (P P G a n d   e lec tro c a rd io g ra p h y   (EC G )   sig n a ls  a re   a c q u ired   u sin g   l o w - p o w e M A X 3 0 1 0 2   a n d   A D8 2 3 2   se n so rs,   p re p ro c e ss e d   w it h   l ig h tw e ig h d ig it a f il ters ,   a n d   p r o c e ss e d   th r o u g h   a   1 D   c o n v o lu ti o n a n e u ra n e tw o rk   (CNN d e p lo y e d   o n   a   S EE ED  S tu d io   X IA O   ES P 3 2 S 3   m icro c o n tro ll e r.   T h e   m o d e train e d   u sin g   th e   c u f f - l e ss   b lo o d   p re ss u re   e stim a ti o n   d a tas e t ,   a c h i e v e d   a   m e a n   a b so lu te  e rro ( M A E)  o f   2 . 5 1   m m Hg   o n   t h e   e m b e d d e d   m icro c o n tr o ll e a n d   2 . 9 3   m m Hg   w h e n   v a li d a ted   a g a in st  a   sta n d a rd   b lo o d   p re ss u re   m o n it o r.   Ex p e rim e n tal  re su lt d e m o n stra te   h ig h   a c c u ra c y ,   a c h iev in g   a   M A E   b e lo w   5   m m Hg ,   th e re b y   m e e ti n g   th e   AA M a n d   Brit ish   Hy p e rten sio n   S o c iety   ( BHS )   G ra d e   A   sta n d a rd f o b lo o d   p re ss u re   m e a su re m e n t.   T h e   s y st e m   a c h iev e re a l - ti m e   in f e re n c e   w it h   a n   a v e ra g e   late n c y   o f   1 6   m a n d   e f f icie n m e m o r y   u ti li z a ti o n ,   e n su ri n g   su it a b il it y   f o w e a ra b le  a n d   e m b e d d e d   d e v ice s.  P h y sio lo g ica d a ta  a re   tran sm it ted   v ia  Wi - F to   a   F ireb a se   c lo u d   p latf o rm   a n d   v isu a li z e d   th ro u g h   a   c ro ss - p latf o rm   m o b il e   a p p li c a ti o n .   T h e   p r o p o se d   sy ste m   d e m o n stra tes   stro n g   p o ten ti a f o re m o te  h e a lt h c a re   a p p li c a ti o n s,  p a rti c u larly   in   c o n ti n u o u s   m o n it o rin g   a n d   e a rly   h e a lt h   risk   d e tec ti o n .   K ey w o r d s :   A r ti f icial  i n tell ig e n ce   o f   th in g s   B io lo g ical  in d icato r s   Dee p   lear n in g   E d g co m p u ti n g   Hea lth   m o n ito r i n g   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Hu n g   K.   N g u y e n   K e y   L ab o r ato r y   f o r   S m ar t I n te g r ated   S y s te m s ,   Un iv er s it y   o f   E n g i n ee r i n g   a n d   T ec h n o lo g y   VietNa m   Natio n al  U n i v er s it y   1 4 4   Xu an   T h u y   St.,   C au   Gia y ,   Han o i,  Vietn a m   E m ail:  k ie m h u n g @ v n u . ed u . v n       1.   I NT RO D UCT I O N   H y p er ten s io n   is   o n o f   t h m o s p r ev alen ch r o n ic  n o n - co m m u n icab le  d is ea s e s   g lo b all y ,   af f ec ti n g   ap p r o x im a tel y   1 . 5   b illi o n   p eo p le.   I ts   in c id en ce   co n ti n u e s   to   r is e,   p ar ticu lar l y   i n   lo w - i n co m co u n tr ie s ,   w h ile   ev en   i n   d ev elo p ed   n atio n s ,   h y p er ten s io n   r e m ain s   u n d er d iag n o s ed   an d   p o o r ly   m an a g ed   [ 1 ] .   Ma n y   p eo p le  w h o   s u f f er   f r o m   h y p er te n s io n   ar u n a w ar o f   t h eir   co n d itio n ,   lead in g   to   s e v er co m p licatio n s   s u ch   as  h ea r f ail u r e s tr o k e,   an d   k id n e y   f ail u r e.   C o n ti n u o u s   b lo o d   p r ess u r m o n it o r in g   i s   t h er ef o r es s en tial  f o r   ea r l y   d etec tio n   a n d   p r ev en tio n   o f   h y p er te n s io n - r el ated   r is k s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 97 - 1 0 8   98   As  ca r d io v asc u lar   d is ea s es   in cr ea s in g l y   a f f ec t   y o u n g er   p o p u latio n s ,   co n ti n u o u s   h ea lth   m o n ito r i n g   s y s te m s   h a v b ec o m cr itical  f o r   th ti m el y   id e n ti f icatio n   o f   ab n o r m al  co n d itio n s   [ 2 ] .   T h r ap id   ad v an ce m en o f   ar tif icial  i n telli g e n ce   o f   th i n g s   ( A I o T )   tech n o lo g ies  h as  en ab led   r ea l - ti m d ata  ac q u is itio n ,   an al y s i s ,   an d   h ea lt h   r ep o r tin g   t h r o u g h   s m ar t   h ea lth ca r s y s te m s   [ 3 ] .   R ec en s tu d ie s   h a v in v esti g at ed   b lo o d   p r ess u r esti m ati o n   u s i n g   p h o to p leth y s m o g r ap h y   ( PP G)   an d   elec tr o ca r d io g r am   ( E C G)   s i g n als.  T o   o v er co m th li m ita t io n s   o f   m an u al  f ea tu r e x tr ac tio n   in   p u l s tr an s it   ti m ( P T T ) - b ased   m et h o d s ,   t h is   s t u d y   e m p lo y s   li g h t w ei g h co n v o lu tio n al  n e u r al  n et w o r k s   ( C NN s )   f o r   m ea n   ar ter i al  p r ess u r ( MA P )   esti m atio n ,   le v er ag i n g   th eir   s tr o n g   ca p ab ilit y   f o r   au to m atic  f e atu r ex tr ac tio n   a n d   ac cu r ate  p r ed ictio n .   T h is   p ap er   p r esen ts   an   A I o T   s y s te m   t h at  ap p lies   d ee p   lear n i n g   a n d   ed g co m p u ti n g   to   esti m ate  M AP   v alu e s   a n d   o th er   b io lo g ical  i n d icato r s ,   s u ch   a s   h ea r r ate   ( HR )   an d   b lo o d   o x y g e n   s atu r atio n   ( Sp O₂) .   T h e   s y s te m   co llects  P P s i g n al s   f r o m   th e   M A X3 0 1 0 2   s en s o r   an d   E C s i g n als  f r o m   th AD8 2 3 2   m o d u le.   d ee p   lear n in g   m o d el  is   d ep lo y ed   o n   th SEE E S tu d io   XI A E S P 3 2 S3   m icr o co n tr o ller   b y   u s in g   E d g I m p u ls [ 4 ]   to   esti m ate  b lo o d   p r ess u r v al u es.  T h m o d el  is   o p ti m ized   f o r   h ig h   p er f o r m a n ce   o n   t h r eso u r ce - co n s tr ai n ed   m icr o co n tr o ller .   T h s y s te m   u s e s   th HT T P   p r o to co an d   W i - Fi  w ir ele s s   co n n ec tio n   to   tr an s m it  d ata  to   a   s er v er .   A   m o b ile  ap p licatio n   ca n   r etr iev r ea l - ti m v alu e s   an d   p r ed ict   h y p er ten s io n   r is k   b ased   o n   p r e d ef in ed   th r es h o ld s .   T h r em a in d e r   o f   th i s   p ap er   is   o r g an ized   as   f o llo w s .   Sectio n   2   p r o v id es a n   o v er v ie w   o f   r el ated   w o r k .   Sectio n   3   d escr ib es  th i m p le m en tatio n   m et h o d   in   d etail.   Sectio n   4   d is cu s s e s   th e x p er im en ts   an d   ev a lu ate s   t h e   im p l em en t at i o n ' s   p e r f o r m an c e .   F in a lly ,   s e ct i o n   5   p r o v i d e s   a   d i s cu s s i o n   an d   s e c t i o n   6   c o n c l u d es   th e   p a p e r .       2.   RE L AT E WO RK S   2 . 1 .   Dis ea s pred ict io n ba s ed  o bio lo g ica l indi ca t o rs   Ke y   b io lo g ical  i n d icato r s   s u ch   as  M A P ,   HR ,   Sp O₂,   an d   b o d y   te m p er atu r ar v i tal  f o r   h ea lt h   ass es s m en t.  M A P   s h o u ld   r e m ain   ab o v 6 5   m m H g   to   p r ev en h y p o p er f u s io n   an d   o r g an   f ailu r e,   s er v i n g   as  r eliab le  m ar k er   o f   h y p er ten s i o n   [ 5 ] [ 7 ] .   Sp O₂  r ef lects  b lo o d   o x y g e n atio n   an d   h elp s   d etec r esp ir ato r y   o r   cir cu lato r y   is s u e s ,   w h ile  HR   i n d icate s   ca r d io v asc u lar   r eg u la tio n ,   w ith   ab n o r m al  d ev ia tio n s   f r o m   t h n o r m al   60 1 0 0   B P r an g o f te n   li n k ed   to   ar r h y t h m ia  o r   h y p er ten s io n .   B o d y   te m p er at u r d ev iati o n s   f r o m   th 3 6 . 1 3 7 . 2   °C   r an g 3 6 . 1 3 7 . 2   °C   s u g g es in f ec tio n   o r   f ev er .   C o n tin u o u s ,   n o n - i n v a s i v m o n ito r i n g   o f   t h ese   in d icato r s   w it h   A I   in te g r atio n   en ab les ea r l y   d ia g n o s is   an d   r e m o te  h ea lt h ca r e.     2 . 2 .     B lo o press ure  m ea s ure m e nt   m et ho d   MA P   [ 8 ]   is   k e y   p h y s io lo g i ca in d icato r   o f   a v er ag e   b lo o d   p r ess u r d u r i n g   ca r d iac  cy cle  a n d   is   cr u cial  f o r   d iag n o s i n g   co n d it i o n s   s u ch   a s   cir cu l ato r y   s h o c k ,   o r g an   f ail u r e,   an d   h y p o te n s io n   [ 5 ] .   Ho w ev er ,   d ir ec MA P   m ea s u r e m e n r eq u ir es  in v as iv eq u ip m en t,  li m i tin g   its   u s in   h o m o r   r em o te  h ea lth ca r e.   R ec en t   s tu d ie s   h a v f o c u s ed   o n   n o n - in v asi v M A P   esti m atio n   u s i n g   P P an d   E C G.   PP r ef lects  c h an g es  i n   ca p illar y   b lo o d   v o lu m e,   w h il E C r ec o r d s   ca r d iac  elec tr ical  ac tiv it y   [ 6 ] .   T h tim i n ter v al  b et w ee n   t h E C G’ s   R - p ea k   an d   PP f e atu r e,   k n o w n   as  P T T ,   in v er s e l y   co r r elate s   w it h   b lo o d   p r ess u r e   [ 9 ] .   Hig h er   B s h o r ten s   P T T   d u to   v asc u lar   s tiff e n i n g ,   w h er ea s   lo w er   B P   len g t h e n s   it.  A d d itio n a f ea t u r e s   s u c h   as  HR ,   P P G   a m p lit u d e,   an d   w av e f o r m   s lo p p r o v id in s ig h ts   i n to   v asc u lar   r esis tan ce   an d   elasticit y .   T r ad itio n al  m ac h i n e   lear n in g   m o d els  [ 1 0 ] [ 1 3 ]   r e q u ir m an u al  f ea t u r ex tr ac ti o n ,   li m iti n g   r ea l - ti m ap p licab ilit y   [ 1 4 ] .   Dee p   lear n in g ,   p ar ticu la r l y   C NNs,   au to m atica ll y   ex tr ac t s   n o n l i n ea r   f ea tu r e s   an d   j o in tl y   p r o ce s s es  P P G E C G   i n p u ts ,   en a b l in g   a cc u r at e ,   c o n t in u o u s ,   an d   n o n - i n v as iv e   MA e s t im at i o n   f o r   w e a r a b le   h e a l th ca r e   s y s t em s   [ 1 4 ] .     2 . 3 .     H ea rt   r a t m ea s ure m e n t   m et ho d   HR ,   ex p r ess ed   i n   b ea ts   p er   m i n u te  ( B P M) ,   is   f u n d a m e n tal  p h y s io lo g ical  p ar a m eter   th at  ca n   b e   esti m ated   u s i n g   eith er   P P o r   E C G.   I n   th is   s t u d y ,   H R   esti m atio n   i s   d er iv ed   f r o m   E C s ig n al s   b ec au s th e y   ac cu r atel y   r e f lect  ca r d iac  elec tr ical  ac tiv it y .   T h ap p r o ac h   in   Ma g r u p o v   et  a l .   [ 1 5 ]   f ir s t   d etec ts   R   p ea k s   a f ter   p r ep r o ce s s in g   t h E C w i th   b an d - p as s   f ilter   to   r e m o v n o is e.   T h R R   i n ter v a l,  d ef in ed   a s   t h ti m e   b et w ee n   t w o   co n s ec u tiv R   p ea k s ,   is   t h en   ca lc u lated ,   w it h   u n r e ali s tic  i n ter v al s   ex cl u d ed .   HR   is   s u b s eq u e n tl y   co m p u ted   as  ( 1 ) :      =   60     ( 1 )     T o   en ab le  ef f icie n d ep lo y m e n o n   m icr o co n tr o ller s ,   p ea k   d etec tio n   is   o p ti m ized   u s in g   ad ap tiv th r es h o ld in g   r ath er   th a n   co m p u ta tio n all y   i n ten s i v al g o r ith m s   [ 4 ] ,   en s u r in g   r o b u s t n ess   a n d   r ea l - ti m p er f o r m a n ce .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       A n   ed g A I o T sys tem  fo r   n o n - i n va s ive  b io lo g ica i n d ica to r s   esti ma tio n   a n d   co n tin u o u s     ( Hu n g   K .   N g u ye n )   99   2 . 3 .     Sp O 2   m ea s ure m ent   m et ho d   Sp O₂  is   m ea s u r ed   s p ec tr o s co p icall y   u s in g   P P G   s en s o r   th at  e m it s   r ed   ( R E D)   an d   in f r ar ed   ( I R )   lig h t.   A cc o r d in g   to   T am u r a   [ 1 6 ] ,   b o th   t h A C   a n d   DC   co m p o n e n t s   o f   th P P s ig n al  i n f lu e n ce   Sp O₂  ac cu r ac y .   As   p r o p o s ed   b y   Sto j an o v ic   a n d   Kar ad ag lic   [ 1 7 ] ,   Sp O ₂  is   est i m ated   f r o m   t h r atio   ( R )   b et w ee n   R E a n d   I R   co m p o n e n t s   as  i n   ( 2 ) ,   r ep r esen ti n g   t h p r o p o r tio n   o f   o x y g en a ted   h e m o g lo b in   ( Hb O₂) .   Hb O₂  ab s o r b s   m o r e   in f r ar ed   lig h t,  w h ile  d eo x y g e n ated   h e m o g lo b in   ( Hb )   ab s o r b s   m o r r ed   lig h t.  A   s m aller   R   in d icate s   h i g h er   Hb O₂  co n ce n tr atio n   an d   i n cr ea s ed   Sp O₂,   w h er ea s   lar g e r   R   i m p lie s   g r ea ter   r ed - li g h t   ab s o r p tio n ,   lo w er   o x y g en   b i n d in g ,   an d   r ed u ce d   Sp O₂  lev els.     =     =    ( ) /  ( )  (  ) /  (  )   ( 2 )     Sp O2   w ill b ca lcu lated   f r o m   th is   R   r atio   u s i n g   to   ( 3 ) .      2 = 110 25   ( 3 )       3.   I M P L E M E NT AT I O M E T H O D   3 . 1 .     Sy s t em   o v er v iew   3 . 1 . 1 .   H a rd w a re   a rc hite c t ure   T h p r o p o s ed   A I o T   s y s te m   is   d esig n ed   to   co n ti n u o u s l y   a n d   n o n - in v a s iv e l y   m o n i to r   k e y   b io lo g ical   in d icato r s ,   in c lu d i n g   M A P ,   HR ,   Sp O₂,   a n d   b o d y   te m p e r atu r e.   T h s y s te m   ac q u ir es   P P G,   E C G,   an d   te m p er atu r s i g n al s   as  in p u t s .   T h s y s te m 's  s tr u ct u r al  c o m p o n en t s   ar illu s tr ated   in   Fi g u r 1 .   T h P P G   s ig n a l   is   ca p tu r ed   u s i n g   t h M A X3 0 1 0 2 ,   an   in te g r ated   m o d u le   th a t   m ea s u r es   HR   an d   Sp O₂,   w h i l th E C s ig n al   is   o b tain ed   f r o m   t h AD8 2 3 2   s en s o r .   B o d y   te m p er at u r is   m ea s u r ed   b y   t h M L X9 0 6 1 4   in f r ar ed   s en s o r ,   en a b lin g   n o n - co n tact  r ea d in g s .   A ll  co llected   s i g n al s   ar p r o ce s s ed   b y   th SEE E St u d io   XI A E SP 3 2 S3   m icr o co n tr o ller co m p ac t,  W i - Fi en ab led   d ev ice  o p ti m iz ed   f o r   em b ed d ed   an d   w ea r ab l ap p licatio n s .   T h e   E SP 3 2 S3   h an d les  s i g n a p r ep r o ce s s in g ,   ex ec u tes  q u an tiz e d   d ee p   lear n in g   m o d el  f o r   MA P   esti m atio n ,   an d   co m p u tes  HR ,   Sp O₂,   a n d   b o d y   te m p er atu r t h r o u g h   li g h t w ei g h alg o r it h m s .   T h in f er en ce   r es u lt s   ar e   f o r m atted   i n   J SON  an d   tr an s m i tted   v ia  W i - Fi  to   th F ir eb ase  r ea lti m d atab ase .   A   co m p a n io n   m o b ile   ap p licatio n   r e tr iev es  a n d   v i s u alize s   r ea l - ti m d ata,   is s u es  aler ts   w h en   p ar a m e ter s   ex ce ed   p r ed ef in ed   th r es h o ld s ,   an d   s u p p o r ts   co n t in u o u s   r e m o te  h ea lth   m o n ito r in g .   An   i n te g r ated   O L E d is p lay   also   p r o v id es   lo ca l o n - d ev ice  r ea d o u t s ,   en h a n cin g   s y s te m   u s ab il it y   a n d   r eliab ili t y .           Fig u r e   1 .   Ov er all  s y s te m   ar ch i tectu r e       T h p r o p o s ed   s y s te m   is   p o r tab le  an d   o p er ates  au to n o m o u s l y ,   p o w er ed   b y   f o u r   AAA  b atter ies   r eg u lated   th r o u g h   an   L M2 5 6   b u ck   co n v er ter   to   p r o v id s tab le  5   an d   3 . 3   V   f o r   th E S P 3 2 - S3   an d   s en s o r s .   Wi - Fi  i s   u s ed   f o r   co m m u n ica tio n   d u to   it s   h ig h   tr a n s m is s i o n   r ate  ( u p   to   1 5 0   Mb p s )   an d   ab ilit y   to   co n n ec t   d ir ec tl y   to   clo u d   s er v ices  lik Fire b ase  w it h o u in ter m ed iate   g ate w a y s ,   r ed u cin g   s y s te m   c o m p le x it y   an d   co s t.  T h E SP 3 2 - S3 ,   w ith   b u ilt - i n   W i - Fi  a n d   s u p p o r f o r   H T T P ,   H T T P S,  an d   MQ T T ,   p r o v id es  s u f f icie n t   co m p u tatio n al  r eso u r ce s   to   ex ec u te  T in y M L   m o d el s   f o r   r ea l - ti m p h y s io lo g ical  s i g n al  p r o ce s s in g .   A   cr o s s - Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 97 - 1 0 8   100   p latf o r m   R ea ct  Nat iv m o b il ap p licatio n   in teg r ated   w it h   Fire b ase  en ab les  s ea m les s   d ata  s y n ch r o n izatio n ,   r ea l - ti m v i s u aliza tio n ,   a n d   h e alth   aler ts ,   s u p p o r tin g   co n ti n u o u s   an d   r e m o te  h ea lt h   m o n ito r in g .     3 . 1 . 2 .   So f t w a re   o v er v ie w   T h p r o p o s ed   alg o r ith m s h o w n   i n   Fi g u r 2 ,   en ab les  r ea l - t i m est i m a tio n   o f   M A P ,   HR ,   an d   Sp O 2   u s i n g   P P G   an d   E C s ig n a l s   ac q u ir ed   f r o m   d ed icate d   s en s o r s .   T h s y s te m   s o f t w ar in teg r ates  s ig n al   ac q u is itio n ,   p r ep r o ce s s in g   v ia  m o v in g - av er a g f ilter ,   a n d   i n f er e n ce   u s i n g   li g h t w ei g h C NN  r u n n i n g   o n   a n   e m b ed d ed   m icr o co n tr o ller .   T h esti m ated   MA P ,   HR ,   Sp O 2 an d   b o d y   te m p er at u r v al u es  ar co n tin u o u s l y   co m p ar ed   ag a in s p r ed ef i n ed   s af et y   t h r es h o ld s .   I f   th v al u e s   r e m ai n   w i th i n   ac ce p tab le  li m it s ,   th e   r esu lts   ar e   u p lo ad ed   to   a   clo u d   d atab ase   an d   d is p lay ed   o n   m o b ile  ap p licatio n   f o r   u s er   m o n ito r in g .   I n   t h ev e n o f   ab n o r m al  in d icato r   r ea d in g s ,   th s y s te m   tr ig g er s   an   i m m e d iate  aler an d   d eliv er s   p u s h   n o tific atio n s   to   th u s er s   d ev ice,   t h er eb y   s u p p o r tin g   ti m el y   i n ter v e n tio n   an d   co n tin u o u s   h ea lt h   s u p er v is io n .       1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   Start   Initialize  system  and  s ensors     //   Se tu p   mi cr oc on tr ol le r,   co nf ig ur M AX 30 10 2,   AD8232, Wi - Fi, etc.   Loop:       Read temperature, PPG and ECG signals       // Acquire raw signals from sensors       Preprocess signals        // Apply moving average filter, normalizati on       Estimate MAP using CNN model       Estimate HR, SpO2       // Run inference on the microcontroller       If (Indicators are within safe threshold) then             Upload data to Firebase             Display Indicators and signals on mobile application          Else             Trigger alert             Send notification to mobile application             Display alert status on mobile application      End If       Wait for next measurement cycle       // Optional: delay to control sampling rate   End Loop   End     Fig u r e   2 P s eu d o - co d d escr ib in g   s o f t w ar f u n ctio n       3 . 2 .     P re pro ce s s ing   da t a   f ro m   s ens o r s   T h MA X3 0 1 0 2   an d   A D8 2 3 2   s en s o r s   w er co n f i g u r ed   to   s a m p le  p h y s io lo g ica s ig n als  at  1 2 5   Hz,   en s u r in g   co m p atib ilit y   w it h   th r ef er en ce   d ataset T h s am p l ed   E C s ig n a is   s h o w n   i n   F i g u r 3 T o   en h an ce   th s ig n al  q u alit y   ( Fig u r 3 ( a) ) ,   p r ep r o ce s s in g   w a s   p er f o r m e d   o n   th m icr o co n tr o ller   u s i n g   m o v i n g   av er a g e   f ilter ,   f o llo w i n g   t h m et h o d o lo g y   o f   Kac h u ee   [ 3 ] .   Un lik lo w - p as s   o r   b an d - p ass   f il ter s ,   w h ich   r eq u ir e   co m p le x   co ef f icie n ts   a n d   g r e ater   h ar d w ar r eso u r ce s ,   t h m o v i n g   av er a g f il ter   p r o v id es  lig h t w ei g h an d   co m p u tatio n all y   e f f ic ien t   s o l u tio n   s u itab le  f o r   e m b ed d ed   s y s te m s   s u c h   a s   t h E SP 3 2 - S3 .   T h is   ap p r o ac h   ef f ec tiv e l y   r ed u ce s   r an d o m   n o is an d   m o tio n   ar ti f ac ts   w h i l p r eser v in g   th ess e n tia w a v ef o r m   m o r p h o lo g y ,   th er eb y   p r o d u cin g   clea n er   s i g n al s   ( Fig u r 3 ( b ) )   th at  ar w ell - s u i ted   f o r   s u b s eq u e n d ee p   lear n in g b ased   an al y s is .           ( a)   ( b )     Fig u r e   3 .   E C s i g n al ;   ( a)   b ef o r e   f ilter in g   a n d   ( b )   a f ter   f ilter i n g         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       A n   ed g A I o T sys tem  fo r   n o n - i n va s ive  b io lo g ica i n d ica to r s   esti ma tio n   a n d   co n tin u o u s     ( Hu n g   K .   N g u ye n )   101   3 . 3 .     B lo o press ure  esti m a t i o n us ing   deep  lea rni ng   3 . 3 . 1 .   T he  pro po s ed  co nv o lutio na l neura l net w o rk   m o del   Dee p   lear n i n g   en ab les   au to m atic  ex tr ac tio n   o f   f ea tu r e s   r el ev an t   to   b lo o d   p r ess u r e s ti m atio n   an d   an al y s is   o f   p h y s io lo g ical  s i g n als  [ 1 8 ] .   C NNs,  k n o w n   f o r   th eir   ab il ity   to   lear n   co m p lex   te m p o r al  an d   s p atial   p atter n s ,   ca n   esti m ate  M A P   d ir ec tl y   f r o m   E C a n d   PP s ig n al s ,   m a k in g   th e m   id ea f o r   r ea l - ti m e,   w ea r ab le  h ea lt h - m o n ito r in g   ap p licatio n s   [ 1 4 ] ,   [ 1 9 ] .   Ma n y   s t u d ies  e m p lo y   h y b r id   C NN  m o d els,  s u c h   as  C NN SVR   o r   C NN L ST M   [ 1 4 ] [ 2 0 ] h o w e v er ,   th ese  ar u n s u i tab le  f o r   d ep lo y m e n o n   r eso u r ce - co n s tr ai n ed   m icr o co n tr o ller s .   L o n g   s h o r t - t er m   m e m o r y   ( L ST M ) r eq u ir es  ex ten s i v m e m o r y   an d   s eq u e n tial  co m p u ta tio n ,   r esu lti n g   in   s lo w er   in f er e n ce   an d   h ig h er   p o w er   co n s u m p tio n ,   w h ile   s u p p o r v ec to r   r eg r ess i o n   ( SVR )   d ep en d s   o n   n o n li n ea r   k er n el  f u n ct io n s   an d   n u m er o u s   s u p p o r t v ec to r s ,   ex ce ed in g   m icr o co n tr o ller   u n it  ( M C U )   ca p ac it y .   T h e r ef o r e,   lig h t w ei g h ar ch i te ctu r es  s u ch   as  o n e - d i m e n s io n al  co n v o lu tio n al  n e u r al  n et w o r k s   ( 1 D - C N Ns)  o r   s i m p le  f u ll y   co n n ec ted   n et wo r k s   ar p r ef er r ed ,   as  t h e y   o f f er   h i g h   ef f icie n c y ,   f a s i n f er e n ce ,   a n d   f u l l   co m p atib il it y   w i th   T FLite  Mic r o   f o r   em b ed d ed   A I   ap p l icatio n s .   T o   ev alu ate  th e   f ea s ib ilit y   o f   d ee p   lear n in g   f o r   n o n - i n v asi v b lo o d   p r ess u r est i m at io n ,   th i s   s t u d y   d ev elo p ed   1 D - C NN  to   esti m ate  M A P   f r o m   r a w   P P an d   E C s ig n al s   o n   t h Ka g g le  p latf o r m .   T h m o d el   lev er ag e s   C NNs   h ier ar ch ica f ea t u r e x tr ac tio n   ca p ab ilit y   t h r o u g h   th r ee   C o n v 1 b l o ck s   o f   i n cr ea s i n g   co m p le x it y .   T h f ir s b lo ck   u s es  t w o   co n v o l u tio n a la y er s   ( 1 6   f ilter s ,   k er n el  s ize  5 )   w it h   Ma x P o o lin g 1 to   d etec f u n d a m e n tal  s ig n al  ch a r ac ter is tics   s u c h   as  s lo p es  an d   w a v e f o r m   co n to u r s .   T h s ec o n d   b lo ck   d o u b les  th n u m b er   o f   f ilter s   p er   la y er   to   3 2   to   ex tr ac co m p lex   te m p o r al  f ea tu r es,  in cl u d i n g   w a v ef o r m   v ar iab ilit y   a n d   p ea k   in ter v als.  T h th ir d   b lo ck   in cr ea s es  t h f ilter s   p er   la y e r   to   6 4   t o   ca p tu r n o n li n ea r   d ep en d en cies  b et w ee n   b io s ig n a ls   an d   M A P .   Af te r   f ea t u r ex tr ac tio n ,   Flatte n   lay er   co n v er ts   t h f ea t u r m ap s   in to   o n e - d i m en s io n al  v ec to r ,   w h ic h   is   th en   p r o ce s s ed   b y   f u ll y   co n n ec ted   d en s la y er   w it h   3 2   n eu r o n s   an d   R e L U   ac tiv atio n .   A   f in al   d en s o u tp u la y er   p r o v id es  th p r ed icte d   MA P   v al u e.   T h is   a r ch itect u r ac h iev e s   s tr o n g   b alan ce   b et w ee n   co m p u tatio n al  ef f icien c y   an d   ac c u r ac y ,   m ak in g   it  s u itab le  f o r   w ea r ab le   h ea lth - m o n i to r in g   ap p licatio n s .     3 . 3 . 2 .   Deplo y ing   t he  m o del o n t he  m icro co ntr o ller  un it   T h co n f ig u r atio n   o f   C NN  m o d el  is   s h o w n   in   Fi g u r 4 T h C NN  m o d el,   af ter   v alid ati o n   o n   th e   Kag g le  p latf o r m ,   w as  i m p o r te d   in to   E d g I m p u ls e as  s h o wn   in   Fi g u r 4 ( a)   f o r   tr ain in g   an d   q u an tizatio n ,   an d   th en   d ep lo y ed   o n to   th Seee d   Stu d io   Xiao   E SP 3 2 S3   m icr o co n tr o ller .   B ef o r d ep lo y m en o n   th e   m icr o co n tr o ller ,   th tr ain ed   m o d el  i s   q u an t ized   to   r ed u c m e m o r y   u s a g an d   i m p r o v in f er en ce   s p ee d .   Qu a n tizatio n   co n v er t s   m o d el  w ei g h ts   a n d   o p er atio n s   f r o m   h ig h - p r ec is io n   ( f lo at3 2 )   to   lo w er - p r ec is io n   ( i n t8 ) ,   s ig n i f ica n tl y   r ed u c in g   r eso u r ce   co n s u m p tio n   w h ile  m a i n ta i n in g   co m p ar ab le  ac cu r a c y .   As  s h o w n   i n     Fig u r 4 ( b ) ,   w h e n   ev alu ated   w it h   1 0   m m Hg   s i g n al  th r esh o ld ,   th q u an tized   m o d el  ex h ib its   m in i m a l   ac cu r ac y   lo s s   co m p ar ed   to   th o r ig i n al  v er s io n ,   d e m o n s tr atin g   its   s u itab il it y   f o r   r eso u r ce - co n s tr ai n ed   h ar d w ar e.   A f ter   tr ain in g   o n   t h E d g I m p u ls p lat f o r m ,   t h q u an t ized   m o d el  is   p ac k ag ed   as  an   A r d u i n o   lib r ar y   a n d   d ep lo y ed   o n   th MCU.  On ce   u p lo ad ed ,   th MCU  p r o ce s s es  p h y s io lo g ica i n p u s i g n als  s u c h   as  P P an d   E C in   r ea ti m e,   e x ec u t in g   o n - d ev ice  in f er e n ce   to   esti m a te  b lo o d   p r ess u r d ir ec tl y   at  t h ed g e.   T h is   ap p r o ac h   elim i n ates  t h e   n ee d   f o r   co n tin u o u s   clo u d - b ased   co m p u tatio n ,   en ab li n g   l o w - late n c y ,   en er g y - ef f icien t,  an d   f u ll y   au to n o m o u s   h ea lt h   m o n ito r in g .           ( a)   ( b )     Fig u r e   4 .   C o n f ig u r atio n   o f   th C NN   m o d el  o n ;   ( a)   ed g I m p u ls an d   ( b )   c o m p ar is o n   o f   m o d els  w it h   an d   w it h o u t q u an tizatio n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 97 - 1 0 8   102   3 . 3 . 3 .   Da t a ba s e   T h p r o p o s ed   C NN  m o d el  w a s   tr ain ed   o n   th c u f f - le s s   b lo o d   p r ess u r esti m at io n   d ataset   [ 2 1 ] d er iv ed   f r o m   t h MI MI C   I I   d a tab ase  [ 3 ] ,   w h ic h   co n tai n s   r a w   E C G,   PP G,   an d   in v asi v ar te r ial  b lo o d   p r ess u r ( A B P )   r ec o r d in g s   co llected   i n   cli n ical  s etti n g s .   T o   en s u r d ata  r eliab ilit y ,   e x ten s i v p r ep r o ce s s in g   w a s   ap p lied ,   in clu d in g   m o v i n g - a v er ag s m o o t h i n g ,   r e m o v al  o f   u n r ea d ab le  b lo o d   p r ess u r s e g m e n t s ,   eli m i n atio n   o f   p h y s io lo g ica ll y   i m p la u s ib le  HR ,   e x clu s io n   o f   d is co n ti n u o u s   i n ter v al s ,   an d   f il ter in g   o u P P s ig n al s   w it h   ab r u p w av e f o r m   d is to r tio n s .   Af ter   p r ep r o ce s s in g ,   th d ata s et  p r o v id es  th r ee   s y n c h r o n iz ed   s ig n al  ch a n n els   s a m p led   at  1 2 5   Hz,   to tallin g   ap p r o x im a tel y   5 0 0   MB   o r   4 5   h o u r s   o f   r ec o r d in g s .   Si g n al  n o r m aliza t io n   w a s   p er f o r m ed   to   s ta n d ar d ize  in p u r a n g e s P P a m p lit u d es  wer s ca led   to   0 4   w it h i n   ea c h   2 - s ec o n d   w in d o w ,   w h ile  E C v al u es  w er n o r m alize d   to   0 . 5 1 . 5 .   MA P   w a s   co m p u ted   as  th a v er ag b lo o d   p r ess u r p er   cy cl an d   u s ed   as  t h g r o u n d - tr u t h   l ab el.   T h is   w o r k f lo w   e n s u r es  c o n s is ten t,  h i g h - q u al it y   i n p u f o r   tr ain in g   th d ee p   lear n in g   m o d el,   t h er eb y   en s u r i n g   o p ti m al  p er f o r m a n ce .     3 . 4 .     I m ple m e nta t io n o f   h ea r t   ra t esti m a t io n   I n   th i s   w o r k ,   H R   is   e s ti m ated   f r o m   E C s i g n als,  w h ic h   p r o v id m o r r eliab le  r ep r esen tatio n   o f   ca r d iac  elec tr ical  ac tiv it y   t h an   P P [ 1 5 ] .   T h alg o r it h m   i n   [ 2 2 ]   co n s is ts   o f   f o u r   m a in   s ta g es.  First,   th e   E C G   s ig n al  i s   p r ep r o ce s s ed   u s in g   n o is e - r ed u ct io n   f ilter .   Se co n d ,   R - p ea k   d etec tio n   is   p er f o r m ed ,   en ab li n g   co m p u tatio n   o f   R R   i n ter v al s ,   d ef in ed   as  th ti m d if f er en c es  b et w ee n   co n s ec u ti v R   p ea k s .   P h y s io lo g icall y   u n r ea li s tic  i n ter v a ls   ar r e m o v ed   th r o u g h   a n   o u tl ier - r ej ec tio n   p r o ce d u r e.   T h ir d ,   HR   is   ca lcu la ted   as  th e   in v er s o f   th e   m ea n   R R   in ter v al  a n d   co n v er ted   to   b ea ts   p er   m i n u te ,   s ee   ( 1 ) .   T o   en s u r ef f i cie n d ep lo y m en t   o n   m icr o co n tr o ller s ,   R - p ea k   d etec tio n   is   i m p le m e n ted   u s i n g   s i m p le  a m p li tu d e - th r e s h o ld in g   m et h o d ,   w it h   th t h r esh o ld   s e to   8 0 o f   th m ax i m u m   v a lu w i th in   ea ch   2 - s ec o n d   E C w i n d o w .   T h is   li g h t w ei g h t   ap p r o ac h   en ab les  r ea l - ti m o p er atio n ,   a ch iev in g   an   i n f e r en ce   ti m o f   ap p r o x i m atel y   1 2   m s   in   t h e   i m p le m en ta tio n ,   th u s   m ee ti n g   th r eq u ir e m e n t s   f o r   co n tin u o u s   m o n ito r i n g   i n   w ea r a b le  an d   em b ed d ed   s y s te m s .     3 . 5 .     I m ple m e nta t io n o f   SpO 2   e s t i m a t io n   I n   t h is   s t u d y ,   Sp O₂  is   esti m a ted   u s i n g   s ig n al s   ac q u ir ed   f r o m   t h M A X3 0 1 0 2   [ 2 3 ]   s en s o r ,   w h ic h   s i m u lta n eo u s l y   r ec o r d s   r ed   a n d   in f r ar ed   lig h in ten s itie s .   T h ca lcu latio n   i s   b ased   o n   s ep ar atin g   th P P G   s ig n al  i n to   d ir ec cu r r en ( D C )   an d   alter n ati n g   c u r r en ( AC )   co m p o n en t s   [ 4 ] .   T h DC   co m p o n en r ep r esen ts   th s tead y   b ac k g r o u n d   li g h tr an s m itted   t h r o u g h   ti s s u e,   o b tain ed   b y   av er a g in g   t h s i g n a o v er   f ix ed   p er io d   ( e. g . ,   2   s ec o n d s ) .        =   1 [ ] 1 = 1   ( 4 )     I n   co n tr ast,  t h A C   co m p o n en r ef lects  p u ls atile  v ar iatio n s   a s s o ciate d   w it h   ca r d iac  ac tiv it y ,   co m p u ted   as  th e   d if f er e n ce   b et w ee n   t h m a x i m u m   a n d   m i n i m u m   v al u es o f   th P P w av e f o r m .        = ma x ( ) min   (  )   ( 5 )     B y   co m b i n in g   t h AC   a n d   DC   co m p o n en t s   o f   b o th   r ed   an d   i n f r ar ed   s i g n als,  th e   Sp O₂  v al u i s   d er iv ed   u s i n g   estab li s h ed   eq u atio n s ,   s ee   ( 2 )   an d   ( 3 ) ,   as   d escr ib ed   in   s u b - s ec tio n   0 .   T h is   alg o r ith m   i s   i m p le m en te d   a s   e m b ed d ed   f u n ctio n s   o n   t h E SP 3 2 - S3   m icr o co n tr o ller ,   en ab lin g   r ea l - ti m e   esti m atio n   w i th   a n   in f er en ce   ti m o f   1 2   m s .   T h lo w   co m p u ta tio n al  o v er h ea d   en s u r e s   ef f icie n o p er atio n   f o r   co n tin u o u s   h ea lt h   m o n ito r i n g   ap p licatio n s .     3 . 6 .     Dis ea s predict io n o m o bil a pp lica t io n   T h m o b ile  ap p licatio n   p r o v i d es  s ea m les s   p lat f o r m   f o r   co n tin u o u s   m o n ito r i n g   o f   p h y s io lo g ical   p ar am eter s ,   in c lu d i n g   M A P ,   HR ,   Sp O₂,   a n d   b o d y   te m p er atu r e.   Data   tr a n s m itted   f r o m   th m ea s u r e m en t   d ev ice  to   Fire b ase  is   r etr iev ed   th r o u g h   th R E ST   A P I ,   en ab lin g   r ea l - ti m s y n c h r o n izatio n   an d   in s tan tan eo u s   u p d ates.  B ey o n d   v i s u a lizatio n ,   th ap p licatio n   in co r p o r at es  th r es h o ld - b ased   an al y tics   to   d etec a b n o r m al   co n d itio n s f o r   ex a m p le,   M A P   v al u es  ab o v 1 1 0   m m H g   ( s ta g 1   h y p er te n s io n )   o r   Sp O₂  b elo w   9 0 %   au to m at icall y   tr ig g er   aler n o tif icatio n s .   T h in ter f ac e s ,   s ee   Fig u r 5 ,   s u p p o r r ea l - t i m d ata  d is p la y     ( Fig u r 5 ( a) )   an d   ac ce s s   to   h i s to r ical  r ec o r d s   ( Fig u r 5 (b ) ) ,   allo w i n g   u s er s   to   an al y ze   lo n g - ter m   tr en d s   a n d   r ev ie w   lo g g ed   ab n o r m al  ev e n ts .   A   k e y   ad v a n ta g o f   t h s y s te m   i s   its   u n in ter r u p te d   d ata  ac q u is itio n :   p h y s io lo g ical  m ea s u r e m en t s   c o n tin u to   b u p lo ad ed   to   Fir eb ase   ev en   w h e n   t h ap p   is   cl o s ed ,   th s cr ee n   is   lo ck ed ,   o r   n et w o r k   co n n ec ti v i t y   is   i n ter r u p ted .   On ce   r ec o n n ec ted ,   th ap p licatio n   au to m at icall y   s y n ch r o n izes   h is to r ical  d ata,   en s u r i n g   r eliab le  h ea lt h   tr ac k i n g   a n d   ti m el y   d etec tio n   o f   p o ten tial r i s k s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       A n   ed g A I o T sys tem  fo r   n o n - i n va s ive  b io lo g ica i n d ica to r s   esti ma tio n   a n d   co n tin u o u s     ( Hu n g   K .   N g u ye n )   103       ( a)   ( b )     Fig u r e   5 .   Ma in   in ter f ac o f   t h e   m o b ile  ap p licatio n ;   ( a)   r ea l - ti m d ata  an d   ( b )   h is to r y   i n ter f a ce       4.   E XP E R I M E NT S AN E VA L UA T I O NS   4 . 1 .     E v a lua t i o n o f   t he  CNN  m o de l f o M AP   esti m a t io n   T h C NN  m o d el  f o r   M A P   est i m atio n   is   e v alu a ted   u s i n g   th e   f o llo w in g   cr iter ia:  m ea n   ab s o lu te  er r o r   ( MA E ) ,   m ea n   s q u ar er r o r   ( MSE ) ,   an d   th co ef f icie n t o f   d et er m in a tio n   ( R 2 ).     4 . 1 . 1 .   M o del  t r a ini ng   re s ults  in K a g g le   T h m o d el  w as  tr ain ed   o n   p r ep r o ce s s ed   in p u d ata  s p lit  in to   2 - s ec o n d   s a m p les,  w it h   8 0 allo ca ted   to   tr ain in g   an d   2 0 to   test i n g .   T r ain in g   w as  co n d u cted   o v e r   1 0 0   e p o ch s   w it h   b atch   s iz o f   3 2 ,   u s in g   MSE   as  th lo s s   f u n ctio n .   A s   ill u s t r ated   in   Fig u r 6 ,   b o th   tr ain in g   an d   v alid atio n   lo s s e s   d ec r ea s ed   s h ar p l y   d u r in g   th f ir s 2 0   ep o ch s ,   in d icatin g   ef f icie n o p ti m izat io n   an d   r ap id   lear n in g   o f   f u n d a m e n tal  s i g n al  f ea t u r es.  Fro m   ep o ch   2 0   o n w ar d ,   th lo s s es  co n tin u ed   to   d ec lin g r ad u all y ,   u lti m atel y   co n v er g i n g   to w a r d   n ea r - ze r o   v alu es.   B et w ee n   ep o ch s   4 0   an d   1 0 0 ,   b o th   cu r v es  r e m ai n ed   s tab le  w it h   o n l y   m i n o r   f lu ct u atio n s ,   an d   i m p o r tan tl y ,   n o   ev id en ce   o f   d iv er g e n ce   w a s   o b s er v ed .   T h is   s tab ilit y   co n f ir m s   t h at  th m o d el  av o id s   o v er f itti n g   an d   m ai n tai n s   co n s is ten t   p er f o r m a n ce   o n   u n s ee n   d ata.   A d d itio n all y ,   th e   m i n i m al  a n d   co n s is te n g ap   b et w ee n   tr ai n i n g   an d   v alid atio n   lo s s   h i g h li g h t s   th s tr o n g   g en er aliza tio n   ca p ab i lit y   o f   th p r o p o s ed   ar ch itectu r e,   d em o n s tr ati n g   it s   ef f ec tiv e n e s s   i n   lear n i n g   co m p lex   r elatio n s h ip s   b et w ee n   p h y s io lo g ical  s i g n als a n d   M A P .           Fig u r e   6 .   L o s s e s   o f   t h C NN  1 m o d el   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 97 - 1 0 8   104   Fig u r 7   s h o w s   s eg m e n o f   d ata  co m p ar i n g   th g r o u n d - tr u t h   M A P   v al u es  co m p u ted   f r o m   t h e   d ataset  w it h   t h t h o s e s ti m at ed   b y   th e   C N m o d el.   I n   t h p lo t,  th b l u li n r ep r esen t s   t h ac t u al  M A P ,   w h ile  th r ed   li n i n d icate s   th p r ed icted   MA P .   Ov er all,   t h e   p r ed icted   v alu es   clo s el y   f o llo w   th ac tu al   M A P   tr en d ,   d em o n s tr ati n g   t h at  th e   m o d el  ef f ec ti v el y   lear n s   a n d   ca p tu r es  th p atter n s   an d   a m p lit u d o f   b lo o d   p r ess u r v ar iatio n s .   Mo r eo v er ,   m o r co m p r eh e n s iv e v al u atio n   o f   t h m o d el  is   co n d u cted   u s in g   s ta n d ar d   r eg r ess io n   m etr ic s ,   as s h o w n   i n   T ab le  1 .   T h p r o p o s ed   m o d el  ac h ie v e d   M A E   o f   2 . 4 6   m m H g ,   s u b s tan tial l y   lo w er   th a n   tr ad iti o n al  h a n d - cr af ted   f ea t u r e x tr ac tio n   m et h o d s   an d   w el w it h i n   t h AAM I   [ 2 4 ]   ac ce p tan ce   th r esh o ld   o f   5   m m H g   f o r   b lo o d   p r ess u r m ea s u r e m e n d e v ice s .   T h MSE   o f   1 3 . 5 5   m m H g ²  f u r th er   i n d icate s   t h at  p r ed ic tio n   er r o r s   r e m ai n   s m al o n   av er ag e.   A d d itio n a ll y ,   th R ²  o f   0 . 8 8   d e m o n s tr ate s   th at  t h m o d el  ex p lai n s   8 8 o f   th v ar ian ce   i n   a c t u a l   MA P v a lu es ,   r ef l ec t in g   s t r o n g   p r e d i c ti v e   c a p a b i li ty   d e s p i t e   th e   in h e r en t   v a r i a b i li ty   o f   b i o l o g i ca l   s ig n a ls .           Fig u r e   7 .   C o m p ar is o n   o f   ac t u a l a n d   p r ed icted   MA P       T ab le  1 .   P er f o r m a n ce   m etr ic s   o f   th m o d el  o n   te s t d ataset   M e t r i c   R e su l t   M A E   2 . 4 6   mm H g   M S E   1 3 . 5 5   m mH g 2   R 2   0 . 8 8       4 . 1 . 2 .   M o del  t r a ini ng   re s ults  in  edg i m pu ls e   T h m o d el  w a s   tr ai n ed   in   E d g I m p u l s w it h   5 0   ep o ch s ,   M S E   as  t h lo s s   f u n ctio n ,   a   lear n i n g   r ate  o f   0 . 0 0 5 ,   b atch   s ize  o f   3 2 ,   an d   2 0 o f   t h d ata  r eser v ed   f o r   v alid atio n .   T r ain in g   w as   p er f o r m ed   o n   th e   E s p r ess i f   E SP - E YE   d ev ice,   o p er atin g   at  2 4 0   Hz,   co n s i s t e n w it h   t h SEE E D   ST UDI XI AO  E SP 3 2 S3   p latf o r m .   T h tr ain ed   m o d el  a ch iev ed   M SE  o f   1 7 . 0 6   m m Hg ²,   co r r esp o n d in g   to   r o o m ea n   s q u ar ed   er r o r   ( R MSE )   o f   4 . 1 3   m m H g ,   an d   MA E   o f   2 . 9 4   m m Hg ,   w h ic h   s at is f ies   th AAM I   s t an d ar d   ( <5   m m H g ) .   Fu r t h er m o r e,   th e x p lai n ed   v a r ian ce   s co r r ea ch ed   0 . 8 8 ,   in d icatin g   s tr o n g   p r ed icti v ca p ab ilit y .   P er f o r m a n ce   w a s   co m p ar ab le  to   th Kag g le - tr ain ed   m o d el,   co n f ir m in g   r o b u s t n ess   o n   th c u f f - le s s   b lo o d   p r ess u r e   esti m atio n   d ataset .   R eso u r ce   an al y s i s   d e m o n s tr ated   th m o d el’ s   f ea s ib ilit y   f o r   e m b ed d ed   d ep lo y m e n t,  w it h   a n   in f er en ce   ti m o f   5 0   m s   p er   e ac h   2 - s ec o n d   d ata  s e g m en t,  R A u s ag o f   2 8 . 2   KB w ell  b elo w   t h 3 2 0   KB   av ailab le,   an d   f la s h   m e m o r y   u s a g o f   1 0 0 . 2   KB s ig n i f ica n tl y   less   t h a n   th 8   MB   ca p a cit y .   T h ese  r esu lt s   h ig h li g h th e f f ic ie n c y   a n d   p r ac ticalit y   o f   d ep lo y in g   th e   C NN  m o d el  f o r   r ea l - ti m e,   n o n - i n v a s i v b lo o d   p r ess u r esti m atio n   o n   w ea r ab le  d ev ices.     4 . 1 . 3 .   Ver if ica t io n o n XIAO   E SP3 2 S3   M CU  w it h t he  t esti ng   da t a s et   T h d ataset  u s ed   to   test   t h m o d el   o n   t h XI AO  E SP 3 2 S3   MCU  i n cl u d es  ac t u al  M A P   v al u es  a n d   in p u s tr in g s .   T h m o d el  p er f o r m ed   in f er e n ce   w ith   a n   av er ag r u n ti m o f   ap p r o x i m atel y   5 0   m illi s ec o n d s   p er   p r ed ictio n .   Af ter   p er f o r m in g   i n f er e n ce   o n   th e   d ataset,   t h m o d el’ s   p er f o r m a n ce   w a s   e v al u ated   u s i n g   t h M A E   an d   MSE   m etr ic s ,   a s   s h o w n   i n   T a b le  2   T h ev alu at io n   s h o w s   t h m o d el’ s   p er f o r m an ce   o n   t h ac t u al  MCU   clo s el y   m atc h es  i ts   p er f o r m an c e   d u r in g   tr ain i n g   w it h   E d g I m p u l s e.   T h MA E   o f   2 . 5 1 1   m m H g   d e m o n s tr ates  t h at  t h m o d el  m ai n tai n s   r e l a t iv ely   l o w   p r e d i ct i o n   e r r o r   w h en   r u n n in g   o n   h a r d w a r e ,   m e e t in g   th e   A A M I   s ta n d a r d   f o r   n o n - in v a s iv b l o o d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864       A n   ed g A I o T sys tem  fo r   n o n - i n va s ive  b io lo g ica i n d ica to r s   esti ma tio n   a n d   co n tin u o u s     ( Hu n g   K .   N g u ye n )   105   p r ess u r m o n ito r i n g .   T h M S E   is   s lig h tl y   lo w er   th a n   t h at  i n   th tr ai n i n g   p h a s e,   s u g g e s tin g   th at  th e   test   d ataset   u s ed   o n   t h M C co n ta in s   f e w er   s a m p les   th at   ar s i g n i f ica n tl y   d ev ia n t.  T h m o d el s   r ea l - w o r ld   p er f o r m an c e   w a s   also   ev al u ated   u s i n g   t h B r itis h   h y p er ten s io n   s o ciet y   ( B HS)   s tan d ar d   [ 2 5 ] ,   as sh o w n   in   T ab le  3 .       T ab le  2 .   Mo d el  e v alu atio n   o n   XI A E SP 3 2 S3   MCU   M e t r i c   R e su l t   M A E   2 . 5 1   mm H g   M S E   8 . 8 8   mm H g 2       T ab le  3 .   P er f o r m a n ce   ev al u ati o n   co m p ar ed   w it h   B HS  s ta n d ar d   P a r a me t e r   mm H g   5   10   15   R e su l t   8 2 . 3 %   9 4 . 5 8 %   9 9 . 0 2 %   B H S - A   6 0 %   8 5 %   9 5 %   B H S - B   5 0 %   7 5 %   9 0 %   B H S - C   4 0 %   6 5 %   8 5 %       T h ese  r esu lts   in d icate   t h at  th e   m o d el  d ep lo y ed   o n   th tar g e h ar d w ar p latf o r m   m ee ts   th g r ad r eq u ir e m en ts   o f   t h B HS   s ta n d ar d   f o r   b lo o d   p r ess u r m ea s u r e m e n t.  T h tr ai n ed   m o d el  h as  b ee n   o p ti m ized   ef f ec tiv e l y ,   m ai n tai n i n g   s tab l p er f o r m a n ce   w i th   ac ce p tab l er r o r   m ar g i n s .   G iv e n   t h s y s te m s   o b j ec tiv o f   p r o v id in g   ti m el y   h ea lt h   w ar n in g s   to   u s er s   f o r   ea r ly   d is ea s m a n a g e m en t,  s u c h   er r o r   le v els  ar co n s id er ed   ac ce p tab le  an d   clin icall y   r elev an t.     4 . 1 . 4 .   Co m pa re   w it h t he  s t a nd a rd  B P   dev ice   B ec au s co n v e n tio n al  b lo o d   p r ess u r m o n ito r s   in h er en tl y   e x h ib it  m ea s u r e m e n er r o r ,   th is   ev alu a tio n   ai m s   to   ass es s   w h et h er   th p r o p o s ed   s y s te m   ca n   p r ac ticall y   s u b s tit u te  cu f f - b ased   m et h o d s .   Sin ce   M A P   ca n n o t   b m ea s u r ed   d ir ec tl y ,   it i s   esti m ated   u s in g   t h s ta n d ar d   f o r m u la:     =  3 2 × 3   ( 6 )     w h er SB P   d en o tes s y s to lic  b lo o d   p r ess u r an d   DB P   d en o tes d iast o lic  b lo o d   p r ess u r e.   E ac h   b lo o d   p r ess u r m ea s u r e m en w i th   s tan d ar d   d ev ice  tak es  ap p r o x i m atel y   4 0   s ec o n d s .   T o   p r o v id co m p r eh en s iv as s ess m en o f   th s y s te m ,   2 0   m o d el  p r e d ictio n s   w er r ec o r d e d   o v er   4 0 - s ec o n d   in ter v a l,  th e n   av er a g ed ,   an d   co m p ar ed   w it h   t h b lo o d   p r ess u r m o n ito r s   r es u lts .   T h s y s te m   w as  test ed   o n   f iv in d i v id u al s ,   in cl u d in g   o n w it h   h y p er te n s io n   an d   f o u r   h ea lth y   in d iv id u als,  w it h   2 0   m ea s u r e m en ts   p er   s u b j ec at  3 - m i n u te  in ter v a ls .   Fo r   h ea lt h y   i n d iv id u als,  p r ed icted   MA v alu e s   r a n g ed   f r o m   8 5   to   9 3   m m Hg ,   y ield i n g   an   M A E   o f   2 . 9 3   m m Hg   a n d   a n   MSE   o f   1 2 . 2 7   m m H g ².   A lt h o u g h   s li g h t l y   h ig h er   th a n   tr ain i n g   r es u lts ,   th e s er r o r s   r em a in ed   w e ll  w ith in   th c lin icall y   ac ce p tab le  m ar g i n   o f   5   m m H g .   Fo r   th e   h y p er ten s i v s u b j ec t,  p r e d ic ted   MA P   r an g ed   f r o m   1 0 6 . 4 5 1 1 7 . 3 4   m m H g ,   co r r esp o n d in g   to   Sta g 1   h y p er ten s io n ,   w i th   a n   M A E   o f   3 . 5 6   m m H g   an d   a n   MSE   o f   2 5 . 6 4   m m H g ².   W h ile   p r ed ictio n   er r o r s   w er h ig h er   in   th i s   c ase,   r esu lts   r e m ai n e d   clin icall y   v alid .   O v er all,   t h s y s te m   p r o v id ed   f aster ,   m o r co m f o r tab le,   an d   n o n - i n v asi v m ea s u r e m e n t s   co m p ar ed   to   co n v en tio n a cu f f - b ased   d ev ices.   W ith   ac cu r ac y   n ea r   th 5   m m Hg   t h r es h o ld ,   th m o d el  d e m o n s tr ates  s tr o n g   p o ten tial   as  a   r eliab le  alter n ati v e   f o r   co n tin u o u s   b lo o d   p r ess u r m o n ito r i n g .     4 . 2 .     E v a lua t i o n o f   H a nd   Sp O 2   e s t i m a t io n   T h esti m ated   HR   an d   Sp O ₂  v alu e s   f r o m   t h p r o p o s ed   A I o T   s y s te m   w er v alid at ed   ag ain s t   m ea s u r e m e n t s   o b tain ed   f r o m   th P u ls O x i m eter   L K8 7 ,   s tan d ar d   n o n - in v asi v d ev ice.   B o th   s y s te m s   w er test ed   s i m u lta n eo u s l y   o n   t h s a m s u b j ec ts ,   w it h   r es u lts   r ec o r d ed   af ter   ea ch   m ea s u r e m e n t   c y cle.   P er f o r m a n ce   ev alu a tio n   u s in g   M A E   an d   MSE ,   as  s u m m ar ized   in   T ab le s   4   an d   5 ,   d em o n s tr ate s   th at  th i m p le m e n ted   alg o r ith m s   p r o v id HR   a n d   Sp O₂  esti m atio n s   clo s el y   a lig n ed   w it h   t h r ef er en ce   d e v ice.       T ab le  4 .   E v alu atio n   o f   Sp O 2   M e t r i c   R e su l t   ( %)   M A E   1 . 9 2   M S E   7 . 1 6     T ab le  5 .   E v alu atio n   o f   HR   M e t r i c   R e su l t   M A E   2 . 7 7   B P M   M S E   1 2 . 1 5   B P M 2       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 9 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,   Vo l.  15 ,   No .   1 Ma r c h   202 6 97 - 1 0 8   106   4 . 3 .     E v a lua t i o n o f   re s po ns t i m e   T h p r o p o s ed   s y s te m   d eli v er s   i m m ed iate  a n d   co n ti n u o u s l y   u p d ated   h ea lt h   in d icato r s   b y   m i n i m izi n g   en d - to - en d   r esp o n s ti m f r o m   d ata  ac q u is itio n   to   r es u lt  d i s p la y .   E x p er i m e n tal  e v al u atio n   s h o w s   an   a v er ag e   in f er en ce   ti m o f   1 6   m s   p er   p r ed ictio n ,   m ee ti n g   r ea l - t i m m o n ito r in g   r eq u ir e m e n ts .   W ith   s a m p l in g   f r eq u en c y   o f   1 2 5   Hz   ( 8   m s   p er   s am p le) ,   b atch   p r o ce s s in g   co m b i n ed   w it h   lo w - la ten c y   in f er en ce   en ab le s   s ea m le s s   d ata  h a n d li n g   a n d   ti m el y   aler g e n er atio n .   R ed u cin g   co m p u tatio n al  d ela y   a ls o   r ed u ce s   en er g y   co n s u m p t io n ,   ex ten d i n g   b atter y   li f i n   p o r tab le  d ev ices.  T h ese  r es u lts   d e m o n s tr ate  t h at  th m o d el  p r o v id es   b o th   h i g h   ac cu r ac y   an d   e f f icien r u n t i m e   p er f o r m a n ce ,   s u p p o r tin g   p r ac tical  d ep lo y m en o n   r eso u r ce - co n s tr ain ed   e m b ed d ed   p latf o r m s   f o r   co n tin u o u s   h ea l th   m o n i to r in g .       5.   DIS CU SS I O N   T h is   p r o j ec ap p lied   m o v i n g   av er a g f il ter   to   p r ep r o ce s s   P P an d   E C s ig n al s ,   w h ic h   w er th e n   f ed   in to   p r e - tr ain ed   1 D - C N m o d el  d ep lo y ed   o n   m icr o co n tr o ller   f o r   n o n - i n v asi v M A P   esti m atio n .   T h m o d el  ac h ie v ed   9 7 . 3 2 ac cu r ac y   w it h in   1 0   m m H g   er r o r   m ar g i n   o n   t h tr ain in g   d ataset   an d   9 4 ac cu r ac y   co m p ar ed   to   s ta n d ar d   b lo o d   p r ess u r m o n i to r .   I n f er e n ce   av er ag ed   1 6   m s   p er   s a m p le,   d em o n s tr ati n g   r ea l - ti m p r o ce s s i n g   ca p ab ilit y .   T h ese  r esu lt s   co n f ir m   t h f ea s ib i lit y   o f   i m p le m en t in g   an   e m b e d d ed   d ee p   lear n in g   s y s te m   f o r   r e m o te  h ea lt h   m o n ito r in g ,   esp ec iall y   f o r   h o m ca r e,   p o s to p er ativ s u p er v is io n ,   a n d   ch r o n ic   d is ea s m a n ag e m e n t.  C o m p ar ed   w ith   s tate - of - t h e - ar m o d el s as  s h o w n   i n   T ab le  6 ,   s u ch   as  th C NN S VR   h y b r id   m o d el   [ 1 4 ] ,   w h ich   ac h iev e s   lo w er   M A E   v al u es  b u is   u n s u itab le  f o r   e m b ed d ed   d e p lo y m en t,  th p r o p o s ed   1 D - C NN   o f f er s   f a v o r ab le  b alan ce   b et w ee n   ac cu r ac y   an d   co m p u tatio n al  e f f icie n c y ,   o u tp er f o r m i ng  tr ad itio n al  m ac h i n lear n i n g   m et h o d s   s u c h   as  ANN  an d   SV r ep o r ted   b y   Kac h u ee   e t a l.   [ 3 ] .   I ts   co m p atib ilit y   w it h   T FL ite  Mic r o   f u r t h er   en s u r es  ef f icie n r ea l - ti m in f er en ce   o n   m icr o co n tr o ller s .   Ov er all,   th f i n d in g s   v alid ate  th s y s te m s   p r ac ticalit y ,   o f f er in g   r o b u s an d   s c alab le  ap p r o ac h   to   n o n - i n v asi v b lo o d   p r ess u r e   m o n ito r i n g   a n d   ea r l y   h ea lth   r i s k   d etec tio n .       T ab le  6 .   C o m p ar is o n   o f   M A P   esti m atio n   m o d els   M o d e l   M A ( mm H g )   M C U   d e p l o y a b l e   A N N   [ 3 ]   >5   No   S V M   [ 3 ]   >5   No   H y b r i d   C N N - S V R   [ 1 4 ]   1 . 2 3   ±   2 . 4 5   ( S B P ) ,   3 . 0 8   ±   5 . 6 7   ( D B P )   No   1 D   C N N   ( t h i w o r k )     2 . 4 6   ( M A P)   Y e s       T h d ataset  u s ed   in   t h i s   s t u d y ,   d er iv ed   f r o m   i n v a s iv c lin ical   p r o ce d u r es,  lack s   d iv er s it y   a n d   r em ai n s   li m ited   to   s m all  g r o u p   o f   h e alth y   i n d iv id u als  u n d er   s i m u la ted   co n d itio n s .   T h a b s en ce   o f   d ata  f r o m   p atien t s   w it h   ca r d io v asc u lar ,   r esp ir a to r y ,   o r   in f ec t io u s   d is ea s es   r estricts  r ea l - w o r ld   v alid a tio n .   T o   en h an ce   g en er aliza b ili t y ,   f u tu r d atas ets  s h o u ld   i n clu d b r o ad er   p o p u latio n s ,   v ar io u s   p h y s io lo g ical  s tate s   ( r est,   ac tiv it y ,   ex er ci s e) ,   an d   en v ir o n m e n tal  co n d itio n s   ( lig h ti n g ,   t e m p er atu r e,   ti m e) .   Su c h   d iv er s it y   w o u ld   i m p r o v e   m o d el   r o b u s t n ess   an d   cl in ica r elev a n ce .   F u t u r w o r k   w il f o cu s   o n   r ea l - ti m e   h ea lth   t r en d   an al y s i s   a n d   ad v an ce d   A I   m o d el s   f o r   d is ea s r is k   p r ed ictio n   an d   ea r l y   clin ical  d ec is io n   s u p p o r b ey o n d   th r esh o ld - b ased   aler ts .   Var io u s   o th er   m o d els  c an   b d ep lo y ed   to   p r ed ict  c o n d itio n s   s u ch   a s   tach y ca r d ia,   f e v er ,   an d   in f lu e n za .   A cc o r d in g   to   o n g o in g   r esear ch   [ 9 ] - [ 1 7 ] ,   th s y s te m   w i ll  b f u r t h er   i n teg r ated   w i th   ad d itio n al  f u n ctio n s ,   en ab lin g   m o r co m p r eh e n s iv e   ass es s m e n t s   o f   h ea lth   co n d iti o n s .       6.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   p r esen ts   an   i n itia l   A I o T   s y s te m   f o r   m o n ito r in g   k e y   h ea lt h   in d icato r s ,   in c lu d in g   M A P ,   HR Sp O₂,   an d   b o d y   te m p er atu r e,   u s i n g   d ee p   lear n in g   a n d   s ig n al  p r o ce s s i n g   tech n iq u es .   E d g c o m p u ti n g   p r in cip les  w er ap p lied   to   d ep lo y   t h tr ain ed   m o d el  o n   em b ed d ed   h ar d w ar e,   en ab lin g   r ea l - ti m n on - i n v asi v e   m ea s u r e m e n t s .   B ased   o n   clin i ca r esear ch ,   s p ec if ic  th r es h o l d   v alu e s   w er d ef i n ed   to   g en er ate  ti m el y   h ea l t h   aler ts .   T h s y s te m   u s es  m o v in g - a v er ag f ilter   to   p r o ce s s   P P an d   E C s ig n al s ,   w h ic h   ar th en   f ed   i n to   C NN - b ased   d ee p   lear n in g   m o d el  d e p lo y ed   d ir ec tl y   o n   m i cr o co n tr o ller   f o r   MA P   esti m at io n .   T ests   u s in g   th e   tr ain i n g   d ataset  ac h iev ed   p r ed ictio n   ac cu r ac y   o f   9 7 . 3 2 w it h i n   1 0   m m H g   m ar g i n   an d   9 4 c o m p ar ed   to   co m m er cial   r ef er en ce   d ev ice s .   T h m o d el  ac h ie v ed   M A E   o f   2 . 5 1   m m Hg   o n   t h e m b ed d ed   m icr o co n tr o ller   an d   2 . 9 3   m m Hg   w h e n   v alid a ted   ag ai n s a   s ta n d ar d   b lo o d   p r ess u r m o n ito r .   A l g o r ith m s   f o r   H R   a n d   Sp O₂  esti m atio n   r u n   e n tire l y   o n   t h e   MCU,  w it h   lo w   M A E   an d   MSE   v al u es:  2 . 7 7   B P an d   1 2 . 1 5   B P   f o r   HR ,   an d   1 . 9 2 %   an d   7 . 1 6 f o r   Sp O₂,   r esp ec tiv e l y .   T h av er ag in f er en ce   ti m o f   1 6 m s   p er   s a m p le  d em o n s tr ate s   th s y s te m s   ca p ab ilit y   f o r   r ea l - ti m h ea lt h   tr ac k in g .   T h e s p r o m is i n g   r es u lts   co n f ir m   th f ea s ib ilit y   an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.