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题名结合长短期记忆网络与Unet模型的心率估计方法
被引量：1
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作者
黄伟安
黎峰
张雨
李济涵
高军峰
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机构
中南民族大学生物医学工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第5期1875-1881,共7页
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基金
国家自然科学基金(61773408)
中央高校基本科研业务费专项资金(CZZ19004,CYZ20039)。
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文摘
基于光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)的心率(heart rate,HR)估计已被广泛应用于可穿戴设备。然而由于用户的身体活动引起的运动伪影,难以从受污染的PPG中获得准确的心率估计。为应对这一难题,提出了一种称为LU_PPG的心率估计方法,该方法基于回归的思想,首先利用2015 IEEE spc数据集训练和测试LSTM_Unet神经网络模型,然后经网络输出类PPG信号(含心率信息),最后基于频谱分析来估计最终的心率。实验结果表明,LU_PPG方法在该数据集上得到的心率估计平均误差为2.27次/min,为心率检测提供了新思路和途径。
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关键词
心率估计
PPG
心电图
LSTM_Unet模型
LU_PPG
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Keywords
heart rate estimation
PPG
ECG
LSTMUnet model
luppg
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
TP181
[医药卫生—基础医学]
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