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基于混合特征卷积神经网络的血压建模方法研究
1
作者
张佳骕
顾林跃
姜少燕
《生物医学工程研究》
2018年第4期440-446,共7页
传统使用脉搏波测量血压的方法存在准确率较低和特征点难以提取的问题。针对这些问题,本研究首先提出脉搏波分解算法,将脉搏波分解为三个钟型波复合的形式,由此获取到准确的脉搏波传播时间;之后提出混合特征卷积神经网络模型ABP-net,该...
传统使用脉搏波测量血压的方法存在准确率较低和特征点难以提取的问题。针对这些问题,本研究首先提出脉搏波分解算法,将脉搏波分解为三个钟型波复合的形式,由此获取到准确的脉搏波传播时间;之后提出混合特征卷积神经网络模型ABP-net,该模型将脉搏波传播时间特征和使用一维卷积自动提取的脉搏波波形特征相结合对动脉血压进行预测。最后使用ABP-net对MIMIC Ⅲ中15个患者的血压进行预测。实验结果表明,ABP-net能够有效地提取脉搏波波形特征而且对血压的预测精度更高。
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关键词
混合特征
脉搏波传播时间
一维卷积神经网络
波形特征提取
脉搏波分解
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职称材料
题名
基于混合特征卷积神经网络的血压建模方法研究
1
作者
张佳骕
顾林跃
姜少燕
机构
浙江好络维医疗技术有限公司
青岛大学附属心血管病医院
出处
《生物医学工程研究》
2018年第4期440-446,共7页
基金
浙江省重大科技专项重点社会发展项目(2015C03064)
2016年工业转型升级项目(0714-EMTC02-5737)
文摘
传统使用脉搏波测量血压的方法存在准确率较低和特征点难以提取的问题。针对这些问题,本研究首先提出脉搏波分解算法,将脉搏波分解为三个钟型波复合的形式,由此获取到准确的脉搏波传播时间;之后提出混合特征卷积神经网络模型ABP-net,该模型将脉搏波传播时间特征和使用一维卷积自动提取的脉搏波波形特征相结合对动脉血压进行预测。最后使用ABP-net对MIMIC Ⅲ中15个患者的血压进行预测。实验结果表明,ABP-net能够有效地提取脉搏波波形特征而且对血压的预测精度更高。
关键词
混合特征
脉搏波传播时间
一维卷积神经网络
波形特征提取
脉搏波分解
Keywords
Mixed
feature
pulse
transit
time(PTT)
One-dimensional
convolution
neural
network(1D-CNN)
pulse
waveform
feature extraction
pulse
wave
decomposition
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
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1
基于混合特征卷积神经网络的血压建模方法研究
张佳骕
顾林跃
姜少燕
《生物医学工程研究》
2018
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