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基于脉搏波的无创连续血压监测模型簇研究
被引量：
11
1
作者
吴海燕
季忠
李孟泽
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期224-234,共11页
脉搏波中蕴含丰富的血压信息,且检测简便,适用于血压的无创连续监测。利用脉搏波信号,结合心电信号,提取其波形特征,引入个体特征,基于误差逆传播神经网络构建关于收缩压、舒张压的监测模型。在模型构建过程中,使用相关性分析、平均影...
脉搏波中蕴含丰富的血压信息,且检测简便,适用于血压的无创连续监测。利用脉搏波信号,结合心电信号,提取其波形特征,引入个体特征,基于误差逆传播神经网络构建关于收缩压、舒张压的监测模型。在模型构建过程中,使用相关性分析、平均影响值法减少特征冗余;利用自组织特征映射神经网络完成具有近似属性的样本的分类;使用多种群遗传算法确定网络的初始权重、阈值,分类别构建模型,形成血压监测模型簇;最后再利用多种群遗传算法进行个体参数的优化,得到最终的个体血压监测模型。结果显示,该模型的血压预测值与实测值具有极强的相关性;模型估计误差满足美国医疗仪器促进协会标准(5±8 mmHg)以及英国高血压协会标准的A级标准。该模型在一定程度上增加了血压监测过程中的模型自校正能力,有望应用于长时无创连续血压监测设备当中。
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关键词
脉搏波波形特征
误差逆传播神经网络
自组织
特征
映射神经网络
多种群遗传算法
无创连续血压监测
模型簇
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职称材料
题名
基于脉搏波的无创连续血压监测模型簇研究
被引量：
11
1
作者
吴海燕
季忠
李孟泽
机构
重庆大学生物工程学院
重庆大学附属肿瘤医院肿瘤放射治疗中心
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期224-234,共11页
基金
国家自然科学基金(81971700)
重庆研究生科研创新项目(CYS18017)资助
文摘
脉搏波中蕴含丰富的血压信息,且检测简便,适用于血压的无创连续监测。利用脉搏波信号,结合心电信号,提取其波形特征,引入个体特征,基于误差逆传播神经网络构建关于收缩压、舒张压的监测模型。在模型构建过程中,使用相关性分析、平均影响值法减少特征冗余;利用自组织特征映射神经网络完成具有近似属性的样本的分类;使用多种群遗传算法确定网络的初始权重、阈值,分类别构建模型,形成血压监测模型簇;最后再利用多种群遗传算法进行个体参数的优化,得到最终的个体血压监测模型。结果显示,该模型的血压预测值与实测值具有极强的相关性;模型估计误差满足美国医疗仪器促进协会标准(5±8 mmHg)以及英国高血压协会标准的A级标准。该模型在一定程度上增加了血压监测过程中的模型自校正能力,有望应用于长时无创连续血压监测设备当中。
关键词
脉搏波波形特征
误差逆传播神经网络
自组织
特征
映射神经网络
多种群遗传算法
无创连续血压监测
模型簇
Keywords
characteristics of pulse wave
error back-propagation neural network
self-organizing feature mapping neural network
multiple population genetic algorithm
non-invasive blood pressure monitoring
models cluster
分类号
TH789 [机械工程—精密仪器及机械]
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于脉搏波的无创连续血压监测模型簇研究
吴海燕
季忠
李孟泽
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
11
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