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基于脉搏波频域梅尔频率倒谱系数特征的高血压危险分层预测模型
被引量：
3
1
作者
齐晨浩
杨晶东
+2 位作者
邱泽浩
尧明慧
燕海霞
《海军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1226-1240,共15页
目的 为改进基于人工智能技术高血压时域脉搏波分类模型精度低、泛化性能差的问题,提出一种基于融合注意力机制的频域脉搏波预测模型。方法 首先将时域脉搏波转换为频域梅尔频率倒谱系数特征,增强脉搏波区分度,采用时间卷积网络与Transf...
目的 为改进基于人工智能技术高血压时域脉搏波分类模型精度低、泛化性能差的问题,提出一种基于融合注意力机制的频域脉搏波预测模型。方法 首先将时域脉搏波转换为频域梅尔频率倒谱系数特征,增强脉搏波区分度,采用时间卷积网络与Transformer 结构提取脉搏波深层特征,并将自注意力机制与选择性内核注意力进行决策融合,提取脉搏波关联特征,并采用Floodings正则化方法间接控制训练损失,防止过拟合发生。针对上海中医药大学附属龙华医院及上海市中西医结合医院提供的527例临床脉诊数据,进行5折交叉验证实验。此外,采用梯度提升决策树算法统计脉搏波频域特征的贡献率排名,分析影响模型分类精度的关键因素,为中医临床辅助诊断提供参考价值。结果 本研究提出的模型分类评估指标准确度、F1值、精确率、召回率和AUC值分别为0.939 6、0.924 9、0.940 9、0.929 5和0.993 4。脉搏波的静态特征、一阶差分和二阶差分系数的贡献率相对均衡,说明高血压危险程度不仅与脉搏波的静态特征相关,也应当考虑脉搏波的动态特征。结论 与典型脉搏波分类模型相比,本研究提出的模型具有较高的分类精度和泛化性能。
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关键词
高血压
危险分层
梅尔频率倒谱系数
时间卷积网络
TRANSFORMER
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职称材料
题名
基于脉搏波频域梅尔频率倒谱系数特征的高血压危险分层预测模型
被引量：
3
1
作者
齐晨浩
杨晶东
邱泽浩
尧明慧
燕海霞
机构
上海
理工
大学
光电信息与计算机工程
学院
自主机器人实验室
上海中医药大学中医学院中医诊断学教研室
出处
《海军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1226-1240,共15页
基金
国家自然科学基金(81973749)
中国中医科学院科技创新工程重大攻关项目(CI2021A01503)。
文摘
目的 为改进基于人工智能技术高血压时域脉搏波分类模型精度低、泛化性能差的问题,提出一种基于融合注意力机制的频域脉搏波预测模型。方法 首先将时域脉搏波转换为频域梅尔频率倒谱系数特征,增强脉搏波区分度,采用时间卷积网络与Transformer 结构提取脉搏波深层特征,并将自注意力机制与选择性内核注意力进行决策融合,提取脉搏波关联特征,并采用Floodings正则化方法间接控制训练损失,防止过拟合发生。针对上海中医药大学附属龙华医院及上海市中西医结合医院提供的527例临床脉诊数据,进行5折交叉验证实验。此外,采用梯度提升决策树算法统计脉搏波频域特征的贡献率排名,分析影响模型分类精度的关键因素,为中医临床辅助诊断提供参考价值。结果 本研究提出的模型分类评估指标准确度、F1值、精确率、召回率和AUC值分别为0.939 6、0.924 9、0.940 9、0.929 5和0.993 4。脉搏波的静态特征、一阶差分和二阶差分系数的贡献率相对均衡,说明高血压危险程度不仅与脉搏波的静态特征相关,也应当考虑脉搏波的动态特征。结论 与典型脉搏波分类模型相比,本研究提出的模型具有较高的分类精度和泛化性能。
关键词
高血压
危险分层
梅尔频率倒谱系数
时间卷积网络
TRANSFORMER
Keywords
hypertension
risk stratification
Mel-scale frequency cepstral coefficient
temporal convolutional network
Transformer
分类号
R544.1 [医药卫生—心血管疾病]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于脉搏波频域梅尔频率倒谱系数特征的高血压危险分层预测模型
齐晨浩
杨晶东
邱泽浩
尧明慧
燕海霞
《海军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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