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题名血压测量的EEMD和ANN的方法研究
被引量：2
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作者
吴育东
钟舜聪
沈耀春
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机构
福州大学机械工程及自动化学院光学/太赫兹及无损检测实验室
福建省医疗器械和生物技术重点研究室
英国利物浦大学电气电子工程系
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出处
《中国医疗器械杂志》
2017年第4期235-239,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51675103)
教育部高等学校博士学科点科研基金(博导类:20133514110008)
+2 种基金
国家卫生和计划生育委员会科研基金(WKJ-FJ-27)
福建省杰出青年基金(滚动资助计划
2014J07007)
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文摘
血压是衡量人体心血管系统功能的一个重要指标。该文针对电子血压计不能实现血压的无创连续测量等问题,提出一种基于EEMD和ANN算法的无创血压测量方法。实验分析了MIMIC数据库中的19 500个脉搏波信号,通过EEMD对脉搏波进行分解,提取第4层分解信号的10个特征参数作为ANN的输入,脉搏波对应的血压作为ANN的输出进行血压模型的训练,并对模型进行误差分析。实验结果表明,模型的测试误差达到美国医疗器械促进协会(AAMI)制定的标准,通过该方法可实现血压的无创连续测量。
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关键词
血压
光电容积脉搏波
集合经验模态分解
神经网络
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Keywords
blood pressure, photoplethysmography signal, ensemble empirical mode decomposition, artificial neural networks
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分类号
R318.6
[医药卫生—生物医学工程]
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