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一种结合全卷积神经网络与PPG信号的低血压预测方法
- 专利权人:
- 北京建筑大学;中国人民解放军总医院第八医学中心
- 发明人:
- 谭志,周勇安,刘于红
- 申请号：
- CN202211355506.5
- 公开号：
- CN115579143A
- 申请日:
- 2022.11.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供了一种结合全卷积神经网络与PPG信号的低血压预测方法。该方法包括：对原始的PPG信号进行滤波处理，得到相对平滑无失真的PPG信号；使用近似网络Unet对滤波处理后的PPG信号进行编码、解码和跳跃处理，得到近似处理后的PPG信号，将近似处理后的PPG信号传输给细化网络MultiResUNet；使用细化网络MultiResUNet对近似处理后的PPG信号进行卷积、下采样和特征提取处理，预测出舒张压DBP、平均动脉压MAP和收缩压SBP的值。本发明方法探索了深度学习在大数据预测方面的优势，使得深度学习与医疗数据方面更好的结合起来可以减少医疗资源的浪费，帮助医生提升工作效率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
