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一种基于深度神经网络模型的无袖带血压预测系统
- 专利权人:
- 厦门大学
- 发明人:
- 邱野,刘东东,杨国钰,戚德振,卢雨儿,何情祖,帅建伟
- 申请号：
- CN202210410195.1
- 公开号：
- CN114668375A
- 申请日:
- 2022.04.19
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2022
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于深度神经网络模型的无袖带血压预测系统，所述系统用于执行如下步骤：接收包括脉搏波信号和心电信号的数据集；对接收到的脉搏波信号和心电信号进行预处理，获得可用信号；所述预处理包括信号滤波、定长切割、峰值切割/波谷切割、重采样和获取标签值；将所述可用信号输入深度神经网络模型，获得预测的收缩压值和舒张压值；所述深度神经网络模型包括依次连接的卷积适应层、带有压缩激励模块的残差网络和全连接层；所述卷积适应层的输入为所述可用信号；所述全连接层的输出为所述收缩压值和舒张压值。本发明通过对脉搏波信号和心电信号进行分析，实现对连续动态血压值进行无袖带预测。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
