【摘 要】
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近年来,心血管疾病已经成为人类健康的“头号杀手”,而血压作为心血管健康程度的重要指标,如果能够被实时监测,将大大降低心血管疾病的发病率。与此同时,由于机器学习方法强
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近年来,心血管疾病已经成为人类健康的“头号杀手”,而血压作为心血管健康程度的重要指标,如果能够被实时监测,将大大降低心血管疾病的发病率。与此同时,由于机器学习方法强大的学习能力,它也被越来越多地应用在血压预测的研究之中。因此,本文开发出一套基于机器学习方法的无袖带血压监测系统。该系统可以采集人体手指末梢光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)信号,而后从PPG信号中提取特征并且基于最小二乘支持向量机模型预测人体收缩压(Systolic Blood Pressure,SBP)和舒张压(Diastolic Blood Pressure,DBP)。本文充分考虑可穿戴血压测量系统资源受限、便携性要求高的特点,对PPG信号形态学去噪、特征提取、特征选择、特征归一化、离群点分析和支持向量稀疏化算法都做了相应改进,而后基于昆士兰大学生命科学开源数据库,我们验证了上述算法的有效性,并且建立了相应无袖带血压预测离线模型。在TMDX5535eZdsp数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)平台之上,我们完成了一套基于两个特征的无袖带血压预测系统。该系统由PPG传感器,DSP(主要完成采样、滤波、特征提取和支持向量机决策方程功能)和PC端图形显示界面App组成。最后基于5名志愿者的测量数据,该平台取得了可以接受的血压预测精度:8.42±10.30 mmHg(SBP)和6.03±7.64 mmHg(DBP),因此该平台可用于可穿戴血压监测模型的进一步开发。
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