【摘 要】
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脉搏波中蕴含丰富的血压信息,且检测简便,适用于血压的无创连续监测.利用脉搏波信号,结合心电信号,提取其波形特征,引入个体特征,基于误差逆传播神经网络构建关于收缩压、舒
【机 构】
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重庆大学生物工程学院 重庆400044;重庆大学附属肿瘤医院肿瘤放射治疗中心 重庆400030
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脉搏波中蕴含丰富的血压信息,且检测简便,适用于血压的无创连续监测.利用脉搏波信号,结合心电信号,提取其波形特征,引入个体特征,基于误差逆传播神经网络构建关于收缩压、舒张压的监测模型.在模型构建过程中,使用相关性分析、平均影响值法减少特征冗余;利用自组织特征映射神经网络完成具有近似属性的样本的分类;使用多种群遗传算法确定网络的初始权重、阈值,分类别构建模型,形成血压监测模型簇;最后再利用多种群遗传算法进行个体参数的优化,得到最终的个体血压监测模型.结果 显示,该模型的血压预测值与实测值具有极强的相关性;模型估计误差满足美国医疗仪器促进协会标准(5±8 mmHg)以及英国高血压协会标准的A级标准.该模型在一定程度上增加了血压监测过程中的模型自校正能力,有望应用于长时无创连续血压监测设备当中.
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