【摘 要】
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针对现有的基于脉搏波传导时间法或脉搏波特征参数法的血压测量模型存在的不足,提出利用平均影响值(Mean Impact Value,MIV)法从提取的脉搏波传导时间和脉搏波特征参数中优选
【机 构】
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重庆大学生物工程学院,重庆市医疗电子工程技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(81371713)
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针对现有的基于脉搏波传导时间法或脉搏波特征参数法的血压测量模型存在的不足,提出利用平均影响值(Mean Impact Value,MIV)法从提取的脉搏波传导时间和脉搏波特征参数中优选出对血压值影响较大的参数作为输入量,血压值作为输出量训练BP神经网络模型,然后采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对个性化参数进行优化,从而建立一种连续血压无创监测模型—GA-MIV-BP神经网络模型。该模型计算血压的结果与实际测量得到的结果进行Bland-Altman一致性分析,表明两者具有很好的一致性
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