【摘 要】
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为通过光电容积脉搏波信号获取动脉血压参数,并将其作为判断个人健康状况的依据,基于Tensorflow框架训练LSTM网络模型与传统RNN模型,使用625000条光电容积脉搏波数据序列通过
【机 构】
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上海理工大学上海介入医疗器械工程技术研究中心,浙江善时生物药械有限公司
【基金项目】
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上海工程技术研究中心资助项目(18DZ2250900)
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为通过光电容积脉搏波信号获取动脉血压参数,并将其作为判断个人健康状况的依据,基于Tensorflow框架训练LSTM网络模型与传统RNN模型,使用625000条光电容积脉搏波数据序列通过忘记、选择记忆、输出阶段得出符合生理规律的血压参数,将两种模型放在125000条样本的测试集中进行有效性验证。实验结果表明,训练后的LSTM模型对血压的预测比传统RNN模型更准确,LSTM预测评价指标MAE、RMSE、STD和R2_score分别为4.05、8.78、7.42和0.89,且预测结果符合美国医疗仪器促进协会标
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