换一批基于级联自编码器模型的无创动脉硬化检测
Non-Invasive Atherosclerosis Detection Method Based on Cascaded Autoencoder Models
摘要动脉硬化与心血管疾病密切相关,随着心血管疾病的不断增加,动脉硬化检测的重要性日益凸显.袖带式动脉硬化检测方法的重复测量、操作繁琐以及对专业设备和经验的依赖,限制了其实用性和普及度,光电容积描记法为动脉硬化检测提供了经济可行的可穿戴解决方案.提出了一种级联自编码器生成模型的动脉硬化无创检测方法.首先,构建基于 U-net 的生成网络,利用光电容积脉搏波(PPG)信号预测动脉血压(ABP)波形;再通过结合了 Attention Gate 和 Res-Path 模块的优化网络,提高波形的预测精度.在 MIMIC-Ⅲ 数据集评估中,模型对动脉血压波形的预测与实际波形高度相关,平均绝对误差为3.409±2.38 mmHg,计算出踝臂指数、脉搏波传导速度的Pearson 相关系数均为0.96.结果表明,利用光电积脉搏波可以实现对动脉硬化的可靠诊断.
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关键词
光电容积脉搏波动脉血压波形动脉硬化深度学习U-Netphotoplethysmogramarterial blood pressure waveformatherosclerosisdeep learningU-Net
DOI
10.3969/j.issn.1005-9490.2026.02.035
发布时间
2026-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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