换一批摘要血压是衡量人体心血管系统功能的一个重要指标.该文针对电子血压计不能实现血压的无创连续测量等问题,提出一种基于EEMD和ANN算法的无创血压测量方法.实验分析了MIMIC数据库中的19500个脉搏波信号,通过EEMD对脉搏波进行分解,提取第4层分解信号的10个特征参数作为ANN的输入,脉搏波对应的血压作为ANN的输出进行血压模型的训练,并对模型进行误差分析.实验结果表明,模型的测试误差达到美国医疗器械促进协会(AAMI)制定的标准,通过该方法可实现血压的无创连续测量.
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关键词
血压光电容积脉搏波集合经验模态分解神经网络blood pressurephotoplethysmography signalensemble empirical mode decompositionartificial neural networks
分类号
R318.6（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1671-7104.2017.04.001
发布时间
2017-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（51675103）
高等学校博士学科点专项科研基金(博导类)（20133514110008）
国家卫生计生委科研项目（WKJ-FJ-27）
福建省杰出青年科学基金（2014J07007）
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