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首页 > 中国医学物理学杂志 > 基于物联网和深度学习的血压测量系统

基于物联网和深度学习的血压测量系统

Blood pressure measurement system based on internet of things and deep learning

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摘要提出一种基于物联网和深度学习的血压测量系统,用于进行连续数据采集及血压预测.为了准确预测血压,提出一种混合神经网络结构,用于处理采集的数据并进行血压预测.该模型由ResNet18、GRU和3个全连接层组成.使用设计的系统采集82例志愿者数据进行训练和测试,舒张压的平均绝对误差和标准差分别为2.16、3.09 mmHg,收缩压的平均绝对误差和标准差分别为3.15、5.14mmHg,达到AAMI标准和BHS标准.

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作者 张锡壮 [1] 梁恒源 [2] 殷世民 [3] 陈真诚 [4] 梁永波 [5] 学术成果认领
作者单位 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,广西桂林 541004 [1] 桂林电子科技大学生命与环境科学学院,广西桂林 541004 [2] 桂林电子科技大学生命与环境科学学院,广西桂林 541004;广西自动检测技术与仪器重点实验室,广西桂林 541004 [3] 桂林电子科技大学生命与环境科学学院,广西桂林 541004;广西慢性病代谢病重塑与智能医学工程重点实验室,广西桂林 541004 [4] 桂林电子科技大学生命与环境科学学院,广西桂林 541004;广西自动检测技术与仪器重点实验室,广西桂林 541004;广西慢性病代谢病重塑与智能医学工程重点实验室,广西桂林 541004 [5]
关键词 深度学习嵌入式血压物联网云计算deep learningembeddedblood pressureinternet of thingscloud computing
分类号 R318.6（医用一般科学）TP368.1
栏目名称
医学信号处理与医学仪器
DOI 10.3969/j.issn.1005-202X.2024.11.010
发布时间 2024-12-11（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（62101148） 国家自然科学基金（62361013） 广西自然科学基金项目（2021GXNSFBA220051） 广西自动检测技术与仪器重点实验室基金（YQ19114）
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中国医学物理学杂志

2024年41卷11期

1383-1391页

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