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公开(公告)号：CN114668375A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210410195.1
申请日：2022-04-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络模型的无袖带血压预测系统，所述系统用于执行如下步骤：接收包括脉搏波信号和心电信号的数据集；对接收到的脉搏波信号和心电信号进行预处理，获得可用信号；所述预处理包括信号滤波、定长切割、峰值切割/波谷切割、重采样和获取标签值；将所述可用信号输入深度神经网络模型，获得预测的收缩压值和舒张压值；所述深度神经网络模型包括依次连接的卷积适应层、带有压缩激励模块的残差网络和全连接层；所述卷积适应层的输入为所述可用信号；所述全连接层的输出为所述收缩压值和舒张压值。本发明通过对脉搏波信号和心电信号进行分析，实现对连续动态血压值进行无袖带预测。
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公开(公告)号：CN113598734A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110860804.9
申请日：2021-07-28
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络模型的无袖带血压预测方法，包括：获取包括脉搏波信号和心电信号的数据集；对获取到的脉搏波信号和心电信号进行预处理，获得可用信号；所述预处理包括信号滤波、定长切割、峰值切割/波谷切割、重采样和获取标签值；将所述可用信号输入深度神经网络模型，获得预测的收缩压值和舒张压值；所述深度神经网络模型包括依次连接的卷积适应层、带有压缩激励模块的残差网络和全连接层；所述卷积适应层的输入为所述可用信号；所述全连接层的输出为所述收缩压值和舒张压值。本发明通过对脉搏波信号和心电信号进行分析，实现对连续动态血压值进行无袖带预测。
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公开(公告)号：CN114668375B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210410195.1
申请日：2022-04-19
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络模型的无袖带血压预测系统，所述系统用于执行如下步骤：接收包括脉搏波信号和心电信号的数据集；对接收到的脉搏波信号和心电信号进行预处理，获得可用信号；所述预处理包括信号滤波、定长切割、峰值切割/波谷切割、重采样和获取标签值；将所述可用信号输入深度神经网络模型，获得预测的收缩压值和舒张压值；所述深度神经网络模型包括依次连接的卷积适应层、带有压缩激励模块的残差网络和全连接层；所述卷积适应层的输入为所述可用信号；所述全连接层的输出为所述收缩压值和舒张压值。本发明通过对脉搏波信号和心电信号进行分析，实现对连续动态血压值进行无袖带预测。
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