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面向血壓預(yù)測(cè)的多特征融合的技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-01-17 17:40
  隨著社會(huì)的發(fā)展,人們生活水平的提升,健康問(wèn)題已經(jīng)引起人們的關(guān)注,隨著人們生活習(xí)慣和飲食結(jié)構(gòu)的改變,血壓?jiǎn)栴}也漸漸成為困擾人們生活的一大難題。目前,存在很多血壓監(jiān)測(cè)的方法,在醫(yī)院,診斷患者是否患有高血壓通常會(huì)采用動(dòng)態(tài)血壓計(jì)測(cè)量血壓,而家中常用電子血壓計(jì)來(lái)自測(cè)血壓。前者要求使用者具備豐富醫(yī)護(hù)經(jīng)驗(yàn),操作復(fù)雜,但測(cè)量效果較好。后者操作簡(jiǎn)便,但準(zhǔn)確性要差一些。上述兩種方式用于血壓的無(wú)創(chuàng)持續(xù)檢測(cè)還存在一定困難。隨著硬件設(shè)施的不斷發(fā)展和完善,提出了基于傳感器采集人體光電容積脈搏波和心電圖兩種信號(hào)無(wú)創(chuàng)預(yù)測(cè)血壓的方法,但是穿戴設(shè)備的局限性仍是無(wú)創(chuàng)持續(xù)血壓監(jiān)測(cè)需要面臨的一個(gè)難題。然而,目前利用光電容積脈搏波進(jìn)行無(wú)創(chuàng)血壓預(yù)測(cè)的大多數(shù)研究的研究重點(diǎn)都集中在利用其特征預(yù)測(cè)血壓,更多的工作集中在變換脈搏波發(fā)現(xiàn)新的特征、選擇模型和優(yōu)化預(yù)測(cè)模型,但是缺乏波形因素的考慮以及缺少對(duì)現(xiàn)有特征的選擇和時(shí)-頻特征的融合來(lái)優(yōu)化血壓預(yù)測(cè)方面的研究。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文的研究重點(diǎn)是將特征融合的相關(guān)方法應(yīng)用到血壓預(yù)測(cè)領(lǐng)域,論文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下內(nèi)容:首先,基于統(tǒng)計(jì)方法對(duì)光電容積脈搏波進(jìn)行分類。本文提出的波形分類方法是利用自相... 

【文章來(lái)源】:哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

面向血壓預(yù)測(cè)的多特征融合的技術(shù)研究


六個(gè)代表性的PPG特征

重搏波,波形特征,波谷,小波


第 2 章 相關(guān)知識(shí)介紹影響。G 是位于重搏波波谷之后的一個(gè)突起的小波被稱為 PPG 的重搏波礎(chǔ)特征之外,還有研究提出了波形特征量 к[22]以及關(guān)于圖 2.2 中所示的特

功率譜圖,功率譜圖


圖 2.3 功率譜圖合醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)以及功率譜的分析得知功率主要集中在 0-5Hz,所以頻域是將轉(zhuǎn)換到頻域的 PPG 離散數(shù)據(jù)劃分成 5 段,獲取每一段頻率范圍的頻的兩個(gè)峰值 Hf1和 Hf2以及其對(duì)應(yīng)的脈率 f1和 f2,這樣一共可以獲取 20 個(gè) ,將以上特征作為預(yù)測(cè)血壓的頻域特征可以最大程度涵蓋 PPG 在頻域角。節(jié)的主要內(nèi)容是詳細(xì)的說(shuō)明 PPG 時(shí)域和頻域兩個(gè)角度特征,提出頻域特一方面結(jié)合信號(hào)能量,另一方面也考慮主要的功率能量范圍,將整個(gè)范圍特征都考慮進(jìn)來(lái),這為后續(xù)特征融合的相關(guān)工作打下基礎(chǔ)。PG 特征參數(shù)與血壓相關(guān)性分析一節(jié)詳細(xì)介紹了 PPG 中與血壓具有相關(guān)性的特征,從眾多特征中選擇出在重要的特征上建模,會(huì)很大程度上減少過(guò)擬合的發(fā)生[48]。所以對(duì)所有的

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于心電脈搏信號(hào)的無(wú)創(chuàng)血壓算法研究[J]. 洋洋,陳小惠.  微型機(jī)與應(yīng)用. 2016(05)
[2]基于小波變換的容積脈搏波信號(hào)去噪研究[J]. 龍雨,朱希安.  科技通報(bào). 2016(01)
[3]無(wú)創(chuàng)血壓測(cè)量方法的研究進(jìn)展[J]. 蔣巍巍,季忠.  中華高血壓雜志. 2015(07)
[4]基于自相關(guān)獲取周期的時(shí)間序列模式挖掘算法[J]. 張玲,陳碩,張旸.  信息工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(02)
[5]基于高斯擬合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血壓測(cè)量算法[J]. 溫亮,李振波,陳佳品,張大偉.  傳感器與微系統(tǒng). 2014(04)
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碩士論文
[1]基于PTT無(wú)創(chuàng)血壓測(cè)量影響因素的研究[D]. 于雙.天津工業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于PTT的無(wú)創(chuàng)連續(xù)血壓測(cè)量方法研究[D]. 劉鑫.云南大學(xué) 2015
[3]脈搏波時(shí)、頻域特征提取與識(shí)別技術(shù)研究[D]. 吳萍.天津大學(xué) 2008
[4]脈搏波信號(hào)處理方法和臨床實(shí)驗(yàn)研究[D]. 徐燕.重慶大學(xué) 2007
[5]脈搏波特征提取算法及其應(yīng)用研究[D]. 陳雪峰.大連理工大學(xué) 2006
[6]ECG波形分類算法研究[D]. 洪瑋.浙江大學(xué) 2001



本文編號(hào):2983308

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