發(fā)布時(shí)間：2022-01-23 15:08

　　血壓是人體的關(guān)鍵生理指標(biāo)之一,血壓值的高低變化能準(zhǔn)確表征被檢者的心臟和血管的健康狀態(tài)。準(zhǔn)確測(cè)量人體血壓的具體數(shù)值和預(yù)測(cè)血壓值的變化,對(duì)臨床上的疾病診斷和康復(fù)治療有著關(guān)鍵指導(dǎo)意義。血壓測(cè)量分為有創(chuàng)和無創(chuàng)兩類。無創(chuàng)血壓測(cè)量因具有“無創(chuàng)傷”、“適用性廣”等顯著優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為連續(xù)血壓測(cè)量的重要研究方向。人體脈搏的波動(dòng)源于心臟的跳動(dòng),是人體生命體征信息的重要載體。基于脈搏波得到的人體血壓相關(guān)信息,可以指導(dǎo)臨床診斷和醫(yī)治的方向。在無創(chuàng)連續(xù)血壓測(cè)量的研究領(lǐng)域中,基于脈搏波信號(hào)的血壓測(cè)量方法的研究已成為一大熱點(diǎn)�；诿}搏波的血壓測(cè)量方法可分為基于傳導(dǎo)速度和基于特征參數(shù)兩類。因?yàn)榍罢咝枰瑫r(shí)采集兩路信號(hào),對(duì)測(cè)量設(shè)備和環(huán)境提出了更高的要求,所以基于脈搏波特征參數(shù)的血壓測(cè)量具有更廣泛的應(yīng)用場景。隨著大數(shù)據(jù)科學(xué)和智能系統(tǒng)的發(fā)展,利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法和海量的臨床數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)智慧醫(yī)療的方案已初見雛形。因此,本文在充分了解脈搏波產(chǎn)生原理及分析脈搏波特征參數(shù)的基礎(chǔ)上,采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行血壓測(cè)量和血壓預(yù)測(cè),提出基于脈搏波特征參數(shù)和回歸模型的血壓測(cè)量模型和基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的血壓預(yù)測(cè)模型,主要研究內(nèi)容如下。首先,本文深入分析... 

【文章來源】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１血壓測(cè)量方法分類圖??

?第１章緒論???在測(cè)量精度上，目前的學(xué)術(shù)研宄工作在人體動(dòng)脈血壓的測(cè)量精度上可達(dá)到為??±３．２ｍｍＨｇ，此精度為在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的連續(xù)血壓測(cè)量精度；在商用市場上，現(xiàn)??在較好的血壓測(cè)量儀的生產(chǎn)公司主要是日本的松下和歐姆龍公司。圖１．２為歐姆??龍公司的商用型電子血壓儀，在經(jīng)過算法補(bǔ)償后，其精度可達(dá)到±３?ｍｒｎＨｇ，采用??的是示波法，獲得的是間斷測(cè)量的精度，不能實(shí)現(xiàn)長時(shí)間的持續(xù)測(cè)量。??圖１．２商用型電子血壓儀??無創(chuàng)連續(xù)血壓測(cè)量，因?yàn)槠淠軌蜻B續(xù)且便捷地記錄患者地血壓情況，從而為??曰常保健和臨床醫(yī)療提供了非常多有價(jià)值的數(shù)據(jù)。而脈搏波信號(hào)因其含有心血管??系統(tǒng)的大量生理、病理信息，被廣泛用于各種生理參數(shù)（如血壓、血氧飽和度、??心率、心輸出量、血管內(nèi)皮功能、動(dòng)脈順應(yīng)性等）的測(cè)量和評(píng)估。毫無疑問，基??于脈搏波信息的連續(xù)血壓測(cè)量技術(shù)必將成為血壓測(cè)量的主流技術(shù)。??隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，醫(yī)療行業(yè)的“大數(shù)據(jù)”化的發(fā)展勢(shì)在必行。無??創(chuàng)連續(xù)血壓測(cè)量所得數(shù)據(jù)能夠幫助人類從一個(gè)嶄新的角度去審視和研宄高血壓??及相關(guān)疾病的發(fā)生和發(fā)展過程。另外，由于醫(yī)療保健和監(jiān)測(cè)的家庭化和社區(qū)化，??便攜式的血壓測(cè)量系統(tǒng)必將成為一大發(fā)展方向。??所以，本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)和脈搏波特征參數(shù)的血壓測(cè)量及血壓預(yù)測(cè)研宄的出??發(fā)點(diǎn)有三個(gè)：一是通過了解脈搏波信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理，研宄實(shí)現(xiàn)用最少的特征參數(shù)??和最小的工作量去實(shí)現(xiàn)特定精度的血壓測(cè)量方法；二是通過使用常見回歸算法建??立血壓測(cè)量模型，研宄如何減少建模的計(jì)算量和工作量，為將血壓測(cè)量軟件系統(tǒng)??搭載在可穿戴設(shè)備上做鋪墊；三是通過對(duì)人體血壓預(yù)測(cè)做初步嘗試，來探宄影響??血壓變化的因素，從而規(guī)避突發(fā)

?第１章緒論???血壓預(yù)測(cè)模型，并提出改進(jìn)的基于背景信息的ＬＳＴＭ－ＢＩ模型。使用公開數(shù)據(jù)集??ＭＩＭＩＣ中的血壓數(shù)據(jù)和背景數(shù)據(jù)分別對(duì)ＲＮＮ、ＲＮＮ－ＢＩ、ＬＳＴＭ和ＬＳＴＭ－ＢＩ四??種預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并對(duì)比其性能。??本文的研宄內(nèi)容整體框圖如圖１．３所示：??患者背景??廣倌悤?一?????ＭＩＭＩＣ?＿?Ｍ?壓??．??數(shù)據(jù)庫?酬型?Ｅ細(xì)??—＞麵據(jù)一??脈搏Ｓ倍號(hào)??Ｉ????—￣￣￣￣Ｉ?舒贓—１??ＥＭＤ＊矂?ＥＥＭＤ去ｇ?咖??＿＾壓??？性能＃ｆｔ??Ｔ——?一?■模型??ＩＳ?—＂?ｉｓＩＬ?周期劃分特征點(diǎn)檢測(cè)」??圖１．３研宄內(nèi)容整體框圖??１．３．２本文組織結(jié)構(gòu)??本文的主要章節(jié)安排如下：??第１章：緒論。主要闡述了本課題的研宄背景與意義，簡單介紹血壓測(cè)量的??主要方法及其研宄現(xiàn)狀。與此同時(shí)，一并介紹時(shí)間序列預(yù)測(cè)的研宄現(xiàn)狀和機(jī)器學(xué)??習(xí)方法在醫(yī)療研究領(lǐng)域的應(yīng)用。并在章節(jié)的最后給出本文的研宄脈絡(luò)及詳細(xì)的章??節(jié)架構(gòu)。??第２章：相關(guān)理論與技術(shù)。首先介紹脈搏波的產(chǎn)生機(jī)制和擴(kuò)散原理，解釋分??析利用脈搏波測(cè)量人體血壓的理論基矗然后介紹人工智能的相關(guān)概念和機(jī)器學(xué)??習(xí)的相關(guān)理論，并對(duì)常見的回歸算法進(jìn)行原理說明。??第３章：脈搏波信號(hào)去噪及特征提齲簡要介紹脈搏波信號(hào)的獲取途徑和基??本處理流程，再使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法和集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法對(duì)脈搏波進(jìn)行去噪，??１０??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3604606