基于贝叶斯网络的体域网多模态健康数据融合方法

• 作者: 史春燕 王磊 翟羽婷
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 体域网 多模态 数据融合 贝叶斯网络
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 无线传感器技术
• 页码范围: 1602-1607
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 5108字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2017.10.025

摘要

体域网作为无线传感器网络在生物医学领域的一个重要分支能够远程实时监测人体多项健康数据.针对基于体域网采集到的多模态健康数据融合与分析方法进行研究,设计了一套包括动态心电传感器、血压传感器和血氧饱和度传感器的体域网组网方式,提出了一种基于贝叶斯网络模型和推理算法的心肌缺血监测识别方法.通过对60例确诊心脏病患者施行单一模态动态心电监测和多模态健康数据监测对比实验,验证了所提出的多模态健康数据融合方法能够有效提高无症状性心肌缺血的检出率,为临床应用提供了一种新的辅助判别手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	中国科学院苏州生物医学工程技术研究所	346	2763	24.0	41.0
2	史春燕	张家口学院理学院	8	11	2.0	3.0
3	翟羽婷	张家口学院理学院	2	11	2.0	2.0