基于深度学习的脉搏波连续血压测量

• 作者: 周子力 李万万 李明晨
• 来源期刊: 电子技术
• 关键词: 脉搏波 连续血压 回归分析 深度学习
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 电子技术研发
• 页码范围: 6-8,5
• 页数: 4页
• 字数: 2717字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2017.03.002

摘要

传统脉搏波特征参数测量通常采用回归分析,建立血压模型,其特征参数不固定,影响了某些因子的不可测性,因此该方法在某些情况下受到限制,影响了测量血压值的准确性.而本研究所采用的基于深度学习的血压测量方法是通过构建多隐层的模型和大量训练数据,来学习更有用的特征,从而提升预测血压值的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周子力	曲阜师范大学物理工程学院	24	128	7.0	10.0
2	李明晨	曲阜师范大学物理工程学院	2	1	1.0	1.0
3	李万万	曲阜师范大学物理工程学院	1	1	1.0	1.0