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基于1DResNet-BiLSTM模型的PPG信号血压检测
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作者 王天波 李静 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第7期81-84,88,共5页
当前采用光电容积脉搏波(PPG)信号进行血压检测的方法存在特征提取复杂且检测精度低等问题。为此,提出一种将一维残差网络(1DResNet)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络并联融合的血压检测算法。该算法在1DResNet中嵌入注意力机制模块,以提取... 当前采用光电容积脉搏波(PPG)信号进行血压检测的方法存在特征提取复杂且检测精度低等问题。为此,提出一种将一维残差网络(1DResNet)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络并联融合的血压检测算法。该算法在1DResNet中嵌入注意力机制模块,以提取PPG信号的局部波形特征;通过BiLSTM网络提取PPG信号的时间相关特征;然后将所有特征送入全连接层进行处理,建立PPG信号与血压之间的关系。提取公开数据库中的数据,对1DResNet-BiLSTM模型进行验证。结果表明:采用1DResNet-BiLSTM模型得到的收缩压和舒张压的预测误差分别为(2.710±4.274)mmHg和(1.713±2.712)mmHg,优于目前采用的方法,且血压预测结果满足医疗仪器促进协会标准以及英国高血压协会标准的A级标准。 展开更多
关键词 血压检测 光电容积脉搏波 一维残差网络 双向长短期记忆网络
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