研究目的
通过使用自编码器从脉搏波形中提取复杂特征，以提高基于光电容积图（PPG）的无袖带血压估计的准确性。
研究成果
使用自编码器从PPG信号中提取特征并结合神经网络进行血压估算，其准确性优于传统方法，表明该方法在无袖带血压估算方面具有有效性。
研究不足
该研究承认人工神经网络需要进一步调整超参数并提高估计精度。
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[IEEE 2018年第40届国际医学与生物工程院年会(EMBC) - 美国夏威夷檀香山(2018.7.18-2018.7.21)] 2018年第40届IEEE医学与生物工程院国际年会(EMBC) - 基于自编码器从光电容积图进行无袖带血压估计的特征提取
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DOI：10.1109/embc.2018.8512829
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
多项研究基于"光电容积脉搏波(PPG)变化与心血管系统状态相关"的生理学原理，提出仅利用佩戴式PPG传感器通过无袖带设备估算血压。这些研究采用机器学习算法从脉搏波波幅及脉冲上升点至特征点的时间间隔提取多种特征来预测血压。但由于所选特征无法完整表达随血压变化的脉搏波形信息，其准确度仍不足以作为医疗设备使用，且目前尚未发现其他有效的脉搏波形特征可用于血压估算。本研究聚焦于能提取复杂特征并为血压估算增加脉搏波形新特征的自动编码器，通过该技术从脉搏波耦合信号及其一阶、二阶微分中提取了100个特征。对1363名受试者的测试结果显示：采用自动编码器后，实测血压与估算血压的相关系数和差值标准差从无编码器时的R=0.67、SD=13.97提升至R=0.78、SD=11.86。
作者：
Shota Shimazaki，Md. Shoaib Bhuiyan，Haruki Kawanaka，Koji Oguri
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