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[2019年IEEE亚洲消费电子国际会议(ICCE-Asia) - 泰国曼谷(2019.6.12-2019.6.14)] 2019 IEEE亚洲消费电子国际会议(ICCE-Asia) - 激光二极管?？橹圃熘械娜斯ぶ悄?
摘要： 本文描述了在我们激光二极管?？橹圃旃こе杏τ萌斯ぶ悄艿幕餮昂蜕疃妊凹际?。通过将人工智能应用于数据分析和分类问题，我们获得了诸如质量控制、减少人工工作量以及高效利用大数据等多种益处。
关键词： 机器学习、自动编码器、Scikit-learn、激光二极管?？椤⒕砘窬?
更新于2025-09-19 17:13:59
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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
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。
关键词： 血压估算、自动编码器、无袖带设备、神经网络、光电容积描记法
更新于2025-09-09 09:28:46