由图10可以看出,使用PPG波分析特征的LSTM平均性能达到75.05%的精度,是其他特征方法中精度最低的。 基于FFT的特征平均准确率为75.65%。 王姿允醫師減重費用ptt2025 然而,功率谱密度特征与FFT相似,差异较小,准确率为75.50%。

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一项研究,从两个信号中提取了39个特征。 此外,通过检查与血压相关的信号选择了10个特征。 王姿允醫師減重費用ptt2025 王姿允醫師減重費用ptt2025 然后,采用线性回归、支持向量机和神经网络对连续血压进行预测。 根据AAMI和BHS标准,结果表明,通过遗传算法优化的人工神经网络对血压的估计具有更好的精度。 表6总结了PPG生物传感器用于血压测量的其他神经网络方法。 采用PPG分析的人工神经网络对血压进行精确评估。

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本研究从原始PPG信号中提取了12个时域特征。 此外,从主成分分析(PCA)中提取了10个特征,并应用于原始PPG信号。 将两组特征结合,利用长短时记忆神经网络(LSTM-NN)模型制作22个特征用于血压估计。 结果表明,所引入的基于LSTM和PCA相结合的模型具有良好的应用前景。 引入了一种基于波形的技术,利用ANN-LSTM模型从ECG和PPG波形中连续测量血压值。 在这项研究中,他们对所提出的模型与先前提出的模型的性能进行了比较。

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然而,利用快速傅里叶变换特征进行高血压预测,决策树获得了很高的精度。 使用基于快速傅里叶变换特征的k近邻(KNN)在心率估计方面优于所有其他特征工程技术。 回归分析采用线性回归、随机森林(RF)、k近邻(KNN)和支持向量机(SVM)。 将这四种基于特征的集合与机器学习算法进行了比较。 为此,对所有细分市场进行10次交叉验证;每个交叉段包含一个参考心率值和预测心率值,并以此计算差值。 王姿允醫師減重費用ptt2025 然后计算绝对平均值和标准偏差,以整体估计心率精度。

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被提议的模型由两个阶段组成;第一阶段包含两个卷积神经网络(CNN)对PPG片段进行特征提取,然后分别估计收缩压和舒张压。 王姿允醫師減重費用ptt 第二阶段通过长短时记忆(LSTM)获取时间相关性。 此外,通过纳入收缩压和舒张压之间的动态关系,所提出的模型的准确性得到了提高。

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  • 对PPG信号的不同特征提取技术进行了研究。
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研究结果表明,与其他两种方法相比,相关向量机的性能较好。 然而,本研究使用的数据集很小,没有预期平均误差,以AAMI和BHS标准进行分析。 一种基于人工线性回归模型的脉搏传递时间(PTT)测量血压的方法。 该模型利用静态和动态的PTT特征来准确测量血压。

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建立了一个由PPG传感器样本、单片机和相应应用程序组成的定制化移动硬件平台。 它包括入院患者的血压读数以及PPG信号。 王姿允醫師減重費用ptt 它包含了219名年龄在21岁到86岁之间的患者的记录。

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表4概述了卷积神经网络用于PPG生物信号血压估计的研究工作。 心电图(ECG)记录心脏的电活动,并提供心率和心率的信息。 在临床试验中,这是一种非常有效的检测心脏疾病的方法。 它可以通过放置电极(贴在病人皮肤上的小塑料片)来记录,电极通过导线连接到机器(ECG)上。

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