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基于多种信息融合的无袖连续血压测量( Cuff-less continuous blood pressure measurement based on multiple types of information fusion )
S Yin G Li Y Luo L Lin
无创、无袖带的实时连续血压监测无论在重症监护病房(ICU)还是高血压、心血管等慢性病的管理中都发挥着重要作用。虽然可以从光电容积描记(PPG)和心电图(ECG)中提取脉搏波通过时间(PTT)和脉搏波形参数（PWPs）来估计血压，但血压的取值也受到个人特征参数（PCPs）的约束。例如，血压可能随身高、体重和年龄而变化。在本文中，我们提出了一种基于多种类型信息融合的无袖带连续血压测量方法。首先，我们招募了186名志愿者，测量了他们的个人数据（PPG信号、心电信号、身高、年龄、体重、性别）。其次，从PPG信号和ECG信号中提取PTT和PWPs。然后根据提取的参数分别建立对照组和实验组的血压模型（实验组采用多类型信息融合方法建模，对照组只考虑PTT和PWPs）。实验表明,与对照组相比,实验组收缩压(SBP)相关系数由0.9355提高到0.9948,均方根误差(RMSE)由5.2mmHg降低到1.5mmHg；舒张压(DBP)相关系数由0.9331提高到0.9931,均方根误差由2.9mmHg降低到0.9mmHg。因此，本文提出的建模方法可以得到更准确的血压值。进一步推广，要实现用“建模”方法的测量，必须考虑到所有的“约束”元素，才能得到更精确、更稳定的模型。
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『Sci-Hub|Scidown』相关参考文献
scidown 一种用于寻址电VRP变体的进化变邻域下降。DOI: 10.1007/978-3-030-15843-9_17在书:Reibung在Antrieb和Fahrzeug 2018下载
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