研究目的
提出一种无袖带连续测量血压的方法,利用手腕和指尖光电容积图进行测量,评估其准确性并分析特征重要性。
研究成果
所提出的方法实现了无袖带血压的精准估算,收缩压/舒张压的平均绝对误差低至4.94/4.03毫米汞柱,符合临床标准,并证明特征选择能提升性能,具有在可穿戴设备中应用的潜力。
研究不足
该研究采用了一种非市售的定制系统,且111名参与者的样本量可能限制结果的普适性;需要在更大规模人群中进行进一步验证。
1:实验设计与方法选择:
本研究设计了一套定制化系统,用于同步采集手腕和指尖的PPG信号,从PPG和APG信号中提取形态学特征,并采用多层神经网络结合遗传算法进行特征筛选和血压估算。
2:样本选择与数据来源:
111名志愿者(100名男性,11名女性,年龄32.63±15.82岁)参与实验,每人采集2分钟PPG信号,参考血压使用欧姆龙血压计测量。
3:63±82岁)参与实验,每人采集2分钟PPG信号,参考血压使用欧姆龙血压计测量。 实验设备与材料清单:
3. 实验设备与材料清单:定制红外传感器PPG记录系统(含滤波器、放大器和ADC);用于参考测量的欧姆龙M6 Comfort血压计。
4:实验流程与操作步骤:
对信号进行滤波处理,提取特征参数(如PTT、PWV、形态学指标),通过留一法交叉验证训练人工神经网络,采用后向逐步法和遗传算法进行特征选择。
5:数据分析方法:
使用平均绝对误差(MAE)评估性能,统计分析包括Bland-Altman图和相关系数。
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获取完整内容-
sphygmomanometer
M6 Comfort
Omron
Reference measurement of systolic and diastolic blood pressure for validation.
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infrared sensor
Recording photo-plethysmogram (PPG) signals from wrist and fingertip.
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analog to digital converter
Digitizing the amplified PPG signals for processing.
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filter
3rd order high-pass, 2nd order low-pass
Filtering PPG signals to remove noise and artifacts.
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Butterworth filter
5th-order
Further filtering of recorded signals during analysis.
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