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解决目前利用脉搏波特征参数无法准确计算出病理及生理血压(高血压、低血压和正常血压)的问题.利用主成分分析得到脉搏波主成分参数,利用脉搏波主成分参数和血压进行线性回归得到初步血压计算模型,借助较大的数据库和逐步逼近法建立多级模型,提高模型计算值的精度.改进后的算法能够使用脉搏波特征参数建立普适的血压计算模型,计算出的血压值精度较高.本研究提出的基于脉搏波特征参数的无创血压测量改进算法能够有效扩大血压计算范围,实现包括高血压、低血压和正常血压在内的无创血压测量.

作者:瞿诗华;吴华炜;钱志余;李韪韬

来源:生物医学工程研究 2018 年 37卷 1期

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作者:
瞿诗华;吴华炜;钱志余;李韪韬
来源:
生物医学工程研究 2018 年 37卷 1期
标签:
脉搏波 血压 主成分分析 线性回归分析 逐步逼近 Pulse wave Blood pressure Principal component analysis Linear regression analysis Gradual approximation
解决目前利用脉搏波特征参数无法准确计算出病理及生理血压(高血压、低血压和正常血压)的问题.利用主成分分析得到脉搏波主成分参数,利用脉搏波主成分参数和血压进行线性回归得到初步血压计算模型,借助较大的数据库和逐步逼近法建立多级模型,提高模型计算值的精度.改进后的算法能够使用脉搏波特征参数建立普适的血压计算模型,计算出的血压值精度较高.本研究提出的基于脉搏波特征参数的无创血压测量改进算法能够有效扩大血压计算范围,实现包括高血压、低血压和正常血压在内的无创血压测量.