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摘 要:本发明公开了一种基于小波散射变换的血压变化趋势估计方法,该方法包括采集受试者的动脉血压信号和PPG信号并进行预处理;将预处理后的PPG信号和动脉血压信号分段,提取收缩压和舒张压数值,保留信号质量好的PPG信号段并进行小波散射,获得小波散射系数;获取小波散射系数差值、收缩压和舒张压变化量,并建立训练集和测试集;构建非因果时间卷积网络;对非因果时间卷积网络进行训练;对训练好的非因果时间卷积网络进行验证。本发明解决了现有基于脉搏波的深度学习血压估计技术需要大量数据来训练模型、泛化能力有限,应用到不同环境和不同人群中时需要针对新用户额外采集数据进行模型微调和校准的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310451221.X | 专利名称: | 一种基于小波散射变换的血压变化趋势估计方法 |
申请日: | 2023-04-25 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | A61B5/021搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-05-30 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116172531A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |