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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在静止的身体状态下，准确率很高，但在其他姿势下则不然，因为走路或骑自行车会产生更多的生物信号噪音。 王姿允醫師減重費用ptt 在这项工作中，他们使用了从26名受试者在三种不同的放松、运动和休息状态下的156个PPG信号中提取的特征来预测舒张压和收缩压。 王姿允醫師減重費用ptt 使用一种监督机器学习技术——相关向量机(RVM)来估计收缩压和舒张压。 此外，采用随机森林(RF)和支持向量机(SVM)两种机器学习技术对收缩压和舒张压进行了预测和验证。
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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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机器学习技术，支持向量回归(SVR)，被用来估计血压。 研究结果表明，基于组合特征的血压估计方法能使基于PPG的传统时间尺度特征的血压估计精度提高40%。 为避免特征冗余，提高算法的有效性，采用均值影响值(Mean 王姿允醫師減重費用ptt Impact Value, MIV)方法。
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它包含与生理信号、血压和其他波形有关的记录。 已经发现，在使用该数据集评估PTT时，PPG和ECG数据信号没有完全同步。 而多参数监测系统通过使用电子设备和对观察到的信号使用滤波软件同时采集多个生理参数，导致时间上的额外延迟(高达500 ms) 。 因此，不建议使用MIMIC数据库来测量PTT或PAT。
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根据临床情况决定放置导管，并由医生决定导管的位置。 对于每个研究参与者，同时连续记录血压和PPG信号30分钟，只有在观察到任何异常时才停止(例如，患者的运动，咳嗽等)。 王姿允醫師減重費用ptt2025 此外，这些30分钟的连续录音被分割成10秒的帧。 这些帧被进一步研究，如果他们再次发现任何异常，他们会从数据中忽略这些PPG信号。
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