[发明专利]一种基于CNN-BiLSTM模型和PPG的智能血压预测方法在审
| 申请号： | 202011043946.8 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112022126A | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 尹武涛;张辉;张丹;陈永毅;李家兴 | 申请（专利权）人： | 无锡博智芯科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/021 | 分类号： | A61B5/021;A61B5/00 |
| 代理公司： | 无锡苏元专利代理事务所(普通合伙) 32471 | 代理人： | 王清伟 |
| 地址： | 214000 江苏省无锡市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN‑BiLSTM模型和PPG的智能血压预测方法，采集受试者的PPG信号作为原始数据集，采用小波分解的方法对原始数据集进行去噪处理，并将其分为训练数据和测试数据；将训练数据和测试数据进行归一化处理，对PPG数据进行了下采样；构建CNN‑BiLSTM深度神经网络模型，将训练样本输入到CNN‑BiLSTM模型中进行训练；将测试样本数据输入到训练好的CNN‑BiLSTM模型中进行收缩压和舒张压的预测。本发明通过将CNN模型和BiLSTM模型有机结合，将数据的特征提取和预测任务集成在一起，提高了整个预测模型的关联性和预测精度，并能够有效且准确的实现人体收缩压和舒张压的预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn bilstm 模型 ppg 智能 血压 预测 方法 | ||
【主权项】：
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