[发明专利]深度神经网络预测血压的训练方法、计算机装置和存储介质在审
| 申请号： | 202110788129.3 | 申请日： | 2021-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN113647905A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 邹丽丽;江恒炳;黄德群 | 申请（专利权）人： | 广东省科学院健康医学研究所 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/021 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 郑宏谋 |
| 地址： | 510500 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度神经网络预测血压的训练方法，包括对脉搏波信号、心电信号和动脉血压信号进行预处理，将脉搏波信号和心电信号输入至深度神经网络模型进行多尺度融合多任务回归预测，从动脉血压信号中提取的收缩压、舒张压和平均动脉压作为期望输出，确定损失函数的值，当损失函数的值满足收敛条件时结束训练等步骤。本发明训练得到的深度神经网络模型具有根据脉搏波信号和心电信号高精度预测血压的能力，具有连续、实时、操作方便等优势，可以用于血压测量仪器的校正等非治疗用途，校正过程无需依赖专用的器具，从而向使用者提供校正的条件，方便使用者校正血压测量仪器，改善血压测量仪器的使用效果。本发明广泛应用于人工智能技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 神经网络 预测 血压 训练 方法 计算机 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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