【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及个性化血压估计，具体涉及一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法。
技术介绍
1、随着传感器和人工智能技术的发展，许多学者基于可穿戴设备获取的心电(ecg)信号和光电容积脉搏波(ppg)信号，并使用生理模型或神经网络方法对无袖带血压估计进行了广泛的研究。例如一些学者提出从ecg和ppg信号中提取诸如脉搏波传导时间、脉搏波传播速度、ppg强度比和脉搏波脉幅半宽等能够反映动脉血压变化的生理指标，建立生理机制模型，进而估测连续动脉血压。另有一些学者利用深度学习技术自动特征提取的特性，从ecg或ppg信号中自动提取特征信息，利用支持向量机或长短时记忆等网络训练深度模型，以估计动脉血压。
2、根据公开号：cn117958778a，公开日：2024-05-03的专利技术专利，公开了一种基于无监督脉搏波表征学习的无袖带血压估计方法及系统，首先获取待测ppg信号；将信号输入至构建好的血压监测模型中，得到血压波形；模型的构建方法包括：获取样本数据集，并进行数据预处理和数据增强，得到预训练数据集及下游微调数据集；构建无监...
【技术保护点】
1.一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法，所述特征集成学习单元包括集成编码器和集成回归器，具体计算步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法，所述结果级集成学习单元具体计算步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法，其特征在于，所述全参数微调具体为：
5.根据权利要求1所述的一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估...
【技术特征摘要】
1.一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法，所述特征集成学习单元包括集成编码器和集成回归器，具体计算步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法，所述结果级集成学习单元具体计算步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法，其特征在于，所述全参数微调具体为：
5.根据权利要求1所述的一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法，其特征在于，所述集成编码器产生的特征具体为：
【专利技术属性】
技术研发人员：罗静静，岑宇晖，王洪波，祝兴，林智鸿，苗春龙，姚宇轩，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。