基于高斯拟合的神经网络血压测量算法.pdf

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1、132传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2014年第33卷第4期基于高斯拟合的神经网络血压测量算法温亮，李振波，陈佳品，张大伟(上海交通大学微纳科学技术研究院薄膜和微细技术教育部重点实验室，上海200240)摘要：针对示波法血压测量的准确性提出一种改进方法。和以往脉搏波的提取方法不同，采用2个高斯函数之和作为模型对脉搏波包络线进行拟合。以拟合后的高斯函数参数为输入，通过2个前馈神经网络进行收缩压和舒张压的判定。实验表明：和幅度系数法相比，该算法在准确性上有了明显提高。关键词：血压测量；高斯拟合；神经网络；示波法中

2、图分类号：TH772文献标识码：A文章编号：1000-9787(2014)04-0132-03BloodpressuremeasurementalgorithmofneuralnetworkbasedonGaussianfittingWENLiang，LIZhen-bo，CHENJia—pin，ZHANGDa—wei(KeyLaboratoryforThinFilmandMicrofabricationofMinistryofEducation，ResearchInstitute。fMicN蛐0scienceandTechn。l。，shanglIaiJiaot0ngu

3、niVersity，shangha200240,ch彻)Abstract：Animprovedmethodispresentedtoincreaseaccuracyofoscillometricbloodpressuremeasuremen[．Unlikepreviousextractionmethods，theoscillometricwaveformenvelope(OMWE)ismathematicallymodeledasasumoftwoGaussianfunctions．TakingparametersoffittedGaussianfunctionasi

4、nput，throughtwofeed—forwardNNstodeterminesystolicanddiastolicbloodpressure．Experimentsprovethattheaccuracyofthisalgorithmiseffectivelyimprovedcomparedwithamplitudecoeficientmethod．Keywords：bloodpressuremeasurement；Gaussianfitting；neuralnetwork；oscillography0引言测量模型在标准差方面优于最大幅度系数法。。加拿大血压是

5、人体重要生理参数之一，血压所承载的生理信渥太华大学在2层神经网络基础上对算法的输入进行了优息可以推断出一个人的健康状况。由于个体间存在差异，化处理。血压测量很难做到精确稳定。准确的血压测量方法一直是本文利用神经网络算法，针对示波法血压测量做出一人们研究的重点。些改进。为了准确有效地提取波形特征，选取2个高斯函测量血压最准确的方法是有创检测，但由于其难度大、数之和作为模型拟合脉搏波包络线，神经网络作为源于仿风险高，并未广泛使用。听诊法(柯式音法)是目前临床使生学的非线性算法用来计算收缩压和舒张压，可以更好地用最多的方法，这种方法需要专业人员操作，很难实现自动模拟血压和脉

6、搏波之间非线性的本质。化。随着医疗电子技术发展，基于示波法的电子血压检测1示波法血压测量原理设备应运而生。目前最普遍的示波算法是最大幅度系数示波法是血压测量自动化的代表。在示波法中，袖带法，这种方法计算简单但是准确度不够。神经网络不要求内置压力传感器，通过记录放气过程中袖带内静压力的振精确数学模型，而且可以很好地模拟非线性关系，据此优荡变化并去除微弱的脉搏波来确定血压。由于示波法点，国内外很多学者提出利用神经网络改进示波法血压测抗干扰性强，便于实时监测，重复性好，是目前使用最广泛量准确性。美国学者BakerPD等人提出利用一个2层前的无创血压测量方法。馈神经网络模型配

7、合最速下降法，通过反向传播训练算法示波法血压测量需要通过袖带充放气来控制动脉血流检测血压⋯。锡拉丘兹大学研究表明，2层神经网络血压的阻断和流通。由于动脉血流随着心脏搏动产生周期性的收稿日期：2013—10—14基金项目：国家自然科学基金资助项目(61175100，51275285)；上海交通大学医工交叉基金资助项目(YG2011ZD01)；中国博十后基金资助项目(2012M510087)第4期温亮，等：基于高斯拟合的神经网络血压测量算法133脉动，放气过程中，袖带内压力传感器可以检测动脉血流的拟合相比，2个高斯函数之和在方差方面表现更好。因此，振荡波