基于混合特征卷积神经网络的血压建模方法研究

传统使用脉搏波测量血压的方法存在准确率较低和特征点难以提取的问题。针对这些问题,本研究首先提出脉搏波分解算法,将脉搏波分解为三个钟型波复合的形式,由此获取到准确的脉搏波传播时间;之后提出混合特征卷积神经网络模型ABP-net,该模型将脉搏波传播时间特征和使用一维卷积自动提取的脉搏波波形特征相结合对动脉血压进行预测。最后使用ABP-net对MIMIC Ⅲ中15个患者的血压进行预测。实验结果表明,ABP-net能够有效地提取脉搏波波形特征而且对血压的预测精度更高。