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网站开发工单,制作一个简单的php网站,达内网站开发,如何用手机制作app课件目录 一、引言 二、方法 2.1 数据采集与预处理 2.2 特征提取 2.3 卷积神经网络模型 2.4 训练配置 三、实验结果与分析 3.1 训练过程分析 3.2 定量评估指标 3.3 可视化结果分析 #xff08;1#xff09;预测曲线对比 #xff08;2#xff09;误差分布分析 1预测曲线对比2误差分布分析3Bland-Altman 分析四、结论参考文献摘要连续血压监测在心血管疾病诊断与管理中具有重要意义。本研究提出一种基于心电信号ECG与光电容积脉搏波PPG双模态信号融合的连续血压预测方法。通过对原始信号进行预处理、时频域特征提取构建卷积神经网络CNN模型分别对收缩压SBP、舒张压DBP和平均动脉压MAP进行预测。实验结果表明ECG与PPG信号融合模型相比单一信号模型具有更优的预测性能其中SBP预测的MAE为4.70 mmHg相关系数R达到0.87DBP预测MAE为6.65 mmHgR为0.85MAP预测MAE为5.62 mmHgR为0.87。本研究为可穿戴设备实现准确、连续的无创血压监测提供了有效的算法支持。关键词血压预测ECGPPG信号融合卷积神经网络可穿戴设备一、引言无创连续血压监测在心血管疾病预防、诊断和治疗中具有重要意义。传统袖带式血压测量方法无法实现连续监测且舒适性较差。基于生理信号的血压估计方法因其无创、连续的特点成为研究热点。心电图ECG和光电容积脉搏波PPG作为两种易获取的生理信号蕴含丰富的心血管系统信息但单一信号往往存在信息不全、抗干扰能力弱的问题。近年来深度学习技术在生理信号处理领域展现出强大潜力。卷积神经网络CNN能够自动提取信号中的深层特征克服了传统手工特征设计的局限性。然而现有研究多集中于单一信号模态对多模态信号融合的探索仍不充分。本研究的主要贡献包括构建了包含ECG和PPG双模态信号的数据集以青年组、老年组为例设计了时域与频域相结合的多维度特征提取方法提出了基于双通道CNN的信号融合架构实现了SBP、DBP和MAP的同步准确预测二、方法2.1 数据采集与预处理本研究采用某青年组生理信号数据集包含32名受试者的ECG采样率500 Hz和PPG采样率100 Hz信号以及同步采集的SBP和DBP参考值。预处理流程包括信号对齐与重采样将ECG信号降采样至100 Hz以与PPG信号对齐。信号滤波ECG0.5-40 Hz带通滤波消除基线漂移和高频噪声PPG20 Hz低通滤波保留主要脉搏波成分。信号分割采用4秒时间窗400个采样点进行信号分段。数据增强通过滑动窗口50%重叠增加样本量。2.2 特征提取从每个信号段中提取11维特征向量包括时域特征7维均值、标准差、方差、峰峰值、均方根值、偏度、峰度频域特征4维频谱均值、中值频率、最大频谱幅值、谱熵2.3 卷积神经网络模型构建统一的CNN网络结构通过调整输入通道数适应不同输入模式网络结构图1CNN网络结构图构建轻量级 CNN 模型包含 ** 单模态ECG/PPG与融合模态ECGPPG 双通道** 两种输入形式单模态输入尺寸[1, 特征数, 1, 样本数]如 ECG 输入为[1,11,1,N]融合模态输入尺寸[1, 特征数, 2, 样本数]拼接 ECG 与 PPG 特征通道。2.4 训练配置硬件单 CPU优化器Adam训练轮数150 Epochs批大小64学习率1e-3数据划分80% 训练集20% 验证集。三、实验结果与分析3.1 训练过程分析从训练日志可知图2单ECG训练日志图3单PPG训练日志图4融合模型ECGPPG训练日志三个模型的训练损失均随轮数增加持续下降说明模型收敛稳定融合模型的 ** 小批量 RMSE 最终值9.64** 显著低于 ECG 单模态13.88与 PPG 单模态14.06表明融合模型的拟合能力更强。3.2 定量评估指标对 SBP、DBP、MAP 的预测结果进行定量评估核心指标MAE、RMSE、R模型SBP-MAESBP-RDBP-MAEDBP-RMAP-MAEMAP-RECG5.670.748.290.777.210.77PPG6.540.559.650.638.380.62融合4.700.876.650.855.620.87从表中可见融合模型在所有指标上均优于单一信号模型SBP预测MAE降低17.1%相较于ECG和28.1%相较于PPGDBP预测MAE降低19.8%相较于ECG和31.1%相较于PPG相关系数融合模型的R值达到0.85以上表明预测值与真实值高度相关3.3 可视化结果分析1预测曲线对比从 “SBP/DBP/MAP 预测对比图” 可见融合模型的预测曲线红色与真实值曲线黑色的贴合度显著高于 ECG蓝色与 PPG绿色尤其是在血压波动区间融合模型的跟踪误差更小。SBP预测融合模型曲线与真实值最为接近能较好地跟踪血压波动趋势DBP预测ECG模型在某些区域出现较大偏差融合模型表现稳定MAP预测融合模型的预测曲线平滑性最好减少了异常波动图5预测曲线对比2误差分布分析从 “误差分布箱线图” 可见融合模型的误差箱型更窄、中位数更接近 0且离群点数量更少说明其预测误差的离散程度更低、稳定性更强。图6误差综合分析“融合模型 SBP 相关性图” 中预测值与真实值的散点更集中于对角线附近R0.87表明二者线性相关性强模型的预测趋势与真实血压一致。“累积误差分布图” 中融合模型的曲线最靠左表明小误差样本比例最高。对于SBP融合模型约80%样本的绝对误差小于8 mmHg。对于DBP融合模型约75%样本的绝对误差小于10 mmHg。3Bland-Altman 分析SBP/DBP 的 Bland-Altman 图显示融合模型的差值均值接近 0且 多数数据点都在95% 一致性界限虚线的范围内说明融合模型与真实值的系统误差小、一致性好满足无创血压监测的临床参考要求。四、结论本研究成功构建了基于ECG与PPG信号融合的CNN血压预测模型。实验结果表明融合模型在SBP、DBP和MAP预测上均优于单一信号模型其中SBP预测的MAE为4.70 mmHgRMSE为5.73 mmHg 较单模态模型降低 15%-25%相关性 R 提升至 0.85 以上接近强相关水平。本研究为可穿戴设备实现医疗级无创连续血压监测提供了可行的技术方案具有重要的临床应用价值。参考文献[1] Elgendi, Mohamed, et al. The use of photoplethysmography for assessing hypertension.NPJ digital medicine2.1 (2019): 60.[2] Charlton, Peter H., et al. Assessing hemodynamics from the photoplethysmogram to gain insights into vascular age: a review from VascAgeNet.American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology322.4 (2022): H493-H522.[3] Esmaelpoor, Jamal, Mohammad Hassan Moradi, and Abdolrahim Kadkhodamohammadi. A multistage deep neural network model for blood pressure estimation using photoplethysmogram signals.Computers in Biology and Medicine120 (2020): 103719.[4] Solà, Josep, and Ricard Delgado-Gonzalo. The handbook of cuffless blood pressure monitoring.Cham: Springer(2019).Tips下一讲我们将进一步探讨PPG信号处理与应用的其他部分。以上就是基于ECG与PPG信号融合的CNN血压预测模型研究的全部内容啦~我们下期再见拜拜(⭐v⭐) ~Ps有代码实现需求请见下列【微信名片】或【主页信息】谢谢支持~