基于支持向量回归模型的血压预测方法

摘要：

血压实时检测对于及时了解人体的心血管系统状态具有重要意义.传统的侵入式和袖带法的血压测量方式是以间歇式为主,不能满足血压实时检测的需求.针对目前血压检测方式的不规范以及血压预测方法的准确度低下等问题,提出了一种仅使用光电容积脉搏波的基于支持向量回归模型的血压预测方法.该方法仅使用人的光电容积脉搏波生理信号,对该信号消除噪声污染和周期划分之后,再对原始的光电容积脉搏波信号以及其一阶导数和二阶导数提取相关特征,并使用支持向量回归算法构建预测血压的模型.基于MIMICⅢ数据库的数据进行实验,结果表明该模型能有效预测人的血压值,在均值误差和均方根误差方面的表现优于现有的方法,同时血压预测值大多数都在96％的一致性范围内.

关键词：血压预测;支持向量回归算法;信号处理;传感器;光电容积脉搏波

所属期刊栏目：31

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61571238

在线出版日期：2022-01-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：161-166