基于深度学习的ECG和PPG信息融合的无创血压测量方法主要包括以下步骤: 1.数据采集与预处理:通过医疗设备采集ECG和PPG数据,并进行去噪、滤波等预处理操作。 2.特征提取:从预处理后的数据中提取出ECG和PPG的特征。 3.深度学习模型构建:构建深度学习模型,将ECG和PPG的特征进行融合。模型可以采用卷积神经网络、循环神经网...
与医院的十二导联不同，智能手表受到体积的限制，电极与身体的接触面积和部位有限，无法像医院的心电图数据那样准确，但是总的来说，这种检测方式的准确性要高于PPG技术。ECG的检测准度依赖于高性能的ECG芯片，不过这种精度高的芯片技术难度也不低，以前一直被国外T1等公司垄断，不过目前国内也有很多优秀的国产ECG芯片，...
4. 波形变化一致性:虽然ECG和PPG波形的产生机理不同,但两者在波形变化上表现出一定的一致性。例如,当心脏收缩时,ECG的QRS波群会出现,而PPG波形也会相应地显示出一个明显的上升期。同样,心脏舒张时,两者4\5形都会有一个回落的过程。 5. 受影响因素:两者都受到一些共同因素的影响,如身体的运动状态、情绪变化等...
② 波形变化一致性:虽然ECG和PPG波形的产生机理不同,但两者在波形变化上表现出一定的一致性。例如,当心脏收缩时,ECG的QRS波群会出现,而PPG波形也会相应地显示出一个明显的上升期。同样,心脏舒张时,两者波形都会有一个回落的过程。 ③ 受影响因素:两者都受到一些共同因素的影响,如身体的运动状态、情绪变化等。这些...
根据PPG与ECG个别的生理特征点,我们可以发现ECG的峰值来自于心室的收缩,而PPG的峰值则是因为血管收缩所造成的,因此我们可以得到血液自心脏送出后到达量测部位的传输时间,也就是脉搏波传递时间Pulse TransitTime (PTT),脉搏波传递的速度与血压是直接相关的,血压高时,脉搏波传递快,反之则慢,所以通过心电信号ECG与脉搏...
经过多次的对比监测，可以得出的结论为：ECG监测的准确度普遍高于PPG监测。智能穿戴设备的体积有限，即便使用ECG监测也无法得到完全准确的身体健康数据，不能与医疗设备的专业性相媲美，但是胜在便利性和使用的自由性，所以依旧受到很多人的喜爱。不过技术在不断进步，相信智能穿戴设备的技术总会达到医疗级水平，到时候也...
在本文中,我们提出了使用心电图(ECG)和光电体积描记图(PPG)的深度学习回归模型,用于实时估计收缩压(SBP)和舒张压(DBP)。我们使用长短期双向记忆神经网络(LSTM)作为第一层,并在 LSTM 的后续层中添加一个残差连接。我们还使用 Physionet 的重症监护多参数 (MIMIC II) 数据集作为 ECG 和 PPG 信号源,进行了实验...
《基于深度学习的ECG和PPG信息融合的无创血压测量》.docx,《基于深度学习的ECG和PPG信息融合的无创血压测量》 一、引言 心血管疾病是当前全球范围内的主要健康问题之一,因此无创血压测量技术在医疗保健领域中显得尤为重要。心电图(ECG)和脉搏血氧仪(PPG)作为常见的生物
用ECG(电子心脏图)和PPG(光电容积脉搏波)测量血压在技术上是可行的,并且已被广泛研究作为无创血压监测的潜力方法。这些方法的准确性和可靠性取决于所使用的算法和技术细节。其中,融合算法,如基于深度学习的方法,显示出在提高测量精度方面具有重要潜力。 融合算法通过结合ECG和PPG的信号特征,能更准确地预测血压值。ECG...
经过多次的对比监测,可以得出的结论为:ECG监测的准确度普遍高于PPG监测。智能穿戴设备的体积有限,即便使用ECG监测也无法得到完全准确的身体健康数据,不能与医疗设备的专业性相媲美,但是胜在便利性和使用的自由性,所以依旧受到很多人的喜爱。不过技术在不断进步,相信智能穿戴设备的技术总会达到医疗级水平,到时候也可以为我...