方法所使用的生成网络都基于Unet结构,而在跳跃连接部分有待改进。同时,这些方法都通过改进损 失函数,或者在模型中加入注意力机制,以提高ECG信号中QRS波的转换效果,但它们仅仅关注了 ECG信号的一部分转换效果,却忽略了ECG信号中P波和T波等细节。 610数据采集与处理JournalofDataAcquisitionandProcessingVol.38,No.3,20...
一般ECG电极需放置在心脏两侧并紧贴皮肤,可以用来记录心电信号随时间的变化。实际ECG信号的幅度只有几毫伏,频率不超过几百赫兹。ECG测量面临诸多挑战:一方面,来自ECG主电源的50Hz至60Hz电容耦合干扰要比心脏信号强许多;另一方面,身体皮肤的接触阻抗以及传感器之间阻抗的不匹配,这会导致较大的偏差并降低共模抑制能力;此外,...
在ECG和PPG的血压测量方法中,算法的选择至关重要。优秀的算法应能从生理信号中准确提取相关特征,并准确预测血压值。 特征提取算法 特征提取是测量血压过程中的关键步骤之一。利用信号处理技术,如波形分析和滤波器,从ECG和PPG信号中提取出反映血压水平的特征参数,是实现准确血压预测的基础。 深度学习算法 深度学习算法,...
通过多模态数据融合和分析,我们可以将各种生物信号中的信息进行整合,从而更准确地评估睡眠质量和潜在的健康问题。这种跨学科的方法为我们打开了新的研究视角,将心律、ECG和PPG等生物信号的监测和分析引入到睡眠医学领域,不仅提高了我们对睡眠的科学认识,也为改善睡眠质量提供了新的可能。例如,通过分析ECG和PPG数据,我们...
下图是PPG信号和ECG信号的对比 实际测量手指的PPG信号如下: 所以,只要测得到的PPG信号比较理想算出心率也不算什么难事。但是事实总是残酷的,由于测量部位的移动、自然光、日光灯等等其他的干扰,最终测到的信号可能是下面的这种,所以要通过很多方法进行滤波处理 ...
该方法的总体流程图如图所示 提取ECG、PPG 和ABP 信号。 对ECG和PPG信号进行预处理,主要包括去除基线漂移和运动伪影。 从预处理的 ECG 和 PPG 信号的周期以及 ABP 信号的参考血压(SBP 和 DBP)中导出波形特征。 使用机器学习、深度学习和所提出的模型训练 BP 估计模型。
我们的方法包括以下几个步骤:首先,我们使用ECG和PPG设备收集数据。然后,我们利用深度学习技术对数据进行预处理和特征提取。接着,我们构建一个深度神经网络模型,该模型能够接收ECG和PPG信号作为输入,并输出预测的血压值。为了验证我们的方法的有效性,我们设计了一系列实验,包括数据集的划分、模型的训练和验证等。
首先，ECG-PPG结合法通过测量心电信号与皮肤表面脉搏波信号的时间差（PTT），构建了与收缩压SBP的线性关系。这种方法理论成熟，但需额外的ECG设备，且个体差异和活动状态会影响测量准确性，需定期校准。然而，其精确度得到了广泛认可。相比之下，两路PPG结合法利用两个不同部位的脉搏波信号，如手指和手腕，...
- 采用高性能的光电容积脉搏波(PPG)传感器或心电图(ECG)传感器。ECG传感器能直接捕捉心电信号,是目前医用级心率监测中最准确的传感器类型。 - 对于追求高精度的产品,往往会同时集成PPG和ECG传感器,以实现互补和校验。 2. 高性能芯片: - 搭载高性能处理器和专用健康监测芯片,能够迅速处理传感器数据,实现快速且准确的...