【摘 要】
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众所周知,高血压是导致人类患上许多严重疾病的主要原因,如心血管疾病和肾脏疾病。而相比其它疾病,心血管疾病它一直是导致人类死亡的主要原因。因此,如何方便、连续、准确和安全的测量出人体血压,对我们预防心血管疾病的发生以及及时发现患心血管疾病的重要线索具有非同凡响的意义。在日常生活中,我们可分为无创和有创两种预测血压值的方法。对于有创的方法,使用动脉导管进行连续的血压测量是临床上的“金标准”,然而它是一
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众所周知,高血压是导致人类患上许多严重疾病的主要原因,如心血管疾病和肾脏疾病。而相比其它疾病,心血管疾病它一直是导致人类死亡的主要原因。因此,如何方便、连续、准确和安全的测量出人体血压,对我们预防心血管疾病的发生以及及时发现患心血管疾病的重要线索具有非同凡响的意义。在日常生活中,我们可分为无创和有创两种预测血压值的方法。对于有创的方法,使用动脉导管进行连续的血压测量是临床上的“金标准”,然而它是一种侵入式的测量,在测量的过程中容易使患者受到感染,存在潜在的并发症风险。而对于无创的方法,一般采用听诊法。然而这种方法不仅不方便,而且还无法实现连续测量。针对传统血压测量方法的问题,本文提出一种借助光电容积脉搏波（photoplethysmography,PPG）实现无创连续的血压测量方法。首先,对于原始的PPG信号,本文通过将离散余弦变换后的PPG信号的幅度系数按绝对值由大到小排序,随后通过自适应的阈值来由大到小选择幅度系数,选择的幅度系数接近阈值后执行离散余弦逆变换,从而达到去噪的效果。随后在降噪后的PPG信号中提取时域和频域特征,以此作为后续血压模型的输入。然后,将支持向量机、随机森林和K最近邻方法的分类模型进行融合,以多数服从少数为决策规则,利用该融合模型将特征向量分为两类,分别为正常的血压值和高血压前期的血压值。最后,本文将支持向量回归模型、随机森林回归模型和基于L1范数的线性回归模型预测出来的三个血压值,通过基于L2范数的线性回归模型得出最终的一个更为准确的血压值。最终的实验结果表明,相比单一的分类模型以及单一的回归模型,本文的融合模型方法具有更高的分类准确度及具有更高的回归精度。
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