Novel wavelet neural network algorithm for continuous and noninvasive dynamic estimation of blood pressure from photoplethysmography
Novel wavelet neural network algorithm for continuous and noninvasive dynamic estimation of blood pressure from photoplethysmography
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新型小波神经网络算法，用于通过光电体积描记法连续、无创动态估计血压
DOI：
10.1007/s11432-015-5400-0
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发表时间：
2016-11
影响因子：
8.8
通讯作者：
Chen Hongda
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Peng;Liu Ming;Zhang Xu;Hu Xiaohui;Pang Bo;Yao Zhaolin;Chen Hongda
提出了一种新的小波神经网络算法，用于血压的连续无创动态估计。与现有算法不同，所提出的算法利用光电容积描记术（PPG）和BP之间的相关性。基于PPG信号重建完整的BP波形，以提取收缩压（SBP）和舒张压（DBP）。为了提高鲁棒性，Daubechies小波作为神经网络的隐层节点函数。提出了一种优化的神经网络结构，以降低计算复杂度。此外，本文研究了一种非齐次弹性反向传播（IRBP）算法来计算隐层节点的权重。IRBP提高了收敛速度和重建精度。重症监护（MIMIC）数据库中的多参数智能监测，其中包含从患者监护仪捕获的各种生理参数，用于验证该算法。重建的BP信号与实际BP信号之间的标准差σ为4.4797 mmHg，其满足美国国家标准的医疗器械促进协会。重建的BP波形可用于提取SBP和DBP，其标准差σ分别为2.91 mmHg和2.41 mmHg。
This paper proposes a novel wavelet neural network algorithm for the continuous and noninvasive dynamic estimation of blood pressure (BP). Unlike prior algorithms, the proposed algorithm capitalizes on the correlation between photoplethysmography (PPG) and BP. Complete BP waveforms are reconstructed based on PPG signals to extract systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP). To improve the robustness, Daubechies wavelet is implemented as the hidden layer node function for the neural network. An optimized neural network structure is proposed to reduce the computational complexity. Further, this paper investigates an inhomogeneous resilient backpropagation (IRBP) algorithm to calculate the weight of hidden layer nodes. The IRBP improves the convergence speed and reconstruction accuracy. Multiparameter intelligent monitoring in Intensive Care (MIMIC) databases, which contain a variety of physiological parameters captured from patient monitors, are used to validate this algorithm. The standard deviationσbetween reconstructed and actual BP signals is 4.4797 mmHg, which satisfies the American National Standards of the Association for the Advancement of Medical Instrumentation. The reconstructed BP waveform can be used to extract the SBP and DBP, whose standard deviationsσare 2.91 mmHg and 2.41 mmHg respectively.
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DOI：
10.1007/s11432-010-4175-6
发表时间：
2011-02
期刊：
Science China Information Sciences
影响因子：
--
作者：
Xu Zhang;Weihua Pei;Beiju Huang;Shujing Wang;Ning Guan;Kai Guo;Yu Wang;Q. Gui;Jin Chen;Kai Wang;Huijuan Wu;Xiaoxin Li;Kai Li;Hongda Chen
通讯作者：
Xu Zhang;Weihua Pei;Beiju Huang;Shujing Wang;Ning Guan;Kai Guo;Yu Wang;Q. Gui;Jin Chen;Kai Wang;Huijuan Wu;Xiaoxin Li;Kai Li;Hongda Chen
DOI：
10.1109/i2mtc.2013.6555424
发表时间：
2013-05
期刊：
2013 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC)
影响因子：
--
作者：
Y. Kurylyak;F. Lamonaca;D. Grimaldi
通讯作者：
Y. Kurylyak;F. Lamonaca;D. Grimaldi
影响因子：
6
作者：
Igel, C;Hüsken, M
通讯作者：
Hüsken, M
影响因子：
--
作者：
Qinghua Zhang
通讯作者：
Qinghua Zhang
一种高效的半盲源提取算法及其在生物医学信号提取中的应用
DOI：
10.1007/s11432-009-0163-0
发表时间：
2009-10
期刊：
中国科学F辑:信息科学(英文版)
影响因子：
--
作者：
Lu Ke;Zeng JiaZhi;Ye YaLan;SHEU Phillip C-Y;Wang Gang
通讯作者：
Wang Gang