blood pressure | BriefGPT - AI 论文速递

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机器学习分析收入和健康因素预测糖尿病
通过分析 2015 年 BRFSS 数据，我们深入研究了糖尿病与一系列健康指标之间的复杂关系，特别关注了收入这一新添加的变量。我们的综合分析不仅考察了每个因素的孤立影响，还探究了它们之间的相互关系以及对糖尿病的集体影响。我们的研究揭示了一个
PDF2 months ago
BP-DeepONet：一种用于无袖血压估计的物理启发 DeepONet 的新方法
该研究提出了基于物理信息的 DeepONet 方法的新框架来预测动脉血压波形，解决了连续无创测量动脉血压波形的问题，同时采用时间周期条件和 Windkessel 边界条件满足 Navier-Stokes 方程，通过引入元学习的概念来准确估计
PDF4 months ago
学习自两个十年的血压数据：7500 万病患接触中的人口特定模式
本研究基于包含 7500 万条记录的广泛数据集，探索并分析了血压在年龄、种族和性别等人口统计特征上的变化，结果发现性别对血压变化的影响并不显著，而舒张压在四十多岁年龄组呈现出一个独特的峰值，同时在一些种族群体中发现了血压分布的有趣相似性，
PDF5 months ago
利用面部视频估计心率和血压的相移远程光电测量
通过深度学习建立的两阶段视觉远程光电测量网络 (DRP-Net) 和边界血压网络 (BBP-Net) 可估算心率和血压，其中 DRP-Net 用于估算心率，BBP-Net 通过分析不同部位的光电信号的相位差估算收缩压与舒张压。与最近的方法相
PDF6 months ago
基于光电容积脉搏信号的高维表示的高血压检测
提出了一种基于随机卷积核的高维表示技术，用于利用 PPG 信号检测高血压，结果表明这种关联不仅限于心率和血压，证明了用于一般化的高血压检测的可行性，并且利用卷积核的转换作为端到端时间序列特征提取器优于先前研究和最先进的深度学习模型。
PDFa year ago
血压测量技术调查：解决潜在偏差来源
本研究探讨了血压测量中的偏差，主要包括血压测量设备、主体因素和测量周期，并探讨如何使用机器学习技术来监测和预测血压的变化和可能存在的偏移。
PDFa year ago
Vital Videos: 带有 PPG 和血压地面真实值的数据集
本文介绍了一份由近 900 名不同性别、年龄、肤色的参与者组成、记录了两个 30 秒无损视频、同步 PPG 波形和一次单个血压测量的数据集，旨在协助远程生命体征测量的研究和开发。
PDFa year ago
血压估算的挑战：通过脉搏波分析探究
探讨使用 PPG 脉搏波分析技术预测血压的可行性，提出了新的评估工具，发现血压预测使用 PPG 多值映射因子为 33.2％，低互信息为 9.8％，这些结果提供了达成通过 PPG 脉搏波分析实现可穿戴式血压测量目标的更为现实的进展情况。
PDFa year ago
ICMLBP-Net：使用光谱图连续估计动脉血压的高效深度学习
该研究提出了一个端到端基于深度学习的方案，使用图像采集的 PPG 波形来实时监测血压，该方法达到了良好的测量效果并部署在了一个树莓派设备上。
PDF3 years ago
CVPR基于深度学习的基于 PPG 和 rPPG 信号的血压预测评估
利用光电脉搏（PPG）信号来非侵入性地测量血压很有趣，尤其是通过基于机器学习技术的神经网络和个性化技术提高预测性能。
PDF3 years ago
PPG2ABP：使用完全卷积神经网络将光电波图（PPG）信号转换为动脉血压 (ABP) 波形
通过使用无创的 PPG 信号，结合深度学习技术，本文提出了一种预测连续动脉血压波形的方法 PPG2ABP，该方法在形态、幅度和相位上都有很好的预测效果，并且在 DBP、MAP 和 SBP 等参数的计算上表现出色。
PDF4 years ago
基于波形的 ANN-LSTM 网络利用心电图和光电脉搏图估计无腕带血压
研究提出一种以波形为基础的分层人工神经网络 - 长短期记忆模型用于血压估计，模型自动提取应用典型的 PPG 和 ECG 波形的形态特征并考虑其时间域变化，使血压可在一种非侵入性的连续方式下的可靠估计，预计将极大地促进移动健康护理设备的发展。
PDF6 years ago