基于贝叶斯网络的体域网多模态健康数据融合方法

发布时间：2018-05-23 08:03

  本文选题：体域网 + 多模态　； 参考：《传感技术学报》2017年10期

【摘要】：体域网作为无线传感器网络在生物医学领域的一个重要分支能够远程实时监测人体多项健康数据。针对基于体域网采集到的多模态健康数据融合与分析方法进行研究,设计了一套包括动态心电传感器、血压传感器和血氧饱和度传感器的体域网组网方式,提出了一种基于贝叶斯网络模型和推理算法的心肌缺血监测识别方法。通过对60例确诊心脏病患者施行单一模态动态心电监测和多模态健康数据监测对比实验,验证了所提出的多模态健康数据融合方法能够有效提高无症状性心肌缺血的检出率,为临床应用提供了一种新的辅助判别手段。
[Abstract]:As an important branch of wireless sensor network in biomedical field, body area network can monitor human health data remotely and in real time. Based on the research of the multi-modal health data fusion and analysis method based on the body area network, a set of body area network networking method including dynamic ECG sensor, blood pressure sensor and blood oxygen saturation sensor is designed. A method of myocardial ischemia monitoring and identification based on Bayesian network model and reasoning algorithm is proposed. The results showed that the proposed multi-modal health data fusion method could effectively improve the detection rate of asymptomatic myocardial ischemia by performing single mode dynamic ECG monitoring and multimodal health data monitoring in 60 patients with confirmed heart disease. It provides a new method for clinical application.
【作者单位】： 张家口学院理学院;中国科学院苏州生物医学工程技术研究所;
【基金】：江苏省政策引导类计划(产学研合作)—前瞻性联合研究项目(BY2016049-01)
【分类号】：TN929.5;TP202;TP212.9

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本文编号：1923927