无袖带连续血压关联因素分析及其非线性建模

发布时间：2017-09-22 02:32

  本文关键词：无袖带连续血压关联因素分析及其非线性建模

  更多相关文章： 无袖带连续血压 脉搏波传播时间 特征选择 非线性建模 支持向量机

【摘要】：血压作为人体最重要的生理参数之一,是反映人体心血管功能的重要生理指标。目前,临床和家用血压测量通常都是单次测量或间断测量,这种测量方式不足以反映人体基本生理状况。连续血压的测量则可以实时地连续监测人体血压,在临床诊断和家庭保健中都具有非常重要的意义。但当前无创连续血压测量普遍存在操作复杂,需要佩戴袖带,设备昂贵等诸多不便,所以研究一种更为简便的无袖带连续血压测量方法具有非常重要的实际应用价值。本论文针对现有基于脉搏波传播时间机制的血压计算模型需要校准、精确度低等不足,研究了一种基于生理信号多特征融合分析的连续血压计算模型,通过对同步采集的人体心电信号、脉搏波信号等数据进行滤波预处理,提取了心电信号、脉搏波信号、脉搏波一阶导数信号以及脉搏波二阶导数信号的相关特征点,然后根据所提取的特征点计算了初步的建模特征参数。之后本论文在Pearson相关性分析的基础上分别建立了基于线性回归以及基于支持向量机回归的个体化连续血压模型,同时还根据遗传算法关联因素分析建立了基于遗传算法的个体化连续血压模型,然后本论文将以上三种血压模型进行了比较分析并从中选择出了建模效果最佳的支持向量机回归模型。实验结果表明,基于支持向量机的个体化连续血压模型估算的收缩压、舒张压以及平均动脉压的平均误差和标准差分别为0.001±3.21mmHg,0.002±2.3mmHg,0±2.4mmHg,并且其相关系数分别为0.977,0.975,0.977,比现有文献中基于PTT机制的血压模型具有更小的标准差以及更高的测量精度。因此,本论文所提出的基于生理信号多特征融合分析的连续血压计算方案具有广泛应用价值。
【关键词】：无袖带连续血压 脉搏波传播时间 特征选择 非线性建模 支持向量机
【学位授予单位】：南昌大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R443.5
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第1章 引言9-16
• 1.1 课题研究背景和意义9-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 论文的主要研究内容13-15
• 1.4 本章小结15-16
• 第2章 血压测量方法简介16-25
• 2.1 血压测量简介16
• 2.2 有创直接血压测量法16-17
• 2.3 无创间断血压测量法17-20
• 2.3.1 柯氏音法17-19
• 2.3.2 示波法19-20
• 2.4 无创连续血压测量法20-24
• 2.4.1 容积补偿法20
• 2.4.2 动脉张力测量法20-21
• 2.4.3 基于PWV或PTT的测量方法21-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第3章 实验数据采集25-33
• 3.1 数据采集工具25-27
• 3.1.1 MP150多生理记录仪25-26
• 3.1.2 Finapres-1000设备26-27
• 3.2 实验方案与数据采集过程27-32
• 3.2.1 实验方案27-29
• 3.2.2 PPG数据采集29-30
• 3.2.3 ECG数据采集30-32
• 3.2.4 连续血压参考数据采集32
• 3.3 本章小结32-33
• 第4章 生理信号处理与分析33-43
• 4.1 生理信号预处理33-34
• 4.1.1 PPG信号预处理33
• 4.1.2 ECG信号预处理33-34
• 4.2 生理信号特征点检测34-38
• 4.2.1 PPG特征点检测35-37
• 4.2.2 ECG特征点检测37-38
• 4.3 生理信号特征参数计算38-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第5章 无袖带连续血压关联因素分析43-54
• 5.1 遗传算法43-46
• 5.1.1 遗传算法原理43-45
• 5.1.2 运算过程45-46
• 5.2 关联因素分析46-53
• 5.2.1 Peason相关性分析46-48
• 5.2.2 遗传算法选择特征48-53
• 5.3 本章小结53-54
• 第6章 无袖带连续血压建模与结果分析54-71
• 6.1 回归分析方法介绍54-55
• 6.2 个体连续血压建模55-70
• 6.2.1 基于线性回归的个体化连续血压建模58-62
• 6.2.2 基于支持向量机的个体化连续血压建模62-63
• 6.2.3 基于遗传算法的个体化连续血压建模63-65
• 6.2.4 与基于PTT的机制模型对比分析65-70
• 6.3 本章小结70-71
• 第7章 结论与展望71-73
• 7.1 结论71-72
• 7.2 进一步工作的方向72-73
• 致谢73-74
• 参考文献74-78

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本文编号：898301