基于体表心音的左心室血压预测方法研究

发布时间：2018-02-26 00:06

  本文关键词： 心音特征 左心室血压 血压预测 人工神经网络　出处：《生物医学工程学杂志》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文以心音特征为基础,实现了连续的左心室收缩压预测。通过对3只比格犬进行实验,以肾上腺素诱发心脏血流动力学发生变化,然后同步采集实验犬的心音、心电、左心室血压等信号,共获取了28组有效数据。通过提取心音特征,借助人工神经网络实现了反推左心室收缩血压,获得了较好的预测效果。本研究在较大的血压动态变化范围内,得到了绝对误差均值仅为7.3 mm Hg、预测血压与测量血压的平均相关系数为0.92的实验结果。研究结果显示,本文所述方法有助于实现无创的左心室血流动力的连续监测。
[Abstract]:Based on the characteristics of heart sounds, a continuous prediction of left ventricular systolic blood pressure (LVSBP) was achieved in this paper. The changes of cardiac hemodynamics were induced by epinephrine in 3 Beagle dogs, and the heart sounds and electrocardiogram of the dogs were collected synchronously. A total of 28 groups of effective data were obtained from the left ventricular blood pressure signals, and the systolic blood pressure of the left ventricle was pushed back by the artificial neural network by extracting the characteristics of the heart sounds. The experimental results show that the mean absolute error is only 7.3 mm Hg, and the average correlation coefficient between predicting and measuring blood pressure is 0.92. The results show that, in the range of blood pressure dynamic variation, the mean absolute error is only 7.3 mm Hg, and the average correlation coefficient between predicting blood pressure and measuring blood pressure is 0.92. This method is helpful for continuous monitoring of non-invasive left ventricular hemodynamics.
【作者单位】： 大连理工大学生物医学工程系;
【基金】：国家自然科学基金项目(61471081) 中央高校基本科研业务费项目(DUT15QY60,DUT16QY13)
【分类号】：R540.4

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本文编号：1535701