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发明公开
基于CNN+LSTM和PPG信号的血压检测系统审中-实审

公开(公告)号：CN117100239A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311061808.6

申请日：2023-08-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 张琦 , 谢芊

IPC: A61B5/021 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08

Abstract: 本发明提供的是一种基于CNN+LSTM的血压检测系统设计。其特征是：它是由输入PPG信号；对PPG信号进行预处理；预处理后的PPG信号表示为单变量时间序列并贴上对应的血压标签；划分训练数据集和测试数据集；构建基于CNN+LSTM的血压检测模型；将训练集输入到血压检测模型进行训练；将测试集输入到血压检测模型对血压检测模型进行验证，验证其有效性。原始的PPG信号须经过预处理，消除噪声和无用信号，并将PPG信号进行分割将其转换成时间序列信号，再使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取，然后使用长短期记忆(LSTM)网络自动准确地估计血压。本发明应用于医疗、传感等应用领域。

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