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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 1 - 10 (10page)
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본 논문에서는 시계열 심전도 (Electrocardiogram: ECG) 및 광전용맥파 측정센서(Photoplethysmography: PPG)을 이용하여 혈압을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 혈압 (Blood pressure: BP)을 추정하기 위해 주기적 입력 신호를 생성하고 차동 및 임계값 방법에 따라 잡음을 제거한 다음 합성곱 신경망 알고리즘을 기반으로 하여 수축기 혈압과 이완기 혈압을 예측한다. 본 논문에서 사용된 데이터는 MIMIC 데이터베이스에서 총 3.1GB의 49명의 환자 데이터를 사용하였다. 실험 결과 수축기 혈압의 평균 제곱근 오차는 5.80mmHg, 이완기 혈압의 예측 오차는 2.78mmHg을 나타내었다. 또한, 영국 고혈압 협회가 제안한 혈압계 평가 방법을 적용하였을 때, 최고 성능인 등급 A를 만족함을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 혈압예측 알고리즘
3. 실험결과 및 분석
4. 결론
References
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
Allen, R. / 1981 / The Covariation of Blood Pressure and Pulse Transit Time in Hypertensive Patients / Psychophysiology 18(3):301~306
Babbs, C. / 2012 / Oscillometric Measurement of Systolic and Diastolic Blood Pressures Validated in a Physiologic Mathematical Model / BioMedical Engineering OnLine 11(56):1~22
Baker, P. / 1990 / Neural Network Processing of Oscillometric Waveforms and Blood Pressure Estimation from the Superficial Temporal Artery
Brien, E. / 2001 / Blood Pressure Measuring Devices : Recommendations of the European Society of Hypertension / British Medical Journal 322(7285):531~536
Chen, W. / 2000 / Continuous Estimation of Systolic Blood Pressure using the Pulse Arrival Time and Intermittent Calibration / Medical and Biological Engineering and Computing 38(5):569~574
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Baker, P. / 1990 / Neural Network Processing of Oscillometric Waveforms and Blood Pressure Estimation from the Superficial Temporal Artery
Brien, E. / 2001 / Blood Pressure Measuring Devices : Recommendations of the European Society of Hypertension / British Medical Journal 322(7285):531~536
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