基于脉搏波信号的无创血压测量的研究进展与展望
曹俊魏
程云章
上海理工大学 上海介入医疗器械工程技术研究中心,上海200093
摘要：脉搏波蕴含着许多人体生理与病理的重要信息,大量研究通过光电容积描记法(photoplethysmog-raphy,PPG)来利用脉搏波特征参数进行无创血压监测.为此,我们总结了脉搏波的特征参数及利用其进行血压测量的基本原理.然后,我们对利用脉搏波特征参数进行血压测量的有线性回归(linear regression,LR)模型、随机森林(random forest,RF)模型、支持向量机(support vector machines,SVM)模型和神经网络模型及不同模型的优缺点和研究进展进行综述.最后,对基于脉搏波信号的无创血压测量的研究进行展望.
关键词：脉搏波血压测量线性回归机器学习神经网络
分类号：R318(医用一般科学)
论文发表日期：2021-06-25
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 220-224 )
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