基于脉搏波时频图的局部脉搏波速智能估计
宋雯霞1
邓丽2
陈志1
魏嘉银1
卢友军1
张佳佳1
1.贵州民族大学 数据科学与信息工程学院,贵阳 5500252.贵州民族大学 数据科学与信息工程学院,贵阳 550025;云南大学 信息学院 电子工程系,昆明 650000
摘要：为解决传输时间(TT)法在颈动脉局部脉搏波速(CLPWV)检测中易受噪声、反射波等影响,导致 CLPWV 估计精度低的问题,本研究提出一种基于脉搏波时频特征分析的 CLPWV 智能估计方法.首先,建立不同年龄和血流动力学参数的4374 例颈动脉局部脉搏波传播数据库(CLPWPD),并计算脉搏波对应时频图的中心矩和纹理能量特征;然后,将两种特征分别与年龄等参数进行组合,形成两种对照特征集;最后,基于 5 种机器学习模型构建不同的 CLPWV 预测模型.结果表明,多层感知机(MLP)模型整体表现最好,且纹理能量特征与 MLP 模型组合受噪声影响较小,平均均方根误差(RMSE)仅为 0.134.本研究有望为临床早期精准筛查和预防颈动脉血管硬化提供新的技术参考途径.
关键词：颈动脉局部脉搏波速脉搏波时频图机器学习深度学习
分类号：R318(医用一般科学)
论文发表日期：2026-04-30
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：6( 157-162 )
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