摘要
本发明公开了一种基于特征差异的无创股动脉血流量估计,其中的基于特征差异的无创股动脉血流量估计方法,包括以下步骤:获取受试者指端和足背的PPG信号数据,并对指端和足背的PPG信号数据进行基线漂移校正、降噪、零值扩展预处理,获取预处理后的指端和足背的PPG信号数据;根据预处理后的指端和足背的PPG信号数据,基于预先训练的股动脉血流量估计模型,进行股动脉血流量估计处理,得到股动脉血流量的估计结果。本发明公开一种基于特征差异的无创股动脉血流量估计;通过分析指端与足背获取的光电容积脉搏波信号特征差异,评估股动脉血流量。利用深度学习算法,能够有效利用易于采集的生理信号,为下肢动脉疾病的治疗带来革新。
技术关键词
流量估计方法
长短期记忆网络
信号
离散小波变换
数据
sigmoid函数
心动周期
序列
注意力机制
卷积模块
状态更新
血管横截面
血流
下肢
校正
截取方法
深度学习算法
因子
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预测结直肠癌
结直肠癌患者
原始测序数据
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建立数据关联
高风险
风险预测模型
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智能监测系统
智能监测模块
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