摘要
本发明涉及于生命体征检测技术领域,具体为一种通过残差神经网络处理动脉血压波形信号的方法。包括对动脉血压波形信号进行预处理,从中提取特征数值;将动脉血压波形信号进行短时傅里叶变换,生成信号在时间‑频率域的幅度和相位图像,将图像以及特征数值输入残差神经网络模型,得到包括心输出量、每搏输出量在内的血液动力学参数的预测值;利用残差神经网络的时间序列预测能力,对未来一定时间内的血压趋势进行预测。本发明提供更准确的心排量参数的预测,更准确的低血压事件预测;此外还增加了对低血压事件预测的不确定性量化。
技术关键词
动脉血压波形
残差神经网络
血液动力学参数
短时傅里叶变换
体征检测技术
信号
超参数
数值
蒙特卡洛
图像
频率
指数
样本
序列
心率
网格
噪声
系统为您推荐了相关专利信息
电脑一体机
数据管理系统
声学特征
特征提取算法
频域滤波器
语音情绪识别方法
时域特征提取
频域特征提取
时序特征
短时傅里叶变换
燃料组件
特征检测方法
表面图像数据
表面特征检测装置
融合图像特征
跳频
频谱特征
识别方法
短时傅里叶变换
形态学滤波