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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提供了一种基于无监督脉搏波表征学习的无袖带血压估计方法及系统，首先获取待测光电容积描记信号；将信号输入至构建好的血压监测模型中，得到血压波形；模型的构建方法包括：获取样本数据集，并进行数据预处理和数据增强，得到预训练数据集及下游微调数据集；构建无监督脉搏波表征学习模块和下游微调血压估计模块；利用无标签的预训练数据集对无监督脉搏波表征学习模块进行训练，并将无监督脉搏波表征学习模块中的第一编码器的参数迁移至下游微调血压估计模块的第二编码器中；利用有标签的下游微调数据集对下游微调血压估计模块进行训练。本发明无需依赖血压标签，能在海量无标注的PPG信号数据集上学习高价值的与血压相关的生理表征。
主权项：1.一种基于无监督脉搏波表征学习的无袖带血压估计方法，其特征在于，包括：获取待测目标的待测光电容积描记信号；将所述待测光电容积描记信号输入至构建好的血压监测模型中，得到监测到的所述待测目标的血压波形；所述无袖带血压波形连续估计监测模型的构建方法包括：获取样本数据集；所述样本数据集包括具有光电容积描记信号的无标签子集以及具有光电容积描记信号和血压波形标签的配对子集；对所述样本数据集进行数据预处理和数据增强，得到无标签的预训练数据集及有标签的下游微调数据集；构建无监督脉搏波表征学习模块和下游微调血压估计模块；利用所述无标签的预训练数据集对所述无监督脉搏波表征学习模块进行训练，并将所述无监督脉搏波表征学习模块中的第一编码器的参数迁移至所述下游微调血压估计模块的第二编码器中；利用所述有标签的下游微调数据集对所述下游微调血压估计模块进行训练，得到训练好的血压监测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 基于无监督脉搏波表征学习的无袖带血压估计方法及系统
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