A Non-Invasive Continuous Blood Pressure Estimation Approach Based on Machine Learning.

Chen, Shuo; Ji, Zhong; Wu, Haiyan; Xu, Yingchao

Chen, Shuo; Ji, Zhong; Wu, Haiyan; Xu, Yingchao.

Afiliação

Chen S; College of Bioengineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China. 20161902046@cqu.edu.cn.
Ji Z; College of Bioengineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China. Jizhong@cqu.edu.cn.
Wu H; Chongqing Medical Electronics Engineering Technology Center, Chongqing 400044, China. Jizhong@cqu.edu.cn.
Xu Y; College of Bioengineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China. 201719021053@cqu.edu.cn.

Sensors (Basel) ; 19(11)2019 Jun 06.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31174357

Assuntos

Determinação da Pressão Arterial/métodos; Pressão Sanguínea/fisiologia; Hipertensão/diagnóstico; Aprendizado de Máquina; Algoritmos; Humanos; Hipertensão/patologia; Fotopletismografia/métodos; Análise de Onda de Pulso

Palavras-chave

genetic algorithm (GA); machine learning; mean influence value (MIV); pulse transit time (PTT); pulse waveform

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Pressão Sanguínea / Determinação da Pressão Arterial / Aprendizado de Máquina / Hipertensão Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article País de afiliação: China

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