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利用腕部脉搏波无创估测心脏每搏输出量的方法
目的 开发利用腕部采集的脉搏波信号无创估测心脏每搏输出量(stroke volume,SV)的算法,以实现在家庭环境中对SV的监测.方法 351名志愿者参与本研究,每名志愿者的样本数据包含桡动脉脉搏波信号和SV,前者使用小云心脉仪在腕部采集,后者利用超声设备获得,两者的测量同步进行.在剔除了39名有明显心血管异常的志愿者的数据后,样本数据被分为训练集和测试集两组,前者用于优化估测算法,后者用于检验算法的有效性.SV的估测方程基于在脉搏波信号上提取的6个特征点构建.考虑年龄、性别等生理因素对SV的影响,进一步按性别、年龄对志愿者进行二次分组,分别优化SV的估测方程.结果 对两组志愿者估测的SV与超声测量值均显示良好的相关性,其中训练集的皮尔逊相关系数r=0.776,测试集的相关系数r=0.725.结论 利用在腕部采集的脉搏波信号无创估测SV具有可行性,该方法有望实现在家庭环境中由使用者自主完成SV测量,对心血管健康的院外自主监测将是有益的补充.
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基于Android平台的心率变异性检测系统
目的 研制一种适合于家庭监护、远程医疗、操作简便的便携式心率变异性(heart rate variability,HRV)检测仪.方法 利用Android平台为数据处理中心和显示器,以STM32为微控制器,设计了一种通过反射式光电容积脉搏波(PPG)描记法采集腕部脉搏波信号的HRV检测系统.采集器采集的信号经模数转换后,由蓝牙发送至Android客户端并实时显示脉搏波,完成测量后对脉搏波数据进行滑动平均滤波处理,短时平均幅度差函数(AMDF)进行周期检测等,终得出HRV信息,且数据可云存储.结果 18个测试对象进行系统测试实验,得出系统平均相对误差为3.8％.结论 所研制的检测系统操作简便,运行稳定可靠,可满足家庭监护使用.
