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基于深度神经网络的连续无创血压检测及其应用研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第15-25页
    1.1 课题研究背景和意义第15-16页
    1.2 常用的连续血压测量方法第16-17页
        1.2.1 容积补偿法第16页
        1.2.2 动脉张力法第16-17页
        1.2.3 超声/磁性法第17页
        1.2.4 脉搏波传导速度/时间法第17页
    1.3 国内外研究现状分析第17-22页
        1.3.1 连续无创血压估计的研究现状第17-20页
        1.3.2 血压变异性分析的研究现状第20页
        1.3.3 血压变异性参数在心脑血管疾病方面的应用现状第20-22页
    1.4 本文的主要研究内容及贡献第22-23页
        1.4.1 研究内容第22-23页
        1.4.2 本文的贡献第23页
    1.5 论文的组织结构第23-25页
第二章 连续无创血压估计方法第25-64页
    2.1 引言第25页
    2.2 信号预处理第25-30页
        2.2.1 心电信号的预处理第25-27页
        2.2.2 PPG信号的预处理第27页
        2.2.3 基于小波的脉搏波奇变点检测第27-30页
    2.3 信号质量评估方法第30-37页
    2.4 实验设计第37-39页
        2.4.1 实验室血压实验第37-39页
        2.4.2 医院血压实验第39页
    2.5 基于传统脉搏波传导时间的血压估计模型第39-42页
        2.5.1 脉搏波传导速度/时间与血压第39-40页
        2.5.2 基于脉搏波传导速度/时间的血压估计模型第40-42页
    2.6 基于BP神经网络的血压估计模型第42-49页
        2.6.1 BP神经网络第42-45页
        2.6.2 实验室血压实验的结果第45-47页
        2.6.3 医院血压实验的结果第47-49页
    2.7 基于深度学习的血压估计模型第49-63页
        2.7.1 深度神经网络的构建第50-54页
        2.7.2 实验结果第54-60页
        2.7.3 医院血压实验结果讨论第60-63页
    2.8 本章小结第63-64页
第三章 血压变异性参数的提取与分析方法第64-72页
    3.1 血压与血压变异性第64-65页
    3.2 血压变异性的发生机制及其影响因素第65-66页
    3.3 血压变异性时域参数第66页
    3.4 血压变异性频域参数第66-69页
    3.5 血压变异性的非线性参数第69-71页
    3.6 本章小结第71-72页
第四章 血压变异性参数应用于高血压的早期预测第72-86页
    4.1 引言第72页
    4.2 研究对象与方法第72-75页
        4.2.1 研究对象第72-73页
        4.2.2 实验仪器与测量方案第73-75页
        4.2.3 血压变异性和心率变异性参数的处理与分析第75页
        4.2.4 实验数据与统计方法第75页
    4.3 实验结果第75-82页
    4.4 讨论第82-84页
    4.5 本章小结第84-86页
第五章 血压变异性参数评估高血压靶器官损害第86-102页
    5.1 引言第86-87页
    5.2 临床实验方案设计第87-89页
    5.3 数据计算与分析方法第89-94页
        5.3.1 左心室质量指数的计算第89-90页
        5.3.2 颈动脉壁运动位移的计算第90页
        5.3.3 颈动脉内中膜厚度与斑块的测量第90-91页
        5.3.4 分析方法第91-94页
    5.4 实验结果第94-101页
        5.4.1 血压变异性对高血压靶器官损害的早期评估第94-100页
        5.4.2 每搏血压变异性应用于早期颈动脉斑块的预测第100-101页
    5.5 本章小结第101-102页
第六章 结论和展望第102-104页
    6.1 主要研究工作第102-103页
    6.2 后续研究方向第103-104页
参考文献第104-115页
致谢第115-117页
作者简介第117-119页

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