RNN驱动的无束缚便携式脉搏波血压计：实时监测与误差控制

本文主要探讨了基于循环神经网络(RNN)的便携式脉搏波血压计的设计与实现。针对传统袖带血压计存在的不便性和不连续性问题，研究人员提出了一个创新的解决方案，即开发一款轻便、无束缚的血压监测设备。该设备利用光电传感器采集手指末端的脉搏波信号，这些信号是非线性和非稳定的，传统的简单模型难以精确预测血压。 RNN在其中起到了关键作用。通过3层循环神经网络结构，模型能够捕捉脉搏波信号的时间序列特性，自动提取并结合历史信息进行血压预测。这种方法无需额外依赖心电图或复杂的特征点提取，简化了数据处理流程。此外，与仅依赖PPG信号的传统机器学习模型相比，这种RNN模型具有更好的普遍适应性，因为它能够适应不同年龄和健康状况的人群。 文章的核心部分介绍了血压和脉搏波之间的关系，即血压的波动与血液在血管中的脉动性变化密切相关。通过光电容积描记法，可以根据血液容积的变化来推算血压，而RNN模型则负责高效地从脉搏波信号中提取血压的相关信息。经过实际测试，这款便携式脉搏波血压计的预测误差保持在±5mmHg，符合国际标准，证明了其在血压监测上的高精度。 这项研究不仅解决了传统血压计的局限性，还为智能穿戴健康监护设备的发展提供了新的思路和技术支持。便携式基于RNN的脉搏波血压计的出现，使得实时、连续的健康监测变得更加便捷和人性化，对于推动医疗健康领域的发展具有重要意义。