使用深度学习预测非侵入性血压：PPG和rPPG信号的开源实现

使用深度学习预测非侵入性血压：PPG和rPPG信号的开源实现

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/no/non-invasive-bp-estimation-using-deep-learning

项目简介

这个开源项目是基于论文“利用深度学习评估非侵入性血压预测从PPG和rPPG信号”[1]的研究成果。它提供了一套完整的工具链，包括数据下载、预处理、以及使用Tensorflow 2.4.1进行神经网络训练，以从PPG（光电容积描记法）和rPPG（远程PPG）信号中预测血压值。

如果你在研究非接触式健康监测或血压预测领域，此项目将是你的重要资源。项目包含了从MIMC-II数据库获取数据，数据预处理，以及训练神经网络的脚本，所有这些都可通过命令行执行。

项目技术分析

该项目采用Python 3.8和TensorFlow 2.4.1框架构建，为BP预测提供了多种神经网络结构，如AlexNet、ResNet、Slapnicar架构和LSTM网络。在训练过程中，利用早期停止策略来防止过拟合，并保存最佳模型权重用于后续的个性化调整。数据处理方面，信号被划分为窗口并提取关键特征，然后转换为.tfrecord格式供训练使用。

应用场景

此项目适用于：

1. 非侵入性血压监测系统的开发。
2. 深度学习在生物医学信号处理中的应用研究。
3. 远程健康监护设备的数据分析与建模。
4. 对接触式和非接触式传感器数据融合的研究。

项目特点

1. 全面性：涵盖了从原始数据下载到预测模型训练的全过程。
2. 灵活性：支持多种神经网络结构，适应不同需求。
3. 可扩展性：允许用户添加自定义预处理步骤和模型，便于个性化和优化。
4. 高效性：通过.tfrecord格式加速数据读取，提高训练效率。
5. 易用性：提供清晰的命令行接口，易于集成进现有工作流。

为了开始探索，你可以参考项目文档进行环境配置，安装必要的依赖，并按照提供的脚本顺序运行。这将帮助你重现论文中的研究成果，或者推动你的新研究方向。

要了解更多信息，请参阅项目仓库，那里有详细的安装和使用指南，以及如何引用此项目的信息。

**注释**

[1]: 论文链接

non-invasive-bp-estimation-using-deep-learning Assessment of non-invasive blood pressure prediction from PPG and rPPG signals using deep learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/no/non-invasive-bp-estimation-using-deep-learning