非侵入式血压估计深度学习项目推荐

非侵入式血压估计深度学习项目推荐

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

项目基础介绍和主要编程语言

该项目名为“非侵入式血压估计深度学习”，由Fabian-Sc85开发并托管在GitHub上。项目的主要编程语言是Python，使用了TensorFlow 2.4.1和Python 3.8进行开发。该项目旨在通过深度学习技术，从PPG（光电容积脉搏波）和rPPG（远程光电容积脉搏波）信号中预测非侵入式血压。

项目核心功能

1. 数据下载与预处理：项目提供了从MIMIC-III数据库下载数据的脚本，并对下载的数据进行预处理，包括信号分割、提取基础血压值（SBP和DBP）等。
2. 深度学习模型训练：项目包含用于训练神经网络的脚本，这些神经网络用于基于PPG和rPPG信号的血压预测。支持的神经网络架构包括AlexNet和ResNet。
3. 模型个性化调整：项目还提供了对预训练神经网络进行个性化调整的脚本，以提高模型在特定个体上的预测准确性。

项目最近更新的功能

1. 数据集准备脚本优化：最近更新中，项目优化了prepare_MIMIC_dataset.py脚本，使其在数据预处理过程中更加高效，减少了不必要的计算和存储开销。
2. 新增模型评估功能：项目新增了模型评估脚本，可以对训练好的模型进行性能评估，生成详细的评估报告，帮助开发者更好地理解模型的表现。
3. 支持更多数据源：除了MIMIC-III数据库，项目现在还支持从Zenodo下载预处理好的数据集，方便用户快速开始实验。

通过这些更新，项目在数据处理效率、模型评估和数据源多样性方面都有了显著提升，为用户提供了更好的使用体验和更丰富的实验选择。

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