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Model-based oscillometric blood pressure estimation

2014· article· en· 8 citations· W1996056068 sur OpenAlex· 10.1109/memea.2014.6860103

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.
Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

Le tri à trois modèles

les 1 000 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Biomedical engineering paper proposing a model-based algorithm for oscillometric blood pressure estimation; the object is a device measurement method.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : conceptual
porte sur le Canada: non
confiance: high

It reviews biomedical blood-pressure estimation algorithms, not research methodology.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Biomedical engineering of oscillometric blood-pressure algorithms; clinical measurement, not research practice.

Résumé

Oscillometry is the most common measurement method used in automated electronic blood pressure (BP) monitors. A variety of oscillometric BP algorithms exist in the literature. However, most of these algorithms are without physiological and theoretical foundation. Moreover, most of the existing oscillometric algorithms estimate the BP from the envelope of the oscillometric pulses and ignore the wealth of information that the oscillometric pulses contain. More information could be obtained from the amplitude and time characteristics of the oscillometric pulses at different cuff pressures if an accurate mathematical model is developed. This paper reviews three novel model-based oscillometric BP estimation methods developed by our research group. These methods include (i) mathematical modeling of the oscillometric waveform envelope and BP estimation using neural networks, (ii) mathematical modeling of the oscillometric waveform and parameter estimation using extended Kalman filter, and (iii) mathematical modeling of the pulse transit time (PTT) and estimation of BP based on PTT-cuff pressure dependency. The performance of the proposed methods was evaluated on simulated and actual data in terms of mean error, mean absolute error, and standard deviation of error.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

La notice

Revue
Thématique
Non-Invasive Vital Sign Monitoring
Domaine
Engineering
Établissements canadiens
University of Ottawa
Organismes subventionnaires
Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistero dello Sviluppo EconomicoOntario Centres of Excellence
Mots-clés
WaveformKalman filterEnvelope (radar)Computer scienceMean squared errorApproximation errorAlgorithmMathematicsArtificial intelligenceStatistics
Résumé présent dans OpenAlex
oui