Model-based oscillometric blood pressure estimation
Notice bibliographique
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Biomedical engineering paper proposing a model-based algorithm for oscillometric blood pressure estimation; the object is a device measurement method.
It reviews biomedical blood-pressure estimation algorithms, not research methodology.
Biomedical engineering of oscillometric blood-pressure algorithms; clinical measurement, not research practice.
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».