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Multi-model fusion of classifiers for blood pressure estimation.
IET Systems Biology ( IF 2.3 ) Pub Date : 2021-09-01 , DOI: 10.1049/syb2.12033
Qi Ye 1 , Bingo Wing-Kuen Ling 1 , Nuo Xu 1 , Yuxin Lin 1 , Lingyue Hu 1
Affiliation  

Prehypertension is a new risky disease defined in the seventh report issued by the Joint National Commission. Hence, detecting prehypertension in time plays a very important role in protecting human lives. This study proposes a method for categorising blood pressure values into two classes, namely the class of healthy blood pressure values and the class of prehypertension blood pressure values, as well as estimating the blood pressure values continuously only by employing photoplethysmograms. First, the denoising of photoplethysmograms is performed via a discrete cosine transform approach. Then, the features of the photoplethysmograms in both the time domain and the frequency domain are extracted. Next, the feature vectors are categorised into the two classes of blood pressure values by a multi-model fusion of the classifiers. Here, the support vector machine, the random forest and the K-nearest neighbour classifier are employed for performing the fusion. There are two types of blood pressure values. They are the systolic blood pressure values and the diastolic blood pressure values. For each class and each type of blood pressure values, support vector regression is used to estimate the blood pressure values. Since different classes and different types of blood pressure values are considered separately, the proposed method achieves an accurate estimation. The computed numerical simulation results show that the proposed method based on the multi-model fusion of the classifiers achieves both higher classification accuracy and higher regression accuracy than the individual classification methods.

中文翻译:

用于血压估计的分类器的多模型融合。

高血压前期是全国联合委员会发布的第七次报告中定义的一种新的危险疾病。因此,及时发现高血压前期对于保护人类生命具有非常重要的作用。本研究提出了一种将血压值分为两类的方法,即健康血压值和高血压前期血压值,以及仅使用光电容积描记图连续估计血压值的方法。首先,通过离散余弦变换方法执行光电体积描记图的去噪。然后,提取光体积描记图在时域和频域中的特征。接下来,通过分类器的多模型融合,将特征向量分为两类血压值。这里,支持向量机、随机森林和K近邻分类器用于执行融合。有两种类型的血压值。它们是收缩压值和舒张压值。对于每个类别和每种类型的血压值,使用支持向量回归来估计血压值。由于不同类别和不同类型的血压值是分开考虑的,所提出的方法实现了准确的估计。计算的数值模拟结果表明,所提出的基于分类器多模型融合的方法比单独的分类方法具有更高的分类精度和回归精度。随机森林和K-最近邻分类器用于执行融合。有两种类型的血压值。它们是收缩压值和舒张压值。对于每个类别和每种类型的血压值,使用支持向量回归来估计血压值。由于不同类别和不同类型的血压值是分开考虑的,所提出的方法实现了准确的估计。计算的数值模拟结果表明,所提出的基于分类器多模型融合的方法比单独的分类方法具有更高的分类精度和回归精度。随机森林和K-最近邻分类器用于执行融合。有两种类型的血压值。它们是收缩压值和舒张压值。对于每个类别和每种类型的血压值,使用支持向量回归来估计血压值。由于不同类别和不同类型的血压值是分开考虑的,所提出的方法实现了准确的估计。计算的数值模拟结果表明,所提出的基于分类器多模型融合的方法比单独的分类方法具有更高的分类精度和回归精度。它们是收缩压值和舒张压值。对于每个类别和每种类型的血压值,使用支持向量回归来估计血压值。由于不同类别和不同类型的血压值是分开考虑的,所提出的方法实现了准确的估计。计算的数值模拟结果表明,所提出的基于分类器多模型融合的方法比单独的分类方法具有更高的分类精度和回归精度。它们是收缩压值和舒张压值。对于每个类别和每种类型的血压值,使用支持向量回归来估计血压值。由于不同类别和不同类型的血压值是分开考虑的,所提出的方法实现了准确的估计。计算的数值模拟结果表明,所提出的基于分类器多模型融合的方法比单独的分类方法具有更高的分类精度和回归精度。由于不同类别和不同类型的血压值是分开考虑的,所提出的方法实现了准确的估计。计算的数值模拟结果表明,所提出的基于分类器多模型融合的方法比单独的分类方法具有更高的分类精度和回归精度。由于不同类别和不同类型的血压值是分开考虑的,所提出的方法实现了准确的估计。计算的数值模拟结果表明,所提出的基于分类器多模型融合的方法比单独的分类方法具有更高的分类精度和回归精度。
更新日期:2021-09-01
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