简化单个神经元模型用于强大的本地脉冲波速度传感,使用无生物阻抗装置
Sungcheol Hong1, Chin-To Hsiao1, Gerard L Cote2
1Department of Biomedical Engineering, Texas A&M University, College Station, TX 77843, USA; Center for Remote Health Technologies and Systems, Texas A&M Engineering Experiment Station, College Station, TX, 77843, USA.
Biosensors & bioelectronics
|September 24, 2024
概括
这项研究引入了一种新的生物阻抗模型,用于准确测量心血管健康监测的脉冲波速度 (PWV). 改进的方法提高了脉冲过渡时间 (PTT) 对动脉硬性和血压估计的可靠性.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 心血管生理学心血管生理学
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 脉冲到达时间 (PAT),脉冲过渡时间 (PTT) 和脉冲波速度 (PWV) 对于心血管评估至关重要.
- 目前用于PTT/PWV估计的生物阻抗方法存在数学不准确性.
- 目前的传感方法包括ECG-PPG,双PPG或双生物阻抗 (BioZ).
研究的目的:
- 为解决先前生物阻抗 PTT/PWV 方法中的数学不准确性.
- 使用加权的PTT段开发一个更准确,更稳定的PWV估计模型.
- 引入用于PTT和PWV测量的无绳生物阻抗装置.
主要方法:
- 开发了一个单个神经元模型,将PTT重量 (峰值-峰值,中间-中间,脚-脚) 纳入PWV计算.
- 使用了一种新的无带生物阻抗装置来获取数据.
- 对比PTT估计方法在六个受试者和两个动脉 (手臂和辐射动脉) 中.
主要成果:
- 确定了手臂动脉 (0.260,0.704,0.036) 和辐射动脉 (0.104,0.858,0.038) 的最佳PTT重量.
- 达到稳定的PWV值:手臂动脉 (5.2-5.9米/秒),半径动脉 (5.8-6.6米/秒).
- 在重复中证明了一致和可靠的PTT和PWV测量.
结论:
- 拟议的模型在PWV估计中提供了更高的准确性和稳定性.
- 该系统为监测心血管健康指标提供了更可靠的方法.
- 有可能改善无袖血压监测和动脉硬度评估.
