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申请/专利权人：安徽脉旺智能科技有限公司
摘要：本发明涉及一种基于PPG信号和深度学习算法的DPN筛查模型的构建方法，包括：获取PPG信号和人体生理特征，由PPG信号和人体生理特征组成实验数据集；对获取的实验数据集进行预处理，得到预处理后的实验数据集；基于预处理后的实验数据集构建神经网络模型，输出DPN筛查结果；采用性能评估指标对神经网络模型的性能进行验证，证明其有效性。本发明采用PPG信号进行筛查，在保证高准确率的同时也避免了传统DPN筛查方式的侵入性及其不适感；解决了人工设计和提取PPG特征方法具有局限性和复杂性的问题，有利于提高DPN筛查的准确率，取得了很好的筛查效果，降低了DPN筛查难度，使DPN筛查变得方便快捷。
主权项：1.一种基于PPG信号和深度学习算法的DPN筛查模型的构建方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1获取PPG信号和人体生理特征，由PPG信号和人体生理特征组成实验数据集；2对获取的实验数据集进行预处理，得到预处理后的实验数据集；3基于预处理后的实验数据集构建神经网络模型，输出DPN筛查结果；4采用性能评估指标对神经网络模型的性能进行验证，证明其有效性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽脉旺智能科技有限公司 基于PPG信号和深度学习算法的DPN筛查模型的构建方法
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