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申请/专利权人：重庆理工大学

摘要：本发明公开了一种基于跨域跨模态迁移的中心动脉压波形重构系统，包括桡动脉血压测量模块、指尖动脉压测量模块、数据处理模块、中心动脉压重构模块和数据显示模块；中心动脉压重构模块用于接收数据处理模块输出的桡动脉压力信号，用桡动脉压力信号重构出中心动脉压波形并获得压力信号和基本参数。本发明中心动脉压重构模块通过在虚拟数据集上训练深度学习网络模型并在真实数据上微调它们，利用迁移学习方法，使模型能够更好地适应目标数据。可以使用虚拟数据的统计信息和特征来重建目标数据，进一步提高了模型的预测精度和泛化能力，并降低了对原始中央动脉压力信号的依赖，从而提高了模型的实用性，实现高精度中心动脉波形重构。

主权项：1.一种基于跨域跨模态迁移的中心动脉压波形重构系统，其特征在于：包括桡动脉血压测量模块、指尖动脉压测量模块、数据处理模块、中心动脉压重构模块和数据显示模块；其中，桡动脉血压测量模块用于桡动脉血压信号的测量；指尖动脉压测量模块用于指动脉血压的测量；数据处理模块用于接收桡动脉血压测量模块和指尖动脉压测量模块的输出，并计算出指动脉与桡动脉的基本参数，得到桡动脉压力信号和指尖动脉压力信号；中心动脉压重构模块用于接收数据处理模块输出的桡动脉压力信号，用桡动脉压力信号重构出中心动脉压波形并获得压力信号和基本参数；数据显示模块同时与数据处理模块和中心动脉压重构模块连接，用于显示中心动脉压力信号、桡动脉血压信号和指尖动脉压力信号；所述中心动脉压重构模块按如下方法得到，1）获取源数据集；源数据集包括彼此独立的虚拟源数据集和非浸入式测量得到的真实源数据集，虚拟源数据集包括桡动脉压力虚拟数据和中心动脉压力虚拟数据；真实源数据集包括指尖动脉压力真实数据和桡动脉压力真实数据；2）首次训练；分别通过虚拟源数据集和真实源数据集基于深度学习方法对深度学习网络模型进行训练，得到对应的首次训练后的各深度学习网络模型；虚拟源数据集对深度学习网络模型训练时，桡动脉压力虚拟数据作为输入，中心动脉压力虚拟数据作为输出标签，以输入桡动脉压力虚拟数据来预测中心动脉压力虚拟数据；真实源数据集对深度学习网络模型训练时，指尖动脉压力真实数据作为输入，桡动脉压力真实数据作为输出标签；3）再次训练；获取目标数据集，目标数据集为基于侵入式测量得到的真实目标数据集，真实目标数据集包括桡动脉压力真实数据和中心动脉压力真实数据；通过目标数据集分别对步骤2）得到的首次训练后的各深度学习网络模型进行再次训练，得到对应的再次训练后的各深度学习网络模型；训练时，真实目标数据集中的桡动脉压力真实数据作为输入，真实目标数据集中的中心动脉压力真实数据作为输出标签；4）确定最终的深度学习网络模型；基于真实目标数据集中的中心动脉压力真实数据来评价再次训练后的各深度学习网络模型，将评价最优的再次训练后的深度学习网络模型作为最终的深度学习网络模型，并作为所述中心动脉压重构模块。

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