Просмотреть запись

Применение методов машинного обучения для предсказания артериального давления по признакам сигнала фотоплетизмограммы

Электронный научный архив УРФУ

Информация об архиве | Просмотр оригинала
 
 
Поле Значение
 
Заглавие Применение методов машинного обучения для предсказания артериального давления по признакам сигнала фотоплетизмограммы
APPLICATION OF MACHINE LEARNING METHODS FOR PREDICTION OF BLOOD PRESSURE BY PHOTOPLETHYSMOGRAM FEATURES
 
Автор Мишанина, Д. В.
Mishanina, D. V.
 
Тематика BLOOD PRESSURE
PHOTOPLETHYSMOGRAM
MACHINE LEARNING
АРТЕРИАЛЬНОЕ ДАВЛЕНИЕ
ФОТОПЛЕТИЗМОГРАММА
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
 
Описание Работа посвящена разработке прототипа алгоритма машинного обучения, позволяющего определять систолическое и диастолическое артериальное давления с использованием признаков сигнала фотоплетизмограммы. Рассмотрены группы признаков сигнала фотоплетизмограммы, приведено сравнение производительности моделей машинного обучения, выполнена интерпретация полученных результатов.
The paper is devoted to the development of a prototype machine learning algorithm that allows to determine systolic and diastolic blood pressure using photoplethysmogram signal features. The groups of photoplethysmogram signal features are considered, the performance of machine learning models is compared, the results are interpreted.
 
Дата 2024-05-16T07:56:49Z
2024-05-16T07:56:49Z
2024
 
Тип Conference Paper
Conference object (info:eu-repo/semantics/conferenceObject)
Published version (info:eu-repo/semantics/publishedVersion)
 
Идентификатор Мишанина Д. В. Применение методов машинного обучения для предсказания артериального давления по признакам сигнала фотоплетизмограммы / Д. В. Мишанина. — Текст : электронный // ИНТЕР – Информационные технологии и радиоэлектроника : сборник тезисов студенческой конференции (Екатеринбург, 13-14 мая 2024 г.). — Екатеринбург : Издательский Дом «Ажур», 2024. — C. 126-129.
978-5-91256-646-2
http://elar.urfu.ru/handle/10995/133803
 
Язык ru
 
Связанные ресурсы ИНТЕР – Информационные технологии и радиоэлектроника (2024)
 
Формат application/pdf
 
Издатель Издательский Дом «Ажур»