典型文献
基于反向传播神经网络和医疗物联网的心理压力评估方法
文献摘要：
针对基于脉搏信号的人体心理压力测量分类结果精度不高的问题,提出一种基于反向传播(BP)神经网络和医疗物联网(IoMT)的心理压力检测系统设计方法.该系统采用以MAX30101为核心的光电容积脉搏波(PPG)采集模块来获取人体PPG数据,并基于小波去噪和RR尖峰检测方法得到心室搏动间距,利用时域和频域上的处理提取出心率变异性(HRV)作为特征,设计Adam自适应优化算法训练的神经网络模型实现心理压力程度3分类.同时为实现长时间不间断的检测与分析,设计基于IoMT的心理压力检测数据远程平台,实现24 h连续用户健康检测.实验结果表明,该系统检测准确度达到88.7％,较传统的心理量表测评和激素测量法能够有效方便的对心理压力程度进行分类.
文献关键词：
心理压力;反向传播神经网络;特征提取;医疗物联网技术;心率变异性
中图分类号：
作者姓名：
孟凡宸;曹乐;阚秀;张磊;田健鹏
作者机构：
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]孟凡宸;曹乐;阚秀;张磊;田健鹏-.基于反向传播神经网络和医疗物联网的心理压力评估方法)[J].中国医学物理学杂志,2022(07):886-892
A类：
MAX30101,医疗物联网技术
B类：
反向传播神经网络,心理压力,压力评估,脉搏信号,压力测量,IoMT,压力检测,系统设计方法,光电容积脉搏波,PPG,于小波,小波去噪,RR,尖峰,心室,搏动,频域,心率变异性,HRV,Adam,自适应优化算法,算法训练,模型实现,不间断,检测与分析,检测数据,续用,健康检测,系统检测,检测准确度,心理量表,测量法
AB值：
0.350352
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