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On Using Maximum a Posteriori Probability Based on a Bayesian Model for Oscillometric Blood Pressure Estimation

机译:基于贝叶斯模型的最大后验概率用于示波血压估算

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摘要

The maximum amplitude algorithm (MAA) is generally utilized in the estimation of the pressure values, and it uses heuristically obtained ratios of systolic and diastolic oscillometric amplitude to the mean arterial pressure (known as systolic and diastolic ratios) in order to estimate the systolic and diastolic pressures. This paper proposes a Bayesian model to estimate the systolic and diastolic ratios. These ratios are an improvement over the single fixed systolic and diastolic ratios used in the algorithms that are available in the literature. The proposed method shows lower mean difference (MD) with standard deviation (SD) compared to the MAA for both SBP and DBP consistently in all the five measurements.
机译:最大幅度算法(MAA)通常用于估计压力值,它使用启发式获得的收缩压和舒张压示波幅度与平均动脉压之比(称为收缩压和舒张压比)来估算收缩压和舒张压。舒张压。本文提出了一种贝叶斯模型来估计收缩率和舒张率。这些比率是对文献中可用算法中使用的单个固定收缩期和舒张期比率的改进。在所有五个测量中,与SBP和DBP的MAA相比,所提出的方法均显示出较低的平均差(MD)和标准差(SD)。

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