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Non-invasive continuous blood pressure measurement based on mean impact value method BP neural network and genetic algorithm

机译：基于均值法BP神经网络和遗传算法的无创连续血压测量

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BACKGROUND: Non-invasive continuous blood pressure monitoring can provide an important reference and guidance for doctors wishing to analyze the physiological and pathological status of patients and to prevent and diagnose cardiovascular diseases in the clinical setting. Therefore, it is very important to explore a more accurate method of non-invasive continuous blood pressure measurement.

机译：背景：无创连续血压监测可以为希望在临床环境中分析患者的生理和病理状况以及预防和诊断心血管疾病的医生提供重要的参考和指导。因此，探索一种更准确的无创连续血压测量方法非常重要。

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期刊名称 IOS Press Open Library
作者
Xia Tan; Zhong Ji; Yadan Zhang;
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作者单位

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年(卷),期 -1(26),Suppl 1
年度 -1
页码 87–101
总页数 15
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Pulse wave transit time pulse wave parameters non-invasive continuous blood pressure measurement GA-MIV-BP neural network model;

机译：脉搏波传播时间;脉搏波参数;无创连续血压测量;GA-MIV-BP神经网络模型;

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