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METHOD AND DEVICE FOR PREDICTING HYPOTENSION OF PATIENT USING NON-INVASION DATA BASED ON DEEP RUNNING

机译:用于使用基于深度跑步的非侵入数据预测患者低血压的方法和装置

摘要

A method for predicting hypotension in a patient using non-invasive data based on deep learning is provided. A method for predicting a user's hypotension using deep learning-based non-invasive data according to an aspect of the present invention includes: acquiring the user's PPG data, electrocardiogram data, and carbon dioxide partial pressure (CO2 capnography) data; preprocessing the PPG data, the electrocardiogram data, and the carbon dioxide partial pressure data; and inputting the pre-processed PPG data, the electrocardiogram data, and the carbon dioxide partial pressure data into a machine-learning deep neural network in advance, and calculating the hypotension predicted value of the user through the deep neural network.
机译:提供了一种使用基于深度学习的非侵入性数据预测患者在患者中的低血压的方法。 根据本发明的一个方面的基于深度学习的非侵入性数据预测用户的低血压的方法包括:获取用户的PPG数据,心电图数据和二氧化碳分压(CO2 CAPNography)数据; 预处理PPG数据,心电图数据和二氧化碳部分压力数据; 并提前将预处理的PPG数据,心电图数据和二氧化碳部分压力数据输入到机器学习深神经网络中,并通过深神经网络计算用户的低血压预测值。

著录项

  • 公开/公告号KR20210097516A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 연세대학교 원주산학협력단;

    申请/专利号KR1020200011308

  • 发明设计人 고상백;이솔암;이현주;

    申请日2020-01-30

  • 分类号A61B5;A61B5/021;A61B5/024;A61B5/318;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2022-08-24 20:28:24

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