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한유덕 (순천향대학교) 손효원 (순천향대학교) 한준희 (순천향대학교) 백현재 (순천향대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2023.11
수록면
475 - 478 (4page)

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Oscillometric blood pressure measurement is a widely used method for estimating systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP). The traditional Maximum Amplitude Algorithm (MAA) method has a fixed ratio to estimate SBP and DBP, resulting in different blood pressure estimates depending on various physiological factors. In this paper, we extract five blood pressure features from oscillograms obtained from a self-designed and fabricated oscillometric sphygmomanometer and propose a DBN-DNN-based regression model to learn the relationship between SBP, DBP, and the extracted features. In this paper, blood pressure data provided by IEEE DataPort is used to train the deep learning model and AccuPulse NIBP Simulator is used to test the blood pressure measurement of the fabricated sphygmomanometer.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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