Název: Blood pressure estimation using smartphone
Autoři: Šíma, Jan ; Němcová, Andrea
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: This paper presents an experimental cuff-less measurementof systolic (SBP) and diastolic blood pressure (DBP)using smartphone. A photoplethysmographic signal (PPG) measuredby a smartphone camera is used to estimate blood pressure(BP). This paper contains comparison of several machinelearning (ML) methods for BP estimation. Filtering the PPGsignal with a band-pass filter (0.5-12 Hz) followed by featureextraction and using Random Forest (RF) methods separatelyor as a weak regressor in adaptive boosting (AdaBoost) or bootstrapaggregating (Boosting) reached the best results accordingto Association for the Advancement of Medical Instrumentation(AAMI) and British Hypertension Society (BHS) standardsamong all regression ML models. The mean absolute error(MAE) and standard deviation (SD) of Bagging model were4.532±3.760 mmHg for SBP and 2.738±3.032 mmHg for DBP(AAMI). This result meets the criteria of the AAMI standard.
Klíčová slova: blood pressure estimation; cuff-less measurementof blood pressure; machine learning
Zdrojový dokument: Proceedings II of the 29st Conference STUDENT EEICT 2023: Selected papers, ISBN 978-80-214-6154-3, ISSN 2788-1334

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/210673

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-531779


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Konferenční materiály > Příspěvky z konference
 Záznam vytvořen dne 2023-07-23, naposledy upraven 2023-08-06.


Není přiložen dokument
  • Exportovat ve formátu DC, NUŠL, RIS
  • Sdílet