基于CBL-iTransformer模型的中心动脉压波形重建方法
申请号:CN202510759834
申请日期:2025-06-09
公开号:CN120671075A
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于CBL‑iTransformer模型的中心动脉压波形重建方法,涉及中心动脉压评估技术领域。本发明通过方法的设计获得了波形重建模型(CBL‑iTransformer),波形重建模型基于改进的iTransformer架构,并融合了一维CNN和BiLSTM网络,显著提高了波形重建过程中数据特征提取能力,实现从RAP波形到CAP波形的重建;其中,首先将RAP波形输入到特征提取模块,再将通过波形重建模块输出重建的CAP波形,采用数据增强扩充数据样本量,提高模型性能;本发明通过和传统方法以及几种深度学习网络模型对比,采用的具有捕捉长短期记忆依赖的模型在桡动脉压重构中心动脉压方面优于其他方法,这证明了模型良好的重建性能。
技术关键词
波形
特征提取模块
双向长短期记忆网络
深度学习网络模型
非线性映射关系
时序特征
滑动窗口技术
多头注意力机制
数据特征提取
局部特征提取
序列
多尺度信息
学习特征
样本
估计方法