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基于长短期记忆网络和梯度提升的高血压患者RR间期时间序列预测方法

LSTM-XGBoost Based RR Intervals Time Series Prediction Method in Hypertensive Patients

摘要:

目的对高血压患者的RR间期进行预测,帮助临床医生对患者心脏状况进行分析和预警.方法以8位患者数据为样本,通过长短期记忆网络(LSTM)和梯度提升树(XGBoost)分别对患者的RR间期进行预测,将2个模型的预测结果通过方差倒数法进行组合,克服单一模型预测的劣势.结果提出的组合模型相较于单一模型在8位患者RR间期的预测上具有不同程度的改善效果.结论LSTM-XGBoost模型为高血压患者RR间期预测提供了方法,具有一定的临床价值.

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作者: 喻文杰 [1] 陈宏文 [1] 齐宏亮 [2] 潘智林 [2] 李翰威 [2] 胡德斌 [2]
期刊: 《中国医疗器械杂志》2024年48卷4期 392-395页 MEDLINEISTIC
分类号: R318
栏目名称: 研究与论著
DOI: 10.12455/j.issn.1671-7104.230728
发布时间: 2024-08-21
基金项目:
国家卫生健康委医院管理研究所医学工程研究项目 国家重点研发计划 广东省重点领域研发计划
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