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Predict Blood Pressure by Photoplethysmogram with the Fluid-Structure Interaction Modeling

Communications in Computational Physics 2022年第4期31卷 1114-1133页

作者： Jianhong Chen Wenrui Hao Pengtao Sun Lian Zhang wilshire advisors llc Los AngelesCaliforniaUSA Department of Mathematics Pennsylvania State UniversityUniversity ParkPennsylvaniaUSA Department of Mathematical Sciences University of Nevada Las VegasLas VegasNevadaUSA In-Chao Institute Ltd ShenzhenChina

Blood pressure(BP)has been identified as one of the main factors in cardiovascular disease and other related *** how to accurately and conveniently measure BP is important to monitor BP and to prevent *** paper proposes an efficient BP measurement model by integrating a fluid-structure interaction model with the photoplethysmogram(PPG)signal and developing a data-driven computational approach to fit two optimization parameters in the proposedmodel for each *** developed BPmodel has been validated on a public BP dataset and has shown that the average prediction errors among the root mean square error(RMSE),the mean absolute error(MAE),the systolic blood pressure(SBP)error,and the diastolic blood pressure(DBP)error are all below 5mmHg for normal BP,stage I,and stage II hypertension groups,and,prediction accuracies of the SBP and the DBP are around 96%among those three groups.

关键词： Blood pressure prediction fluid-structure interaction PPG

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