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摘要
血压是反映人体心血管系统状况重要信息的四个生命体征之一。随着科技的进步，智能化血压测量逐渐融入人类的日常生活当中。针对当下血压测量方法复杂，测量精度不高等问题，提出了一种基于嵌入SE注意力机制的时域卷积网络(TCN-SE)模型。该网络有效解决了现有方法中模型过拟合的问题，且进一步加强了模型对于不同通道信息的关注度。在保证信息完整的前提下，该模型可有效增大感受野。在重症监护中的多参数智能监测(MIMIC-II)数据集进行实验测试，通过计算均方误差和平均绝对误差等指标，得出收缩压的误差为(5.09±7.04)mmHg,舒张压的误差为(2.96±4.23)mmHg,表明所提出的方法相比于现有方法误差损失更低，在血压测量领域具有广阔的应用前景。
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