Papers with Code · CC BY-SA 4.0
Blood pressure estimation
Photoplethysmography (PPG) › Blood pressure estimation
19 평가 기록
8 datasets
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벤치마크
Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.
Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Local Lead Attention
PhysioNet Challenge score 2021: 0.521
논문
코드
DNN
F1 (1dAVb): 0.893F1 (RBBB): 0.932F1 (LBBB): 0.984F1 (SB): 0.882
논문
코드
Deep RNN
MAE for SBP [mmHg]: 8.54MAE for DBP [mmHg]: 6.7
논문
코드
1D CNN Encoder
F1(stratified10-fold): 0,35±0,01F2(stratified10-fold): 0,40±0,01G2(stratified10-fold): 0,19±0,01Accuracy(stratified10-fold): 0,20±0,02
논문
코드
Deep RNN
RMSE: 3.73
논문
코드
xresnet1d101
AUROC: 0.9279999999999999
논문
코드
V2Sa
Accuracy (Test): 93.96
논문
코드
Domain Knowledge Integrated CNN-xLSTM-xAtt Nrtwork
Mean Squared Error: 0.06%MAE: 1.58%
논문
코드
논문
1904.01949
2019-04-02
이 페이지의 평가 4건
F1 (1dAVb): 0.893F1 (RBBB): 0.932F1 (LBBB): 0.984F1 (SB): 0.882
F1(stratified10-fold): 0,35±0,01F2(stratified10-fold): 0,40±0,01G2(stratified10-fold): 0,19±0,01Accuracy(stratified10-fold): 0,20±0,02
Mean Squared Error: 0.06%MAE: 1.58%
1705.04524
2017-05-12
이 페이지의 평가 2건
RMSE: 3.73
MAE for SBP [mmHg]: 9.43MAE for DBP [mmHg]: 6.88
라이브러리
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