[发明专利]动脉血管年龄估算模型构建方法和装置

权利要求书

1.一种动脉血管年龄估算模型构建方法，其特征在于，包括：

采集样本用户的参考动脉血管年龄、生理信号及个体化信息；所述生理信号包括同步的PPG信号和ECG信号，所述个体化信息包括性别和臂展；

对于每个所述样本用户，按照性别分别执行加权特征获取操作：根据所述生理信号与所述个体化信息进行特征的提取；所述特征包括：脉搏波传导速度、归一化重博波与主波的时间延迟、归一化脉搏波上升支时间以及BMI指数；对各个所述特征进行归一化处理得到归一化特征；根据各个所述特征与所述参考动脉血管年龄的相关性系数分别计算各个所述特征的权重系数；根据所述归一化特征和所述权重系数计算各个所述特征的加权特征；

以每个所述样本用户的所述加权特征和所述参考动脉血管年龄作为样本数据训练神经网络，得到动脉血管年龄估算模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述生理信号与所述个体化信息进行特征的提取的步骤，包括：

对ECG信号进行R波峰值点检测，对PPG信号进行脉搏波起点A、主波B、潮波C、切迹D以及重博波E检测；

将脉搏传导距离除以所述脉搏波起点A与所述R波峰值点的平均时间延迟得到所述脉搏波传导速度；

将所述重博波E与所述主波B的平均时间延迟除以平均心跳周期得到所述归一化重博波与主波的时间延迟；

将所述主波B与所述起点脉搏波A的平均时间延迟除以所述平均心跳周期得到所述归一化脉搏波上升支时间。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个所述特征与所述参考动脉血管年龄的相关性系数分别计算各个所述特征的权重系数的步骤，包括：

通过相关系数分析分别求解所述特征与所述参考动脉血管年龄的相关性系数L_i；

按照以下公式分别计算各个所述特征的权重系数c_i：

其中，n为所述特征的数量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述归一化特征和所述权重系数计算各个所述特征的加权特征的步骤，包括：

将所述归一化特征分别乘以对应的所述权重系数获得各个所述特征的加权特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在执行加权特征获取操作的步骤还包括：

对所述PPG信号和所述ECG信号进行去噪预处理。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述个体化信息还包括以下一项或多项：自然年龄、身高、体重和烟龄；

对各个所述特征进行归一化处理得到归一化特征的步骤，包括：结合自然年龄和烟龄对各个所述特征进行归一化处理得到归一化特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集目标用户的生理信号及个体化信息；

对所述目标用户执行所述加权特征获取操作；

将所述目标用户的加权特征输入与所述目标用户的性别对应的所述动脉血管年龄估算模型，得到所述目标用户的动脉血管年龄。

8.一种动脉血管年龄估算模型构建装置，其特征在于，包括：

样本采集模块，用于采集样本用户的参考动脉血管年龄、生理信号及个体化信息；所述生理信号包括同步的PPG信号和ECG信号，所述个体化信息包括性别和臂展；

加权特征获取模块，用于对于每个所述样本用户，按照性别分别执行加权特征获取操作：根据所述生理信号与所述个体化信息进行特征的提取；所述特征包括：脉搏波传导速度、归一化重博波与主波的时间延迟、归一化脉搏波上升支时间以及BMI指数；对各个所述特征进行归一化处理得到归一化特征；根据各个所述特征与所述参考动脉血管年龄的相关性系数分别计算各个所述特征的权重系数；根据所述归一化特征和所述权重系数计算各个所述特征的加权特征；

训练模块，用于以每个所述样本用户的所述加权特征和所述参考动脉血管年龄作为样本数据训练神经网络，得到动脉血管年龄估算模型。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

目标采集模块，用于采集目标用户的生理信号及个体化信息；

目标加权特征获取模块，用于对所述目标用户执行所述加权特征获取操作；

年龄估计模块，用于将所述目标用户的加权特征输入与所述目标用户的性别对应的所述动脉血管年龄估算模型，得到所述目标用户的动脉血管年龄。