[发明专利]血压预测方法及装置

权利要求书

1.一种血压预测方法，其特征在于，包括：

获取检测对象的动脉血压数据，所述动脉血压数据包括平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据；

将所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据输入预设的低血压预测模型中，获得所述检测对象在预设时间段之后的血压值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取检测对象的动脉血压数据，所述动脉血压数据包括平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据之后，所述方法还包括：

基于插值算法，分别对所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据进行处理，获得目标采样率的平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于插值算法，分别对所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据进行处理，获得目标采样率的平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据之后，所述方法还包括：

分别对所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据进行数据清洗，获得目标数值范围内的平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取检测对象的动脉血压数据，所述动脉血压数据包括平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据之前，所述方法还包括：

获取至少一组样本采集数据，所述样本采集数据中包括采样对象在第一预设时刻之前的平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据；

分别对每组样本采样数据中的平均动脉压数据进行线性回归处理；

针对每组样本采样数据，从线性回归处理后获得的平均动脉压数据中提取采样对象在第二预设时刻的平均动脉压数据，其中所述第二预设时刻在所述第一预设时刻之后；

分别将每组样本采集数据，以及每组样本采集数据对应的采样对象在第二预设时刻的平均动脉压数据输入预设的预测模型，训练获得低血压预测模型。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若获得所述检测对象在预设时间段之后的血压值低于预设阈值，则输出警报信息。

6.一种血压预测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取检测对象的动脉血压数据，所述动脉血压数据包括平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据；

执行模块，用于将所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据输入预设的低血压预测模型中，获得所述检测对象在预设时间段之后的血压值。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一处理模块，用于基于插值算法，分别对所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据进行处理，获得目标采样率的平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二处理模块，用于分别对所述平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据进行数据清洗，获得目标数值范围内的平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取至少一组样本采集数据，所述样本采集数据中包括采样对象在第一预设时刻之前的平均动脉压数据、舒张压数据和收缩压数据；

第三处理模块，用于分别对每组样本采样数据中的平均动脉压数据进行线性回归处理；

提取模块，用于针对每组样本采样数据，从线性回归处理后获得的平均动脉压数据中提取采样对象在第二预设时刻的平均动脉压数据，其中所述第二预设时刻在所述第一预设时刻之后；

模型训练模块，用于分别将每组样本采集数据，以及每组样本采集数据对应的采样对象在第二预设时刻的平均动脉压数据输入预设的预测模型，训练获得低血压预测模型。

10.根据权利要求6-9中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

输出模块，用于在获得所述检测对象在预设时间段之后的血压值低于预设阈值时，输出警报信息。