[发明专利]一种多生理信号特征融合的无袖带连续血压测量方法

说明书

本发明公开了一种多生理信号特征融合的无袖带连续血压测量方法，包括：1.由Moens‑Korteweg脉搏波传导模型和动脉压力感受性反射(ABR)模型推导出动脉血压与人体光电容积描记脉搏信号(PPG)以及心电图信号(ECG)特征量之间的相关性模型；2.根据所述模型，通过与传统的袖带式血压计进行对比标定实验，确定所述模型中的个体差异化参数；3.运用所述的标定模型，通过测量PPG和ECG就能获得动脉血压估计值。通过上述方式，本发明无需传统的袖带式血压计就能够获得患者的连续血压值。

技术领域

本发明属于医疗器械技术领域，特别涉及一种多生理信号特征融合的无袖带连续血压测量方法。

背景技术

连续血压测量对人体健康监测和心血管疾病的临床诊断以及治疗具有重要意义,它提供了一种长期的人体心血管系统动态评价指标。传统的血压测量方法例如柯氏音听诊法和示波法使用充放气袖带挤压血管，通过测定袖带压力与动脉血压的平衡值进行血压测量。但由于袖带充放气需要的时间间隔，这种测量方式必然会造成血压观测的间歇性。并且长时间挤压血管会造成患者的生理不适以及影响测量精度。

发明内容

发明目的：针对上述缺陷，本发明提供一种无需传统血压计的充放气袖带且能够较准确地连续测量人体动脉血压值的多生理信号特征融合的无袖带连续血压测量方法。

技术方案：本发明提出一种多生理信号特征融合的无袖带连续血压测量方法，包括如下步骤：

(1)由Moens-Korteweg即M-K脉搏波传导模型和动脉压力感受性反射ABR模型建立动脉血压P与光电容积描记脉搏信号PPG以及心电信号ECG特征量之间的加权融合回归模型；

(2)根据所述加权融合回归模型，通过与传统的袖带式血压计进行对比标定实验，运用迭代最小二乘法标定加权融合回归模型中的个体差异参数；

(3)使用得到的个体差异参数，运用所述加权融合回归模型通过测量PPG和ECG特征量获得个体动脉血压的估计值。

进一步的，所述步骤(1)中建立动脉血压P与PPG和ECG特征量的相关关系模型，具体步骤如下：

其中PTT和HR为与血压相关的生理信号特征量，PTT为脉搏波传导时间，HR为心率；K₁，K₂，HR_h，HR_l，P_n，ε为模型待标定的个体差异参数；K₁，K₂为模型回归参数；HR_h，HR_l是ABR调节区间时的最高心率和最低心率；P_n为ABR调节区间心率中位值对应的血压值，ε为ABR调节区间的斜率。

进一步的，所述步骤(2)中标定模型个体差异参数的具体步骤如下：

(2.1)标定数据采集实验：分为动态实验和静态实验；

(2.2)信号特征提取：对采集到的信号进行特征提取，包括每个心率节拍下的脉搏传导时间PTT,心率HR，收缩压SBP和舒张压DBP；

(2.3)依据动态实验采集的生理数据计算ABR调控模型中的线性调节区间中的斜率ε，HR_h，HR_l，和P_n；然后运用迭代最小二乘算法确定模型中对应SBP和DBP的回归参数K_1s,K_2s以及K_1d,K_2d。

进一步的，所述步骤(2.1)中标定数据采集实验的具体步骤如下：

(2.1.1)静态实验：所有实验者首先静坐10分钟适应环境，然后在静坐状态下使用袖带血压计、指尖光电传感器，心电电极片同步采集血压，脉搏和心电信号10分钟；