[发明专利]基于ECG和PPG信号的血压计算模型生成方法及血压测量系统

说明书

本发明涉及一种基于ECG和PPG信号的血压计算模型生成方法及血压测量系统，依据回归分析原理，综合分析ECG和PPG信号的特点计算出脉搏波到达人体不同位置处的时间和心率，再结合受试者的性别、年龄、健康状况等信息建立人体血压计算模型。

技术领域

本发明涉及生理数据采集装置技术领域，尤其涉及一种基于ECG和PPG信号的血压计算模型生成方法及血压测量系统。

背景技术

血压是评估一个人健康状况常用的手段，常用的充气式血压计技术成熟，但是测量过程较繁琐，用作临床监护时用户体验差，非专业用户难以自行准确操作，且测量过程会对用户产生压迫不适感。

一种较好的替代方案是采用ECG以及PPG信号传感器进行血压测量，能够实现无创连续测量血压，且可以彻底摆脱充气式血压计必须的袖带等额外部件束缚。

但是，对基于ECG以及PPG信号的血压测量方法，其信号处理分析是否有效直接决定了所得到的血压测量结果是否准确，对于同等条件采集到的ECG以及PPG信号采用不同的血压计算模型处理很可能会得出差异较大的血压结果；另一方面，血压测量不能摆脱人体自身状况，采用单一模型对应处理各类不同人群的血压测量，难免会产生不适应的情况，造成较大的误差。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明提出一种基于ECG和PPG信号的血压计算模型生成方法及血压测量系统，通过综合分析ECG和PPG信号的特点计算出脉搏波到达人体不同位置处的时间和心率，再结合受试者的性别、年龄、健康状况等信息建立人体血压计算模型，有助于通过ECG和PPG信号获得较为精确的血压测量结果。

为实现以上目的，本发明所采用的技术方案包括：

一种基于ECG和PPG信号的血压计算模型生成方法，其特征在于，包括：

依据用户属性设置若干分类子集，所述分类子集包括依据用户属性的不同，将用户人群划分的若干子集；

针对各分类子集筛选数据采集的对象；

采集各对象静息状态下的血压值以及输入变量值，获得对应各分类子集的样本；

依据分类子集，利用预设的公式通式和样本分别回归获得对应各分类子集的回归系数，得到若干分别对应分类子集的计算模型。

进一步地，所述用户属性包括年龄、高血压病史和/或性别。

进一步地，所述分类子集包括未成年人和成年人。

进一步地，所述成年人分类子集包括有高血压病史成年人和无高血压病史成年人。

进一步地，所述有高血压病史成年人分类子集包括有高血压病史成年男性和有高血压病史成年女性；所述无高血压病史成年人分类子集包括无高血压病史成年男性和无高血压病史成年女性。

进一步地，所述对应分类子集的各计算模型均遵循式I所示公式通式：

其中，z表示静息状态下的血压值，单位mmHg；l、Δt、h为输入变量值，l表示身高、单位米，Δt表示脉搏波从主动脉出发到达颈动脉和足背动脉处的总时间、单位秒，h表示心率、单位次/分钟，α,β,γ为回归系数。

进一步地，所述脉搏波从主动脉出发到达颈动脉和足背动脉处的总时间Δt的测量方法包括：

分别采集对象的心电信号S0、颈动脉PPG信号S1和足背动脉PPG信号S2；

在心电信号S0图形上任选一QRS波群波峰位置R1；

在颈动脉PPG信号S1图形上确定紧随R1后的脉搏波波峰位置P1，在足背动脉PPG信号S2图形上确定紧随R1后的脉搏波波峰位置P2；