[发明专利]一种连续无创血压监测方法及装置

权利要求书

1.一种连续无创血压监测方法，其特征在于，所述方法包括：

S1，获取初始上臂血压值，所述初始上臂血压值由血压测量仪器测量得到；所述上臂血压值包括：上臂收缩压、上臂舒张压及上臂平均压；

S2，执行血压拟合波形确定步骤：

S21，根据所述上臂平均压对指套压力值进行调整以使所述指套压力值等于所述上臂平均压，再实时采集指套压力信号及采集使用者设定部位的光电容积脉搏信号；

S22，根据所述上臂血压值、所述指套压力信号以及所述光电容积脉搏信号得到血压拟合波形；

S3，根据S2中的光电容积脉搏信号采用血压预测模型，对上臂血压值进行预测；返回步骤S2根据预测得到的上臂血压值进行血压拟合波形的确定。

2.根据权利要求1所述的连续无创血压监测方法，其特征在于，在执行步骤S3之前，还包括：

判断血压信号波动参数是否大于设定阈值；所述血压信号波动参数根据所述血压拟合波形得到；

在血压信号波动参数大于设定阈值时，采用血压测量仪器重新测量使用者的上臂血压值，执行步骤S2根据重新测量的上臂血压值进行血压拟合波形的确定。

3.根据权利要求2所述的连续无创血压监测方法，其特征在于，在执行步骤S3之前，还包括：

判断当前时刻与上次采用血压测量仪器测量使用者的上臂血压值时刻之间的时间间隔是否大于等于设定时间阈值；

在当前时刻与上次采用血压测量仪器测量使用者的上臂血压值时刻之间的时间间隔大于等于所述设定时间阈值时，采用血压测量仪器重新测量使用者的上臂血压值，并执行步骤S2根据重新测量得到的上臂血压值进行血压拟合波形的确定。

4.根据权利要求1所述的连续无创血压监测方法，其特征在于，采用基于过采样的极高速锁相技术采集光电容积脉搏信号。

5.根据权利要求1所述的连续无创血压监测方法，其特征在于，在所述采用血压预测模型，对上臂血压值进行预测之前，还包括：

获取训练数据集，所述训练数据集包括多组数据样本，每组数据样本包括光电容积脉搏信的特征参数和对应的历史有创血压值；

采用所述训练集对深度学习网络模型进行训练，获得训练后的网络模型作为血压预测模型。

6.根据权利要求5所述的连续无创血压监测方法，其特征在于，所述采用所述训练集对深度学习网络模型进行训练，获得训练后的网络模型作为血压预测模型，具体包括：

基于所述训练集，采用无监督学习方法训练所述深度学习网络模型的权重和偏差，生成训练后的权重和偏差；

将所述训练后的权重和偏差作为初始值输入BP神经网络中进行训练，生成优化后的权重和偏差；

将所述优化后的权重和偏差作为训练后的网络模型的网络参数，生成训练后的网络模型作为血压预测模型。