[发明专利]一种基于ECG信号和PPG信号的血压监测系统和方法

说明书

本发明涉及可穿戴设备领域，为一种基于ECG信号和PPG信号的血压监测系统和方法,包括生理信号采集模块、数据传输模块、数据预处理模块、特征提取模块、异常值检测模块、特征选择模块、血压回归预测模块；通过部署在智能手表的生理信号采集模块，同步采集佩戴者的ECG信号和PPG信号，数据预处理模块对生理信号数据进行预处理，特征提取模块提取ECG信号和PPG信号的特征，数据异常值检测模块根据提取的生理信号特征进行异常值检测并剔除相关样本，特征选择模块选择出与血压相关的生理信号特征，血压回归预测模块对提取的生理信号特征进行血压预测，使血压预测模型更加适配于每个用户。本发明提高了血压监测设备的便携性的同时也能确保血压监测的精度。

技术领域

本发明涉及可穿戴设备领域，具体涉及一种基于ECG信号和PPG信号的血压监测系统和方法。

背景技术

当前高血压已成为困扰人们健康的一大因素，是我国最常见、最具普遍性和代表性的慢性疾病之一，我国高血压的发病率占总人数的3％-10％，因此，针对高血压的及时监测和预防具有非常重大的意义。随着可穿戴医疗设备的蓬勃发展，为人们提供了更加便捷准确的自我健康监测方式。通过可穿戴设备，可以随时监测佩戴者的生理信号，如心电信号，脉搏信号，皮电信号等，从而获得佩戴者的健康状态，方便用户进行及时的预防和治疗。

目前测量血压主要方法是通过示波法进行血压测量，将袖带加压至阻断肱动脉血流，然后缓慢减压时测量手臂会传出压力小脉冲，通过仪器识别从手臂中传到袖带中的小脉冲，并加以差别，从而得到血压值，但是这种袖带式的血压测量方法难以集成到可穿戴电子设备上，不具备便携性，难以长时间监测佩戴者的血压状况。

发明内容

为解决现有技术所存在的技术问题，本发明提供一种基于ECG信号和PPG信号的血压监测系统和方法，同步采集用户的ECG信号和PPG信号，并对其进行特征提取等处理，选择出与血压相关的生理信号特征，使用迁移学习算法结合建立的数据库训练个人血压预测模型，对所选择的生理信号特征进行血压预测，使血压预测更加适配于每个用户，提高了血压监测设备的便携性，同时也能确保血压监测的精度。

本发明的一种基于ECG信号和PPG信号的血压监测系统，包括生理信号采集模块、数据传输模块、数据预处理模块、特征提取模块、异常值检测模块、特征选择模块、血压回归预测模块；

生理信号采集模块，用于同步采集用户的ECG信号、PPG信号；

数据传输模块，用于将所述ECG信号、PPG信号打包为数据包传输到手机移动端；

数据预处理模块，用于对采集到的ECG信号和PPG信号进行预处理，包括时间对齐、数据切分、信号去噪、归一化处理、峰值检测、数据剔除操作；

特征提取模块，用于对ECG信号和PPG信号进行特征提取；

异常值检测模块，用于检测并剔除在特征空间中分布的异常样本，获得纯净的样本数据；

特征选择模块，用于通过遗传算法筛选出与血压相关的生理信号特征；

血压回归预测模型模块，用于结合生理信号血压数据库，使用迁移学习算法针对每个用户进行血压预测模型训练，结合线性回归算法对选取的生理信号特征进行血压回归预测，输出收缩压和舒张压的预测值；调整血压预测模型参数，使得血压预测模型适配于每一位用户。

本发明的监测方法在本发明的一种基于ECG信号和PPG信号的血压监测系统的基础上实现，包括以下步骤：

步骤1、生理信号数据采集，同步采集用户的ECG信号和PPG信号；

步骤2、数据传输，将所述ECG信号、PPG信号打包为数据包传输到手机移动端，手机移动端将数据包上传至服务器；

步骤3、数据预处理，对ECG信号、PPG信号进行预处理，包括数据切分、时间对齐、信号去噪、归一化、峰值检测、数据剔除操作；