[发明专利]无创连续的浅表动脉血管斑块狭窄率监测方法及装置

权利要求书

1.无创连续的浅表动脉血管斑块狭窄率监测方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取受测者的个人信息参数，并使用基于反射式光电容积脉搏波描记原理的采集装置采集受测者浅表动脉血管斑块处的脉搏波信号，对所述脉搏波信号进行滤波处理以获得符合要求的PPG信号；

步骤2：从所述PPG信号中提取出血流特性参数，所述血流特性参数包括PWTT、血压、血流量和最大血液流速；

步骤3：根据受测者的个人信息参数和所述血流特性参数生成特征向量，将所述特征向量输入至训练好的基于深度学习网络的狭窄率监测模型，所述狭窄率监测模型的输出即为受测者浅表动脉血管斑块处狭窄率。

2.根据权利要求1所述的无创连续的浅表动脉血管斑块狭窄率监测方法，其特征在于，所述个人信息参数包括身高、体重、年龄和性别。

3.根据权利要求1所述的无创连续的浅表动脉血管斑块狭窄率监测方法，其特征在于，步骤1中，采集脉搏波信号时采用的光源波长为850nm。

4.根据权利要求1所述的无创连续的浅表动脉血管斑块狭窄率监测方法，其特征在于，步骤2中，对所述PPG信号进行二阶微分得到PWTT。

5.根据权利要求4所述的无创连续的浅表动脉血管斑块狭窄率监测方法，其特征在于，步骤2中，从所述PPG信号中提取出血压具体包括：

分别按照公式(7)和公式(8)计算得到收缩压SBP和舒张压DBP：

SBP＝B+A*PWTT (7)

DBP＝C+D*SBP (8)

其中，A、B、C和D为根据实验测到的系数。

6.根据权利要求1所述的无创连续的浅表动脉血管斑块狭窄率监测方法，其特征在于，步骤2中，所述血流量是指一个心跳周期内的血流量变化Q。

7.根据权利要求6所述的无创连续的浅表动脉血管斑块狭窄率监测方法，其特征在于，按照公式(11)从所述PPG信号中提取出最大血液流速：

其中，α表示由受测者个人信息参数决定的参数，ΔQ_max表示根据PPG信号和其一阶微分信号得到最大血液流速对应时刻之后，在PPG信号中该时刻所对应的血流量变化取值。

8.根据权利要求1所述的无创连续的浅表动脉血管斑块狭窄率监测方法，其特征在于，所述深度学习网络采用DNN网络或LSTM网络。

9.无创连续的浅表动脉血管斑块狭窄率监测装置，其特征在于，包括：

信号采集模块，用于采集受测者浅表动脉血管斑块处的脉搏波信号；

数据处理模块，用于对所述脉搏波信号进行滤波处理以获得符合要求的PPG信号；

人机交互模块，用于获取受测者的个人信息参数；从所述PPG信号中提取出血流特性参数，所述血流特性参数包括PWTT、血压、血流量和最大血液流速；以及根据受测者的个人信息参数和所述血流特性参数生成特征向量，将所述特征向量输入至训练好的基于深度学习网络的狭窄率监测模型，所述狭窄率监测模型的输出即为受测者浅表动脉血管斑块处狭窄率。

10.根据权利要求9所述的无创连续的浅表动脉血管斑块狭窄率监测装置，其特征在于，所述信号采集模块采用MAX30101芯片。