一种基于多参数融合的无袖带式连续血压测量方法的研究

摘要：

针对现有基于脉搏波传输时间的无创连续性血压测量算法精度不高的问题,该文综合考虑心电信号和血氧容积波与血压变化的相关性,提出一种基于BP神经网络的无创连续性血压测量方法.该文首先利用改进的心电信号算法提取出心电信号的 R 点,利用差分、阈值的方法提取出血氧容积波的特征参数,再经过特征解析,提取出与血压相关的15维特征向量,构建基于BP神经网络的血压计算模型,计算出逐拍的血压值.该方法在天坛医院等单位进行了医学临床比对测试,并通过因子分析法分析了15个特征参数的权重比.实验证明:在预测血压上,脉搏波传输时间的权重,大于相邻特征点之间的时间信息权重,大于脉搏波面积信息权重,大于脉搏波幅值信息权重;该方法精度优于其它相近方法,单次测量的舒张压和收缩压误差的平均值±标准差分别是-1.57±6.12 mmHg和-0.62±4.82 mmHg,重复测量误差的平均值±标准差分别是-2.12±5.10 mmHg和-2.52±4.41 mmHg.收缩压和舒张压的测量精度均达到了BHS血压标准的Grade A类和AAMI标准.

关键词：可穿戴式技术、连续血压、多参数融合、神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TP183;R318(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61302033;北京市自然科学基金Z16003;国家重点研发计划2016YFC1304302 The National Natural Science Foundation of China61302033;The Key Project of Beijing Municipal Natural Science FoundationZ16003;The National Key Research and Development Project2016YFC1304302

在线出版日期：2018-02-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：353-362