連續(xù)血壓測量裝置、測量模型建立方法和系統(tǒng)與流程
本發(fā)明涉及血壓測量技術，特別是涉及一種連續(xù)血壓測量裝置、測量模型建立方法和系統(tǒng)。
背景技術：
相比于傳統(tǒng)的間斷式血壓測量方法，連續(xù)血壓測量方法對每個心動周期內(nèi)，能夠給出逐拍的血壓值。這對于了解血壓變化規(guī)律，預防心腦血管疾病，具有重要的意義。同時，由于連續(xù)血壓測量方法能夠實時追蹤被者的血壓值，不僅可以減少“白大衣高血壓”和“隱性高血壓”的隱患，有助于高血壓患者的日常監(jiān)護，還能夠間接反映降壓藥物對人體的效果，以避免藥物的濫用。另外，連續(xù)血壓測量，還有助于血壓變異性的分析，這對于進一步了解被試的身體狀況、評估心腦血管疾病的發(fā)生風險，具有重要的參考價值。
然而，目前的無創(chuàng)連續(xù)血壓測量設備，大多是基于容積補償法和動脈張力法的原理設計的。采用動脈張力法的測量設備可以達到較高的精度，基本能達到較長時間無創(chuàng)連續(xù)血壓測量的要求。但是由于傳感器對位移的高度靈敏性，要保持長時間傳感器測量位置相對固定比較困難，同時氣囊加壓裝置在長時間測量過程中也影響被測者舒適度，因此基于動脈張力的血壓測量設備在運動測量、長期測量以及簡化操作方面仍有許多問題亟待改進。采用容積補償法的測量設備可以連續(xù)測量每搏血壓，且能不失真地測出血壓波形。但是由于氣囊壓力的作用，長時間測量會導致靜脈充血而影響測量精度，同時會給被測者帶來不適。另外，基于容積補償法和動脈張力法的原理設計的無創(chuàng)連續(xù)血壓測量設備笨重、價格昂貴、攜帶和采集均不方便，不利于家庭的日常生理監(jiān)護。
技術實現(xiàn)要素：
基于此，有必要針對現(xiàn)有技術中的不足，提供一種連續(xù)血壓測量裝置、測量模型建立方法和系統(tǒng)。
一種連續(xù)血壓測量裝置，所述裝置包括：
信號采集器，包括心電信號采集器和脈搏波信號采集器，用于同步采集測量對象的多個連續(xù)的心動周期內(nèi)的心電信號和脈搏波信號，獲得兩組同步的心電信號和脈搏波信號；
信號接收模塊，用于接收兩組同步的心電信號和脈搏波信號；
血壓計算模塊，用于根據(jù)兩組同步的心電信號和脈搏波信號，提取所述脈搏波信號的第一特征點，并根據(jù)所述第一特征點獲取同一心動周期內(nèi)的心電信號的第二特征點，根據(jù)所述第一特征點和所述第二特征點獲取相應的特征值，利用評估參數(shù)從所述特征值中選取特征參數(shù)，根據(jù)預先建立的所述特征參數(shù)的血壓計算模型，獲取血壓值。
在其中一些實施例中，所述血壓計算模塊包括：
特征值獲取單元，用于根據(jù)兩組同步的心電信號和脈搏波信號，提取所述脈搏波信號的第一特征點，并根據(jù)所述第一特征點獲取同一心動周期內(nèi)的心電信號的第二特征點；
特征參數(shù)獲取單元，用于根據(jù)所述第一特征點和所述第二特征點，獲取相應的特征參數(shù)；和
血壓計算單元，用于根據(jù)預先建立的所述特征參數(shù)的血壓計算模型，獲取血壓值。
在其中一些實施例中，所述血壓計算模塊還包括：
濾波單元，用于分別對所述兩組同步的心電信號和脈搏波信號進行濾波處理。
在其中一些實施例中，所述特征參數(shù)包括：脈搏波傳播時間、心動周期、脈搏波收縮期上升時間和脈搏波K值。
在其中一些實施例中，所述特征參數(shù)的血壓計算模型包括多元線性模型，所述多元線性模型為：
SBP＝P·D·G，
MAP＝P·E·G，
DBP＝P·F·G，
其中，SBP為收縮壓，MAP為平均血壓，DBP為舒張壓，P＝[1 PWTT EcgPeriod PpgSystolicTime ppg_K]，PWTT為所述脈搏波傳播時間，EcgPeriod為所述心動周期，PpgSystolicTime為所述脈搏波收縮期上升時間，ppg_K為所述脈搏波K值，D、E和F分別為所述收縮壓、所述舒張壓和所述平均血壓對應的血壓系數(shù)矩陣，G為測量對象的生理參數(shù)矩陣，gender為性別，age為年齡，height為身高，weight為體重，BMI為體質比，armLength為臂長。
在其中一些實施例中，所述特征參數(shù)的血壓計算模型包括非線性模型，所述非線性模型包括基于支持向量機的非線性回歸模型，所述建立所述特征參數(shù)的血壓計算模型的過程包括：
獲取所述特征參數(shù)與所述收縮壓之間的訓練集；
利用所述基于支持向量機的非線性回歸模型構造決策函數(shù)并計算最優(yōu)化解；
根據(jù)所述決策函數(shù)獲取基于所述數(shù)據(jù)集的收縮壓及舒張壓系數(shù)矩陣；
根據(jù)所述收縮壓及舒張壓系數(shù)矩陣獲取最終的血壓值。
在其中一些實施例中，所述特征參數(shù)選取單元還用于，根據(jù)所述特征值初始化特征參數(shù)集和特征參數(shù)子集；選取多個候選特征子集；利用所述評估函數(shù)對所述多個候選特征子集進行評估，獲取符合預定條件的特征參數(shù)。
在其中一些實施例中，所述裝置還包括：
存儲模塊，用于存儲所述特征值、所述特征參數(shù)及其對應的血壓值；
顯示模塊，用于顯示所述特征值、所述特征參數(shù)及其對應的血壓值。
在其中一些實施例中，所述裝置還包括：
通信模塊，用于接收所述信號采集器采集的兩組同步的心電信號和脈搏波信號，并將存儲模塊存儲的各種數(shù)據(jù)發(fā)送至外部裝置；或者，
在信號采集器和信號接收模塊中分別設置無線信號收發(fā)單元，信號采集器和信號接收模塊之間通過無線信號進行數(shù)據(jù)傳輸與通信。
一種連續(xù)血壓測量模型建立系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：
信號獲取模塊，用于接收兩組同步的多個連續(xù)的心動周期內(nèi)的心電信號和脈搏波信號；
特征點提取模塊，用于提取所述信號獲取模塊獲取的所述脈搏波信號的第一特征點，并根據(jù)所述第一特征點獲取同一心動周期內(nèi)的心電信號的第二特征點；
特征值獲取模塊，用于根據(jù)所述第一特征點和所述第二特征點，獲取相應的特征參數(shù)；
模型建立模塊，用于建立所述特征參數(shù)的血壓計算模型。
一種連續(xù)血壓測量模型建立方法，所述方法包括：
獲取同步的多個連續(xù)心動周期內(nèi)的心電信號和脈搏波信號；
提取所述脈搏波信號的第一特征點，并根據(jù)所述脈搏波信號的第一特征點獲取同一心動周期內(nèi)的心電信號的第二特征點；
根據(jù)所述第一特征點和所述第二特征點，獲取相應的特征參數(shù)；
基于相應的特征參數(shù)，建立所述特征參數(shù)的血壓計算模型。
在其中一些實施例中，所述特征參數(shù)包括：脈搏波傳播時間、心動周期、脈搏波收縮期上升時間和脈搏波K值。
在其中一些實施例中，所述特征參數(shù)的血壓計算模型包括多元線性模型，所述多元線性模型為：
SBP＝P·D·G，
MAP＝P·E·G，
DBP＝P·F·G，
其中，SBP為所述收縮壓，MAP為所述平均血壓，DBP為所述舒張壓，P＝[1 PWTT EcgPeriod PpgSystolicTime ppg_K]，PWTT為所述脈搏波傳播時間，EcgPeriod為所述心動周期，PpgSystolicTime為所述脈搏波收縮期上升時間，ppg_K為所述脈搏波K值，D、E和F分別為所述收縮壓、所述舒張壓和所述平均血壓對應的血壓系數(shù)矩陣，gender為所述性別，age為所述年齡，height為所述身高，weight為所述體重，BMI為所述體質比，armLength為所述臂長。
在其中一些實施例中，所述特征參數(shù)的血壓計算模型包括非線性模型，所述非線性模型包括基于支持向量機的非線性回歸模型，所述血壓計算單元基于支持向量機的非線性回歸模型獲取血壓值的過程包括：
在其中一些實施例中，特征參數(shù)獲取步驟包括:
根據(jù)特征值初始化特征參數(shù)集和特征參數(shù)子集；
選擇評價函數(shù)，并根據(jù)所述評價函數(shù)生成多個特征參數(shù)子集；
根據(jù)所述評價函數(shù)從所述多個特征參數(shù)子集選取最優(yōu)特征參數(shù)子集。
上述實施例的血壓測量裝置和血壓計算方法及系統(tǒng)基于幾個特征參數(shù)便可以實現(xiàn)對血壓的無擾式連續(xù)測量。其具有高精準、低復雜度、低成本、測量方便、實時性高的特點。
附圖說明
圖1為本發(fā)明一個實施例的連續(xù)血壓測量裝置的結構框圖；
圖2為本發(fā)明另一個實施例的連續(xù)血壓測量裝置的結構框圖；
圖3為本發(fā)明一個實施例的信號采集器的結構框圖；
圖4為本發(fā)明一個實施例的連續(xù)血壓測量模型建立方法的流程圖；
圖5為本發(fā)明一個實施例的濾波后的心電信號和脈搏波信號示意圖；
圖6為本發(fā)明一個實施例的提取的脈搏波信號的第一特征點的示意圖；
圖7為本發(fā)明一個實施例的提取的心電信號的第二特征點的示意圖；
圖8為本發(fā)明另一個實施例的提取的心電信號的第二特征點的示意圖；
圖9為本發(fā)明一個實施例的收縮期上升時間和舒張期下降時間的示意圖；
圖10為本發(fā)明一個實施例的脈搏波K值示意圖；
圖11為本發(fā)明一個實施例的脈搏波傳播時間示意圖；
圖12為本發(fā)明一個實施例的連續(xù)血壓測量模型建立系統(tǒng)的結構框圖。
具體實施方式
為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
在示例性實施例中，血壓是血液在血管內(nèi)流動時，作用于血管壁的壓力，它是推動血液在血管內(nèi)流動的動力。心室收縮，血液從心室流入動脈，此時血液對動脈的壓力最高，稱為收縮壓(systolic blood pressure，SBP)。心室舒張，動脈血管彈性回縮，血液仍慢慢繼續(xù)向前流動，但血壓下降，此時的壓力稱為舒張壓(diastolic blood pressure，DBP)。心動周期(cardiac cycle)是指從一次心跳的起始到下一次心跳的起始，心血管系統(tǒng)所經(jīng)歷的過程。心臟舒張時內(nèi)壓降低，腔靜脈血液回流入心，心臟收縮時內(nèi)壓升高，將血液泵到動脈。心臟每收縮和舒張一次構成一個心動周期。一個心動周期內(nèi)動脈血壓的時域平均值為平均動脈壓(mean arterial blood pressure，MAP)。
血壓測量法大體可分為直接測量法和間接測量法兩大類。直接測量法是將連接壓力傳感器的導管經(jīng)皮直接插入大動脈或心臟檢測血壓信號，能夠進行連續(xù)測量。由于這種方法直接測得血壓，數(shù)據(jù)最為準確，因此被國際認定為血壓檢測的金標準，但其技術要求較高，且有一定創(chuàng)傷性，所以僅適用于危重病人的搶救和大手術病人。間接測量法是通過檢測動脈管壁的搏動、血管容積變化等參數(shù)間接得到血壓。由于這種方法簡便易行，因此在臨床上得到廣泛應用。
間接測量法又可分為間歇式測量法和連續(xù)式測量法兩大類。以柯氏音法和示波法為代表的間歇式測量法的基本原理是用氣袖阻斷動脈血流，然后在放氣的過程中通過檢測特征點時刻氣袖內(nèi)壓力來確定血壓值。這種方法的缺點是以測量過程中每搏血壓相同為前提，測得血壓是某一特定時刻的血壓值(只有不在同一心動周期內(nèi)的SBP和DBP 2個值)不一定是被測者有代表性的血壓值。連續(xù)式測量法是在某一時段內(nèi)無創(chuàng)連續(xù)的測量血壓，能夠檢測每搏血壓及連續(xù)的動脈壓波形，為臨床診斷與治療提供了更加充分的依據(jù)，特別是在臨床監(jiān)護以及特殊情況下觀察血壓連續(xù)變化方面具有傳統(tǒng)方法無法比擬的優(yōu)勢。以下將具體結合附圖詳細說明本發(fā)明的各個實施例方式。
本發(fā)明使用的術語“模塊”、“單元”是由組件構成的，“組件”指的是與本發(fā)明系統(tǒng)相關的實體，或者是軟件、硬件、硬件和軟件的結合。例如，組件可以是在處理器上運行的進程、對象、程序和計算機。作為示例，運行在移動終端的應用程序(application，APP)可以是組件。另外，組件可以包括一個或多個組件。
如圖1所示，本發(fā)明實施例的連續(xù)血壓測量裝置10包括：信號采集器100、控制模塊200、存儲模塊300和顯示模塊400。
信號采集器100采集涉及測量對象的生體活動的各項數(shù)據(jù)。這里，涉及生體活動的各種類型的數(shù)據(jù)(生體信息)可以是涉及心電、脈搏率、心跳率、等的數(shù)據(jù)(信息)。信號采集器100具有例如心電信號采集器110和脈搏波信號采集器120。使用心電信號采集器110從測量對象的心電檢測部位獲取心電信號。脈搏波信號采集器120從測量對象的脈搏波檢測部位獲取脈搏波信號。在本發(fā)明其中一些實施例中，心電信號包括心電圖，脈搏波信號包括脈搏波波形圖。將參考圖3在以下詳細地描述心電信號采集器110和脈搏波信號采集器120的配置。
控制模塊200整體地控制測量裝置10，并且處理例如由信號采集器100采集的測量對象的心電信號和脈搏波信號。具體地，控制模塊200基于信號采集器100采集的測量對象的心電信號和脈搏波信號來計算測量對象的血壓。此外，控制模塊200基于采集控制模塊240來控制信號采集器100的進行信號采集。
下面更加詳細地描述控制模塊200的功能和配置?？刂颇K200具有信號接收模塊210、血壓計算模塊220、顯示控制模塊230和采集控制模塊240。
信號接收模塊210用于接收信號采集器100采集的測量對象的心電信號和脈搏波信號。信號接收模塊210將接收的心電信號和脈搏波信號發(fā)送到血壓計算模塊220以進行血壓計算。
血壓計算模塊220基于信號接收模塊210接收的心電信號和脈搏波信號進行計算，獲取相應的特征參數(shù)并根據(jù)預先存儲的特征參數(shù)的血壓計算模型計算得到測試對象的血壓值。具體地，血壓計算模塊220用于根據(jù)兩組同步的心電信號和脈搏波信號，提取脈搏波信號的第一特征點，并根據(jù)第一特征點獲取同一心動周期內(nèi)的心電信號的第二特征點，根據(jù)第一特征點和第二特征點獲取相應的特征值，利用評估參數(shù)從特征值中選取特征參數(shù)，根據(jù)預先建立的特征參數(shù)的血壓計算模型，獲取血壓值。這里的特征參數(shù)包括：脈搏波傳播時間、心動周期、脈搏波收縮期上升時間和脈搏波K值等等。血壓計算模塊220有關血壓值計算的具體過程可參見下文中步驟404、步驟406、步驟408的相關說明。
而在本發(fā)明的其中一些實施例中，血壓計算模塊220還將計算得到的血壓值等的信息發(fā)送至顯示控制模塊230。
在本發(fā)明的一些實施例中，如圖2所示，血壓計算模塊220包括濾波單元222、特征值獲取單元224、特征參數(shù)獲取單元226和血壓計算單元228。
濾波單元222，用于對信號接收模塊210接收的兩組同步的心電信號和脈搏波信號進行濾波，以獲取濾波后的心電信號和脈搏波信號。在心電信號和脈搏波信號的檢測過程中，由于實際工作情況并非理想狀態(tài).檢測信號中往往含有很強的背景噪聲。這些背景噪聲包括工頻噪聲、肌電噪聲、呼吸波噪聲、人體動作和電極極化等引起的各種隨機噪聲。
特征值獲取單元224，用于經(jīng)濾波單元222濾波后的兩組同步的心電信號和脈搏波信號，提取出濾波后的脈搏波信號的第一特征點，然后根據(jù)第一特征點獲取同一心動周期內(nèi)的心電信號的第二特征點。在本實施例中，第一特征點包括脈搏波信號的波峰和波谷。第二特征點包括心電R波。
特征參數(shù)獲取單元226，用于根據(jù)第一特征點和所述第二特征點，獲取相應的特征參數(shù)。這里的特征參數(shù)包括心電生理參數(shù)、脈搏波生理參數(shù)和心電脈搏波生理參數(shù)。
血壓計算單元228，用于根據(jù)預先建立的特征參數(shù)的血壓計算模型，獲取血壓值。這里的血壓包括收縮壓、舒張壓和平均血壓。
顯示控制模塊230控制在顯示模塊400上顯示由控制模塊200處理的各種類型的數(shù)據(jù)信息和通過處理這些信息獲取的結果。例如，顯示控制模塊230控制顯示模塊400顯示由血壓計算模塊220計算得到的血壓值。另外，顯示控制模塊230控制顯示模塊400顯示由信息接收模塊210接收到的心電信號和脈搏波信號等的信息。
采集控制模塊240控制信號采集器100進行信號采集。例如，采集控制模塊240控制心電信號采集器110采集心電信號，同時采集控制模塊240控制脈搏波信號采集器120同步地采集多個連續(xù)心動周期內(nèi)的脈搏波信號。
以上詳細地描述了根據(jù)本發(fā)明公開的一些實施例中的控制模塊200的示意性配置，控制模塊200的配置不限于圖1中示出的示例。只要配置滿足上述功能，就可以通過任何功能塊來配置控制模塊200。
接下來，將描述本發(fā)明公開的其中一些實施方式的存儲模塊300。存儲沒模塊300存儲與信號采集器100采集的表示生體活動的各種類型的數(shù)據(jù)和/或控制模塊200處理的各種類型的數(shù)據(jù)。存儲模塊300存儲例如心電相關數(shù)據(jù)和脈搏波相關數(shù)據(jù)。此外，存儲模塊300也可以存儲數(shù)據(jù)處理模塊計算得到的血壓值。存儲模塊300還可以存儲在下述連續(xù)血壓測量方法中使用的特征點、特征參數(shù)和生理參數(shù)，以及用于有關特征參數(shù)的血壓模型等信息。數(shù)據(jù)處理模塊可以參照存儲模塊300中存儲的特征點、特征參數(shù)和生理參數(shù)，以及用于有關特征參數(shù)的血壓模型等信息來計算血壓。
此外，在圖1中，盡管給出了存儲模塊300設置在連續(xù)血壓測量裝置10中的示例，但是本發(fā)明公開的實施例不限于此。例如，測量裝置10還可以包括外部裝置連接的連接端口(未示出)，并且經(jīng)由該連接端口連接到設置在外部的外部存儲單元(未示出)。如果測量裝置10連接到外部存儲單元，則可以將存儲在存儲模塊300中的上述各種類型的數(shù)據(jù)存儲在外部存儲單元中。這里，連接端口可以是存儲卡連接器，而外部存儲單元可以是存儲卡(SD卡)。
顯示模塊400在顯示控制模塊200的控制下顯示由控制模塊200處理的各種類型的信息。例如，顯示模塊400可以是顯示器。如果顯示模塊400是顯示器，則顯示模塊400可以例如以數(shù)字或圖形的形式來顯示所測量的心電數(shù)據(jù)和脈搏波數(shù)據(jù)以及所計算出的血壓值等。
此外，測量裝置10可以進一步包括(未示出)例如揚聲器、頭戴式耳機等構成的音頻輸出模塊。如果測量裝置10包括音頻輸出模塊，則上述由顯示模塊400顯示的各種類型的信息可以由音頻輸出模塊輸出警報音來實現(xiàn)。此外，根據(jù)本發(fā)明公開的實施例，測量裝置10還可以包括用于向各種外部裝置發(fā)送信息和從外部裝置接收信息的通信模塊(未示出)。例如，通信模塊可以將信號采集器100采集的測量對象的各種生體活動的數(shù)據(jù)和控制模塊得到的各種類型的數(shù)據(jù)等信息發(fā)送至外部裝置。具體的，通信模塊可以將信號采集器100采集的測量對象的心電數(shù)據(jù)和脈搏波數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理模塊得到的血壓值等信息發(fā)送至外部裝置。這里，通信模塊將各種類型的數(shù)據(jù)發(fā)送到外部裝置的時間可以是每次測量涉及生體活動的各種類型的數(shù)據(jù)的實際時間，或各種類型的數(shù)據(jù)可以在結束一系列的血壓測量處理之后共同發(fā)送。
此外，通信模塊還可以接收在下述連續(xù)血壓測量過程法中使用的特征點、特征參數(shù)和生理參數(shù)，以及用于有關特征參數(shù)的血壓模型等信息，并且將所接收的信息存儲在上述的存儲模塊300或外部存儲單元中。因此，可以經(jīng)由通信單元來更新這些特征參數(shù)的血壓模型等信息。
此外，通信模塊可以采用有線或無線的通信方式。若通信模塊具有無線發(fā)射功能，則使用的無線發(fā)射方法可以是例如近場通信系統(tǒng)的藍牙或者被標準化的體域網(wǎng)的IEEE802.15.6。
此外，經(jīng)由通信模塊和測量裝置10通信的外部裝置可以是PC(個人計算機)或智能終端。這些外部裝置可以實現(xiàn)與控制模塊200相同的功能。由于外部裝置具有與控制模塊200相同的功能，則該外部裝置可以對從測量裝置10發(fā)送的各種類型的數(shù)據(jù)進行與控制模塊200相同的處理。
下面，參考圖3來描述信號采集器100中包括的心電信號采集器110和脈搏波信號采集器120的示意性配置。圖3示出了在圖1中示出的信號采集器100的示意性配置的結構框圖。心電信號采集器110包括心電電極112、心電信號采集模塊114和心電信號模數(shù)轉換模塊116。心電電極112需要直接和人體接觸，可以由鍍了一層氯化銀的銅片構成，主要作用是把人體心電信號良好地傳導到心電采集模塊上去。心電采集模塊114可以采用心電采集芯片，該心電采集芯片包括前置放大、右腿驅動、濾波和后置放大電路，經(jīng)過心電采集模塊114處理后的有用心電信號通過模數(shù)轉換器后，傳輸給信號接收模塊210。脈搏波信號采集器120包括脈搏波傳感器122、脈搏波信號采集模塊124和脈搏信號模數(shù)轉換器126。脈搏波傳感器122可以由發(fā)光二極管和光電二極管構成，可以采用透射或反射兩種測量方式。發(fā)光二極管可以發(fā)射特定光譜的光照(綠光/紅外光)，該光照射到人體血管上，通過光電二極管接收透射過血管或從血管反射回來的光，這個透射/反射光的強度的變化正好反映了人體脈搏的變化，從而采集到人體的脈搏波。脈搏波信號采集模塊124對脈搏波傳感器122傳送進來的脈搏波信號進行采樣，脈搏信號模數(shù)轉換器126對采樣的脈搏波信號進行模數(shù)轉換后傳輸給信號接收模塊210。
下面將參考圖4來描述本發(fā)明公開的上述實施例中的測量裝置10中的血壓測量模型建立方法。
步驟402，獲取同步的多個連續(xù)心動周期內(nèi)的心電信號和脈搏波信號。
在本發(fā)明的其中一些實施例中，對接收到的心電信號和脈搏波信號進行濾波處理，以去除心電信號和脈搏波信號中的噪聲的干擾。
具體的，根據(jù)心電信號和脈搏波信號的特性，可以采用小波變換的方法對獲取的心電信號和脈搏波信號濾波，濾波后的信號如圖5所示。
步驟404，提取脈搏波信號的第一特征點，并根據(jù)脈搏波信號的第一特征點獲取同一心動周期內(nèi)的心電信號的第二特征點。在本發(fā)明的其中一些實施例中，可以采用差分閾值法提取脈搏波信號的第一特征點，該第一特征點包括脈搏波信號的波峰和波谷。具體實現(xiàn)過程如下：
(1)獲取脈搏波信號的高頻成分。
通過對脈搏波信號進行微分處理，提取出其高頻信號。例如，按照下列公式對脈搏波信號求一階導數(shù)，dPPG(i)＝PPG(i+1)-PPG(i)，即相當于對其進行高通濾波。
其中，PPG(i)表示PPG波形中第i點信號的幅值，dPPG代表了PPG信號的一階差分。
(2)對脈搏波信號的高頻成分進行分段。
由于人體的脈率在一定的范圍內(nèi)變化，一般來說，脈率都會大于30次/分。因而，對脈搏波信號波形進行分段，例如以2s為一段，從而保證每段中都會有一個脈搏周期。
(3)對上述步驟(2)獲取的信號段進行閾值檢測。
查找每段的信號幅值的最大值；
獲取幅度超過最大值預定倍數(shù)的所有數(shù)據(jù)點(BigNumber)的位置，在本實施例中，預定倍數(shù)可以是0.3倍。
對上述獲取的數(shù)據(jù)點進行遍歷，查找相鄰兩個數(shù)據(jù)點位置之差超過預定時間長度的數(shù)據(jù)點。因為如果兩個數(shù)據(jù)點的位置超過第一預定時間，就能夠確定這兩個數(shù)據(jù)點位于一前一后的兩個不同脈搏波上。在本實施例中，第一預定時間可以為0.2s。
(4)查找脈搏波信號的波峰。
把上述(3)檢測到的前一個數(shù)據(jù)點的位置定義為Label，從而能夠確定脈搏波峰值的位置就在Label附近。由統(tǒng)計表明，脈搏波幅值超過最大幅值預定倍數(shù)的數(shù)據(jù)點，其時間持續(xù)長度不會超過第二預定時間。因此，在Label之后的第二預定時間內(nèi)進行遍歷，查找出此期間的最大值，最后確定脈搏波的波峰。在一些實施例中，第二預定時間可以為0.4s。
(5)查找脈搏波信號的波谷。
由于脈搏波本身具有的一些特性，使得能夠大致確定脈搏波波谷的位置在波峰之前第二預定時間的范圍內(nèi)。然后，查找該區(qū)間內(nèi)的最小值，從而確定脈搏波的波谷。
通過上述過程對脈搏波信號進行第一特征點提取，得到的結果如圖6所示。
確定第一特征點后，根據(jù)第一特征點獲取同一心動周期內(nèi)的心電信號的第二特征點。第二特征點包括心電的R波特征點。可以實現(xiàn)心電信號的第二特征點的獲取的方法較多，在本發(fā)明的一些實施例中，以區(qū)間最值法和小波變換法為例進行說明。
(1)區(qū)間最值法
由于心電與脈搏波是由在同一心動周期中產(chǎn)生，因此當脈搏波的峰谷值都確定后，便可以定位心電的R波。其具體步驟為：
當定位好PPG的波峰波谷后，在兩個相鄰的PPG波峰時間之間，遍歷相應的ECG信號，在其中尋找最大值點，即為ECG的R波。其效果如圖7所示。
(2)基于小波變換法的R波檢測步驟如下：
多尺度分解過程：選取二次樣條B小波為母小波對心電信號進行小多尺度分解，在本實施例中，多尺度分解為24尺度分解；
極大值檢測過程：由于R波的極大部分能量集中在尺度3上，本發(fā)明將在尺度3中進行極大值的檢測；對尺度3的小波系數(shù)d3進行掃描，將系數(shù)值大于0且與左鄰點連線斜率大于0的點構成正極大值候選集PosC。同時將系數(shù)值小于0且與左鄰點連線斜率小于0的點構成負極大值候選集NegC；
二值化過程：基于候選集平均值法確定第一閾值(th1)和第二閾值(th2)，并將正極大值點候選集PosC中凡是大于第一閾值th1的點存入正極大值集Pos中，且將其值置為1。將負極大值點候選集NegC中凡是小于第二閾值th2的點存入負極大值集Neg中，且將其值置為-1；
正負極大值對的配對過程：生成正極大值集及負極大值集后，考慮到R波峰值點處于極大值對之間的區(qū)間內(nèi)。故而需要進行正負極大值對的配對工作。定義極大值集合為loca，將正極大值集及負極大值集中的所有數(shù)據(jù)存入loca中。在loca集合中尋找相鄰兩點N1、N2，且N1值為-1，N2值為1，即相鄰兩點一個負極大值點，一個為負極大值點。定義模極大值對集合為Pair。如果N1，N2的實際距離小于80點，則將N1的實際位置存入Pair中。
候選點獲取過程：根據(jù)小波變換特性，R波峰值對應的數(shù)據(jù)點在經(jīng)過多尺度分解后，會對應于某一尺度上的極大值對連線的過零點。但是信號在小波變換中會產(chǎn)生位移，即R波峰點實際所對應的點有一定概率不是極大值對的過零點，兩點之間會有一定距離。但R波峰點一定是處于它們之間的區(qū)間內(nèi)。故而，在本發(fā)明的其中一些實施例中對R波峰點進行定位，采用分析極大值對之間的區(qū)間范圍的方法。區(qū)間范圍內(nèi)真實幅值最大的點定為R波峰候選點。定義R波峰點候選集為R_C，將符合閾值條件的候選點(即第二特征點)存入候選集為R_C中。
運用小波變換法，對心電信號進行定位，得到如圖8所示波形。
步驟406，根據(jù)第一特征點和所述第二特征點，獲取相應的特征參數(shù)。
根據(jù)上述步驟獲取的第一特征點和第二特征點分別計算出相應的特征值，這些特征值包括心電特征，脈搏波特征，和心電脈搏波融合特征。這些心電特征，脈搏波特征和心電脈搏波融合特征包括心電生理參數(shù)、脈搏波生理參數(shù)和心電脈搏波生理參數(shù)。
其中，心電生理參數(shù)主要包括但不僅限于：
心率(heart rate，HR)，是指心臟每分鐘跳動的次數(shù)；
心電周期(EcgPeriod)，代表了每個心動周期的時間長度；
SDNN：NN間期(即心動周期)序列的標準差；
pNN50：NN間期中相鄰兩個間期的差值大于50毫秒的個數(shù)，占所有的NN間期總數(shù)的百分比；
HRV三角指數(shù)：NN間期的總心搏數(shù)與NN間期直方圖高度的商；
LF：NN間期功率譜密度圖上低頻段(0.04Hz-0.15Hz)的積分；
HF：NN間期功率譜密度圖上高頻段(0.15Hz-0.4Hz)的積分；
LF/HF：NN間期功率譜密度圖上低頻段能量和高頻段能量之比。
脈搏波生理參數(shù)主要包括但不僅限于：
收縮期上升時間(ppgSystolicTime)：同一心動周期內(nèi)，脈搏波的波谷到波峰的時間間隔(如圖9中t1所示)；
舒張期下降時間(ppgDiastolicTime):同一周期內(nèi)，脈搏波的波峰到下一個波谷的時間間隔(如圖9中t2所示)；
脈搏波K值：脈搏波壓力脈動分量的平均值(Pm-Pd)，在脈動分量最大值(Ps-Pd)中所占的百分比(如圖10所示)；
脈搏波(PPG)的一階導數(shù)，二階導數(shù)特征值；
心電脈搏波生理參數(shù)：脈搏波傳播時間(Pulse Wave Transit Time，PWTT)：是ECG的R波頂點到PPG起始的時間間隔(如圖11)。
進一步的，利用評估參數(shù)從上述獲取的特征值中選取特征參數(shù)。
為實現(xiàn)連續(xù)血壓測量的低復雜度擬合，需剔除不相關或冗余的特征值，從而達到減少特征個數(shù)，提高測量精確度，減少運行復雜度的目的。
在本發(fā)明其中的一些實施例中，特征參數(shù)選擇過程如下：
(1)根據(jù)特征值初始化特征參數(shù)集和特征參數(shù)子集。
具體的，特征參數(shù)集F＝{f1,f2,...,fN}包括特征值獲取單元24所能獲取的所有的心電生理參數(shù)、脈搏波生理參數(shù)和心電脈搏波生理參數(shù)。特征參數(shù)子集F’初始設置為空集。
(2)選擇評價函數(shù)，并根據(jù)該評價函數(shù)生成多個特征參數(shù)子集。
在本發(fā)明其中的一些實施例中，采用基于信息增益的評價函數(shù)。其中，信息增益的計算方法如下：
假設存在特征子集A和特征子集B，分類變量為C，那么分類變量C的信息熵H(C)可表示為：
將特征Fj用于分類變量C的條件信息熵H(C|Fj)表示為：
則選用特征Fj前后的C的信息熵的變化成為C的信息增益(Information Gain)，可表示為：IG(C|Fj)＝H(C)-H(C|Fj)。
在本發(fā)明的一些實施例中，通過對特征子空間的搜索，基于決策樹的特征選擇方法，即基于信息增益最大化選擇一個特征參數(shù)作為決策樹的分裂屬性，從上至下遞歸地生成子節(jié)點，直到數(shù)據(jù)集不可分則停止決策樹停止生長。通過上述方法生成多個特征參數(shù)子集，上述的搜索過程可以采用完全搜索、啟發(fā)式搜索或隨機搜索。
(3)決策樹剪枝
利用上述定義的基于信息增益的評價函數(shù)對所建立決策樹進行剪枝，所得最終決策樹各分支節(jié)點處的特征即為最優(yōu)特征集。即，從上述步驟(2)獲取的多個特征參數(shù)子集選取最優(yōu)特征參數(shù)子集。
在本發(fā)明其中一些實施例中，基于評價函數(shù)對決策樹進行后剪枝，并返回最佳的分支屬性作為最優(yōu)特征參數(shù)子集。另外，可基于篩選器和封裝器選擇評價函數(shù)。常用的評價函數(shù)包括：相關性、距離、信息增益、一致性、分類器錯誤率。
在本發(fā)明其中一些實施例中，最終確定的特征參數(shù)(即最優(yōu)特征參數(shù)子集)包括：脈搏波傳播時間、心動周期、脈搏波收縮期上升時間和脈搏波K值。
步驟408，基于相應的特征參數(shù)，建立特征參數(shù)的血壓計算模型。
在本發(fā)明的一些實施例中，血壓值至少包括：收縮壓、舒張壓和平均血壓。
預先建立的特征參數(shù)的血壓計算模型包括多元線性模型和非線性模型。
在本發(fā)明的一些實施例中，多元線性模型是基于人體的多項生理參數(shù)和特征參數(shù)建立的，其可以獲取特征參數(shù)值對應的結果。該多項生理參數(shù)包括：性別、年齡、身高、體重、體質比和臂長中的至少一種。
例如，在訓練樣本集上，基于脈搏波傳導時間、心電周期、脈搏波收縮期時間、脈搏波特征K值，分別建立收縮壓(SBP)，平均血壓(MAP)和舒張壓(DBP)的多元線性回歸模型如下：
SBP＝a1+a2×PWTT+a3×EcgPeriod+a4×PpgSystolicTime+a5×ppg_K， (1)
MAP＝b1+b2×PWTT+b3×EcgPeriod+b4×PpgSystolicTime+b5×ppg_K， (2)
DBP＝c1+c2×PWTT+c3×EcgPeriod+c4×PpgSystolicTime+c5×ppg_K， (3)
針對不同的被試者，他們之間的系數(shù)ai,bi,ci各不相同。因此將針對不同被試者，對其回歸系數(shù)ai,bi,ci進行分析。通過大量的被試者的數(shù)據(jù)利用統(tǒng)計分析的方法挖掘出各個回歸系數(shù)與被試體自身的生理參數(shù)之間的關聯(lián)性，從被試者的各項生理參數(shù)中，挑選出了性別(gender)、年齡(age)、身高(height)、體重(weight)、體質比(BMI)和臂長(armLength)等生理參數(shù)，建立多元線性擬合回歸模型?；貧w系數(shù)ai,bi,ci與各種生理參數(shù)的關系可以表示為：
上述模型公式(1)、(2)和(3)可以演變?yōu)橄率龉?4)、(5)、(6)：
SBP＝P·D·G， (4)
MAP＝P·E·G， (5)
DBP＝P·F·G， (6)
其中，SBP為收縮壓，MAP為平均血壓，DBP為舒張壓，P＝[1 PWTT EcgPeriod PpgSystolicTime ppg_K]，PWTT為脈搏波傳播時間，EcgPeriod為心動周期，PpgSystolicTime為脈搏波收縮期上升時間，ppg_K為脈搏波K值，D、E和F分別為收縮壓、舒張壓和平均血壓對應的血壓系數(shù)矩陣，
gender為性別，age為年齡，height為身高，weight為體重，BMI為體質比，armLength為臂長。
在訓練數(shù)據(jù)集上，可以得到相應的血壓系數(shù)矩陣D、E和F，并建立相應的特征參數(shù)的血壓計算模型。
在本發(fā)明的一些實施例中，特征參數(shù)的模型包括非線性模型，非線性模型包括基于支持向量機的非線性回歸模型，建立特征參數(shù)的血壓計算模型的步驟包括：
1)獲取特征參數(shù)與收縮壓之間的訓練集。
設已知訓練集{(x1,SBP1),(x2,SBP2),...,(xN,SBPN)}，其中
Xi＝{PWTTi,EcgPeriodi,PpgSystolicTimei,PPG_Ki}；
2)支持向量機常用核函數(shù)包括線性、多項式內(nèi)積、Sigmoid內(nèi)積，徑向基核函數(shù)等，核函數(shù)可將原特征空間內(nèi)線性不可分的特征投影到另一個空間以實現(xiàn)有效分類。在本發(fā)明中，基于大規(guī)模統(tǒng)計數(shù)據(jù)結果選擇徑向基函數(shù)作為核函數(shù)和松弛變量(ε,C)；
3)構造并求解最優(yōu)化問題
得到最優(yōu)解
4)構造決策函數(shù)
其中，b可以通過以下方式求出，
5)在訓練集上，可以得到相應的收縮壓及舒張壓系數(shù)矩陣和b。最終血壓的計算公式可表示為：
通過對輸入的心電和脈搏波信號進行處理，提取出相應的特征值，并代入到上述獲取的特征參數(shù)的血壓計算模型，可以得到測量對象的血壓值，例如收縮壓、舒張壓和平均血壓。
如圖12所示，本發(fā)明中還提出一種連續(xù)血壓測量模型建立系統(tǒng)500，該系統(tǒng)500包括：信號獲取模塊502、特征點提取模塊504、特征值獲取模塊506和模型建立模塊508。
信號獲取模塊502，用于接收兩組同步的多個連續(xù)的心動周期內(nèi)的心電信號和脈搏波信號；
特征點提取模塊504，用于提取信號獲取模塊獲取的脈搏波信號的第一特征點，并根據(jù)第一特征點獲取同一心動周期內(nèi)的心電信號的第二特征點；
特征值獲取模塊506，用于根據(jù)第一特征點和第二特征點，獲取相應的特征參數(shù)；
模型建立模塊508，用于建立特征參數(shù)的血壓計算模型。
本實施例的連續(xù)血壓測量模型建立系統(tǒng)500用于實現(xiàn)前述的連續(xù)血壓測量模型建立方法，因此連續(xù)血壓測量模型建立系統(tǒng)中的具體實施可參見前文連續(xù)血壓測量模型建立方法的實施例部分，例如，信號獲取模塊502、特征點提取模塊504、特征值獲取模塊506和模型建立模塊508分別用于實現(xiàn)上述連續(xù)血壓測量模型建立方法中步驟402、404、406和408，所以，其具體實現(xiàn)方式可參照前文中有關步驟402、404、406和408的各個實施例的描述，在此不再累述。
圖4為本發(fā)明一個實施例的連續(xù)血壓測量模型建立方法的流程示意圖。應該理解的是，雖然圖4的流程圖中的各個步驟按照箭頭的指示依次顯示，但是這些步驟并不是必然按照箭頭指示的順序依次執(zhí)行。除非本文中有明確的說明，這些步驟的執(zhí)行并沒有嚴格的順序限制，其可以以其他的順序執(zhí)行。而且，圖4中的至少一部分步驟可以包括多個子步驟或者多個階段，這些子步驟或者階段并不必然是在同一時刻執(zhí)行完成，而是可以在不同的時刻執(zhí)行，其執(zhí)行順序也不必然是依次進行，而是可以與其他步驟或者其他步驟的子步驟或者階段的至少一部分并行執(zhí)行或者交替地執(zhí)行。
以上各個實施例在具體說明中僅只針對相應步驟的實現(xiàn)方式進行了闡述，然后在邏輯不相矛盾的情況下，上述各個實施例是可以相互組合的而形成新的技術方案的，而該新的技術方案依然在本具體實施方式的公開范圍內(nèi)。
通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到上述實施例方法可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)，當然也可以通過硬件，但很多情況下前者是更佳的實施方式?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術方案本質上或者說對現(xiàn)有技術做出貢獻的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品承載在一個非易失性計算機可讀存儲載體(如ROM、磁碟、光盤、服務器云空間)中，包括若干指令用以使得一臺終端設備(可以是手機，計算機，服務器，或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例所述的方法。
以上所述實施例的各技術特征可以進行任意的組合，為使描述簡潔，未對上述實施例中的各個技術特征所有可能的組合都進行描述，然而，只要這些技術特征的組合不存在矛盾，都應當認為是本說明書記載的范圍。
以上所述實施例僅表達了本發(fā)明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但并不能因此而理解為對發(fā)明專利范圍的限制。應當指出的是，對于本領域的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明構思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本發(fā)明的保護范圍。因此，本發(fā)明專利的保護范圍應以所附權利要求為準。
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