一种脉搏波信号中提取血压数据的方法及装置与流程

文档序号:17817190发布日期:2019-06-05 21:52

技术特征:

1.一种脉搏波信号中提取血压数据的方法,其特征在于,包括:模型训练及血压数据提取;

所述模型训练包括:

S11.获取脉搏波及对应的血压数据,并进行预处理;

S12.将预处理后的脉搏波进行完整波形检测并分离;

S13.对每段完整的脉搏波波形进行频域变换,并提取频域特征;

S14.将所述频域特征作为输入,相应的血压值作为输出,结合神经网络进行预测模型训练,得到血压数据预测模型;

所述血压数据提取包括:

S21.获取脉搏波及对应的血压数据,并进行预处理;

S22.将预处理后的脉搏波进行完整波形检测并分离;

S23.对每段完整的脉搏波波形进行频域变换,并提取频域特征;

S24.将所述频域特征输入到S14中的血压数据预测模型,输出血压值。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S11和步骤S21中所述预处理包括:去噪、去除基线漂移。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S12和步骤S22中完整波形检测并分离包括:

对预处理后的脉搏波进行极大值检测;

根据设定的阈值T1,删除小于阈值T1的极大值点,保留大于阈值T1的极大值点;

在大于阈值T1的极大值点中,若两个极大值点间的距离小于设定的阈值T2,则删除第二个极大值点,保留的极大值点即为R波;

根据采样频率,在R波左边选取占总点数1/3的点,在R波右边选取占总点数2/3的点,构成一段完整脉搏波波形。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S12和步骤S22中完整波形检测并分离包括:

对预处理后的脉搏波进行极小值检测;

根据设定的阈值T3,删除大于阈值T3的极小值点,保留小于阈值T3的极小值点;

在小于阈值T3的极小值点中,若两个极小值点间的距离小于设定的阈值T4,则删除第二个极小值点,保留的极小值点即为波谷;

分别将相邻两个波谷之间的数据截取出来,得到分离的脉搏波波形;

对分离的脉搏波波形进行三次样条插值处理,形成波形长度相同的完整脉搏波波形。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S13和所述步骤S23中所述频域变换包括具有能量集中特性的频域变换。

6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述具有能量集中特性的频域变换包括:离散余弦变换,K_L变换,周期图法功率谱密度估计、多窗口的功率谱密度估计。

7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S14中结合BP神经网络进行预测模型训练;将多个BP神经网络作为弱分类器,通过Adaboost算法构建BP_Adaboost强分类器,生成最终血压数据预测模型。

8.一种计算机存储介质,其存储用于电子数据交换的计算机程序,所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-7任一所述的方法。

9.如权利要求1-7任一所述的脉搏波信号中提取血压数据的方法在血压测量装置或生理多参数监测设备中的应用。

10.一种脉搏波信号中提取血压数据的装置,其特征在于,包括:

获取部,获取脉搏波及对应的血压数据并进行预处理;

分离部,将预处理后的脉搏波进行完整波形检测并分离;

转换部,对每段完整的脉搏波波形进行频域变换,并提取频域特征;

训练部,将所述频域特征作为输入,相应的血压值作为输出,结合神经网络进行预测模型训练,得到血压数据预测模型;

输出部,将要预测的频域特征输入到血压数据预测模型,输出血压数据。

再多了解一些
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