一种基于多级压力传感单元的非约束式动态血压监测系统

本发明涉及人体健康检测，具体涉及一种基于多级压力传感单元的非约束式动态血压监测系统。

背景技术：

1、连续、长期的血压监测对于心血管疾病的预测、诊断和及时治疗至关重要。目前，袖带测量是临床和非临床医疗中最为常用的标准血压测试方法，但存在体积大、操作困难、舒适性差等问题，导致此类方式不适合用于连续、长期的血压监测，尤其不适用于夜间高血压和隐性高血压等情况。随着可穿戴电子产品的发展，通过日常佩戴智能手环、眼镜和其他新兴可穿戴电子产品，对于实现血压连续、长期监测的常规化成为可能。然而，长期佩戴这些产品会造成束缚与不适，特别是对于老年人、病人和其他迫切需要长期、连续血压监测的人群，往往不具备长期佩戴的身体条件。此外，这种约束型血压测量设备通常是通过感应人体皮下血管壁的压力来获得血压，而过大的外加压力可能会导致血管形态的变化，进而导致采集信号不准确，不能反映真实的血压变化。

2、人体心冲击图信号(ballistocardiogram，bcg)中包含了心肌收缩引起身体振动相应的周期性变化情况，能够间接反映心脏的机械运动和心血管的健康状态。当前，研究人员发现并证实人体心冲击图信号波与主动脉血压波具有密切的相关性。但是现有的研究中大多数采用人体心冲击图信号和其他手段获得的心电图信号(electrocardiogram，ecg)、光电容积描记图(photo plethysmo graphy，ppg)等多参量联合获取血压相关特征参数，此类方式仍然无法摆脱电极、探头或者袖带等约束型的传感装置。而基于脉搏波传导速率(pulse wave velocity，pwv)的无约束血压测量系统，受到脉搏波传导速率参数获取方式的限制，必须通过两个传感单元在身体不同部位来获取对应的信号，但是将同一时间获取人体不同部位的人体心冲击图信号，例如获取颈部和脚踝的人体心冲击图信号，用于计算传输时间和脉搏波传导速率是没有意义的。其原因在于，所获取人体心冲击图信号产生方式是以心脏为动力源，引起的振动信号沿着人体肢体逐级传递，在力学传递过程中，可以将人体看作一个复杂的机械传递系统，人体不同部位的骨骼、肌肉和内脏分布情况是不同的，那么人体不同部位的阻尼系数不具有一致性，这就会导致人体心冲击图信号在人体不同部位传递中的衰减情况存在差异。因此，在人体不同部位获取人体心冲击图信号中所包含的主动脉血压信息是不一致的。同时，将同一时间获取的人体不同部位的人体心冲击图信号之间的传输时间用来表征人体脉搏传输时间是不严谨的。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种基于多级压力传感单元的非约束式动态血压监测系统，以满足在血压长期、连续检测中对采集信号准确性以及舒适性的要求。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种基于多级压力传感单元的非约束式动态血压监测系统，包括纺织基传感模块、数据采集模块、无线蓝牙通信模块、终端显示模块、信号处理单元模块以及血压计算单元模块；

4、所述纺织基传感模块实时获取静态压力下人体动态压力变化，生成人体心冲击图信号；

5、所述数据采集模块将实时获取的人体心冲击图信号转换成人体心冲击图数字信号；

6、所述无线蓝牙通信模块将人体心冲击图数字信号发送到终端显示模块以及信号处理单元模块；

7、所述终端显示模块对获取的人体心冲击图数字信号进行实时显示；

8、所述信号处理单元模块对获取的人体心冲击图数字信号进行特征提取；

9、所述血压计算单元模块根据提取的人体心冲击图数字信号特征，采用bp神经网络计算人体血压值。

10、进一步的，所述纺织基传感模块包括多级压力感知结构，所述多级压力感知结构用于对静态压力下人体动态压力信号的获取。

11、进一步的，所述多级压力感知结构包括：支撑结构、微刺传感结构，所述支撑结构用于承受静态压力，所述微刺传感结构用于感知心肌振动所引起的动态压力变化。

12、进一步的，所述支撑结构由涂抹固化剂的尼龙织物通过热压工艺对其粘合、定型，将尼龙织物基面上的尼龙单丝利用钩刀钩起、切割，形成钩状的尼龙丝，得到支撑结构。

13、进一步的，所述微刺传感结构在所述支撑结构的尼龙基底表面通过均匀涂抹纳米或微米级磁性颗粒、弹性体混合物，利用磁场作用形成微刺状阵列，并利用加热手段使其固化，从而形成均匀分布在支撑结构中的微刺传感结构。

14、进一步的，还包括纺织品，所述纺织品采用纺织行业通用的纺织材料，并以针织、缝合的方式与所述纺织基传感模块集成。

15、进一步的，所述数据采集模块包括信号放大电路、工频滤波电路以及adc数据转换电路，所述信号放大电路将实时获取的人体心冲击图信号放大，所述工频滤波电路将放大的人体心冲击图信号中的工频噪声滤除，所述adc数据转换电路将滤除工频噪声的人体心冲击图信号从模拟信号转换为数字信号。

16、进一步的，所述信号处理单元模块对获取的人体心冲击图数字信号进行特征提取，具体包括：

17、对获取的人体心冲击图数字信号进行预处理、特征拾取、特征筛选过程；

18、预处理过程利用带通滤波器将获取的人体心冲击图数字信号中的噪声或干扰去除，并采用幅值归一化技术处理去除噪声或干扰的人体心冲击图数字信号，得到相同规格的bcg数字信号；

19、特征拾取过程分为三步，首先，采用寻峰算法获取相同规格的人体心冲击图数字信号波形中的h、i、j、k、l波，根据经验设定j波与i波、j波与k波的时间间隔范围，依次定位i波、k波、h波和l波所在位置，分别计算相邻波间的时间间隔及相对幅值，并将计算得到的相邻波间的时间间隔及相对幅值作为所述血压计算单元模块的特征参数；其次，对人体心冲击图数字信号进行微分运算及归一化处理，所得结果乘以原始的人体心冲击图数字信号并再次进行二次微分运算，采用寻峰算法获取运算后波形中的特征波峰，依次计算相邻波间的时间间隔及相对幅值，并将计算得到的相邻波间的时间间隔及相对幅值作为所述血压计算单元模块的特征参数；最后，对人体心冲击图数字信号波形进行分段积分，依次获取h-i、i-j、j-k以及k-l各特征波段间的绝对面积，进一步得到相邻特征波段间的绝对面积比值，并将得到的相邻特征波段间的绝对面积比值作为所述血压计算单元模块的特征参数；

20、特征筛选过程根据特征参数与实际测量的人体舒张压和收缩压之间的相关性，筛选出具有显著相关性的特征参数。

21、进一步的，所述血压计算单元模块包括血压预测模型，所述血压预测模型采用bp神经网络算法，根据输入的特征参数计算血压值，将特征参数输入到bp神经网络的输入层，bp神经网络的隐藏层根据输入层输出的数据进行加权和转换处理，并通过bp神经网络的输出层输出最终的人体血压值。

22、进一步的，人体血压值的计算公式为：

23、p＝γ·(a1·th-i+a2·ti-j+a3·tj-k+a4·tk-l+a5·yh-i+a6·yi-j+a7

24、·yj-k+a8·yk-l+a9·δs1+a10·δs2+a11·δs3)

25、其中，p表示计算出的人体血压值，γ表示隐藏层的转换参数，a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8、a9、a10以及a11分别表示特征参数与血压值的相关系数所确定的权重，th-i、ti-j、tj-k以及tk-l分别表示h-i的时间间隔、i-j的时间间隔、j-k的时间间隔以及k-l的时间间隔，yh-i、yi-j、yj-k以及yk-l分别表示h-i的相对幅值、i-j的相对幅值、j-k的相对幅值以及k-l的相对幅值，δs1、δs2以及δs3分别表示h-i与i-j的绝对面积比值、i-j与j-k的绝对面积比值以及j-k与k-l的绝对面积比值。

26、本发明具有以下有益效果：

27、1.本发明所提出的一种基于多级压力传感单元的非约束式动态血压监测系统，通过在纺织基传感模块采用多级压力感知结构将人体自重带来的静态压力和心肌振动引起的动态压力有效区分，能够准确获取单通道的人体心冲击图信号，提高了人体血压采集的准确性；

28、2.在信号处理单元模块对获取的人体心冲击图信号进行特征提取，采用人体心冲击图信号特征作为血压评估参数，减少了多通道采集多参量过程中给人体带来的约束感，提高了人体血压采集的舒适性。