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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：本发明提供一种基于静水压效应的个性化血压参数建模方法，包括：两种简单姿势实现个性化血压比例系数建模；基于静水压效应，通过改变被测位置的不同高度，获取特定压力变化所对应的PPG波形的变化；通过改变手指与心脏之间的相对高度，观察到与压力变化相对应的PPG波形变化；将测量的舒张压和收缩压与求解的比例系数k带入血压算法求解出偏差系数；再进行个性化血压监测；本发明相较于现有的血压校准方法，能做到简化用户的校准过程，仅需一次测量，减轻血压估计模型校准负担重的问题，降低计算复杂度的同时，实现了更加通用的连续血压监测，设计科学严谨，适合推广应用。

主权项：1.一种基于静水压效应的个性化血压参数建模方法，其特征在于，包括：步骤一、两种简单姿势实现个性化血压比例系数建模；基于静水压效应，通过改变被测位置的不同高度，获取特定压力变化所对应的PPG波形的变化；根据两种简单姿势，提取出与比例系数k相关的候选特征，用于个性化血压比例系数建模；其中： 表示两个特定高度和之间的静水压力差； 和表示在所述和处采集的PPG信号的直流分量； 表示所述和之间的直流分量差； 和表示在所述和处采集的PPG信号片段的舒张时间； 和表示在所述和处采集的PPG信号片段的振幅；采用一个多层感知机模型来学习比例系数k与所选特征集合之间的关系公式1： ,表1：2个典型血压特征的比例系数建模特征 ,对于每个所述比例系数k，输入特征都是根据其内在关系或通过特征工程方法挑选出来，如表1所示：血压特征的比例系数：表示直流分量变化与血压变化之间的比例关系，在对血压特征的比例系数建模时，利用特征和；对于描述血压和舒张时间之间复杂关系的比例系数时，除了直接相关的特征：,,和外，还通过特征工程方法确定了其他潜在的相关特征：,和；在所述多层感知机模型训练时，将多次血压测量值带入血压算法公式2，获取各特征的比例系数k作为监督训练的真值； ,其中：PP为脉压，和分别为个性化的血压特征DC和T的比例系数；所述多层感知机模型训练完成后，只需将新用户的特征输入训练好的多层感知机模型中，即可获得个性化的比例系数k；步骤二、一次血压测量实现偏差系数校准；通过改变手指与心脏之间的相对高度，观察到与压力变化相对应的PPG波形变化；进行一次血压测量，以确定舒张压和收缩压的偏差系数；将测量的舒张压和收缩压与求解的比例系数k带入血压算法求解出偏差系数；步骤三、个性化血压监测；将步骤一和步骤二获得的个性化的比例系数和偏差系数带入血压算法，根据用户PPG信号片段中的血压特征DC和T，计算出舒张压和脉压，实现个性化的血压监测。

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