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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明提供了一种非接触连续动态眼压监测系统，属于眼压监测技术领域。所述系统包括：数据获取模块，被配置为：获取眼脉搏波信号；特征提取模块，被配置为：根据获取的眼脉搏波信号，提取时域特征和频域特征；眼压计算模块，被配置为：至少根据时域特征和频域特征以及预训练的眼压模型，得到当前眼脉搏波信号对应的眼压；本发明通过检测眼脉搏波的波形变化，提取特征向量，构建脉搏波特征与眼压的耦合模型，实现了对眼压连续在线无接触监测。

主权项：1.一种非接触连续动态眼压监测系统，其特征在于：包括：数据获取模块，被配置为：获取眼脉搏波信号；特征提取模块，被配置为：根据获取的眼脉搏波信号，提取时域特征和频域特征；眼压计算模块，被配置为：至少根据时域特征和频域特征以及预训练的眼压模型，得到当前眼脉搏波信号对应的眼压，对眼压连续在线无接触监测；采用机器学习或多元线性回归方法得到眼压模型，所述眼压模型为脉搏波特征与眼压的耦合模型，包括：EP＝a×fx+b×BP+c×fy其中，EP为眼压，fx为眼脉特征函数集，BP为校准血压，fy为个体差异函数集，a、b、c为权重系数；使用时，预先测量当前眼压，对模型进行校准，修正模型参数，然后通过光学方法检测目标对象的眼脉搏波信号，对脉搏波信号提取所需要的敏感特征，将特征值输入到建立的经过校准修正的眼压检测模型，结合校准血压以及个体差异函数集，完成眼压无创测量；时域特征，包括：时间参数、幅度参数、斜率参数、面积参数和人体其他参数；时间参数，包括：脉搏周期时间、主波上升时间、起点到重搏波波谷时间、重搏波波谷到终点时间、重搏波波谷同高度处主波峰时间、血管硬度指数、主波峰值点与二阶差分的次波峰值点时间差、主波峰值点与重搏波峰值点的时间差中的一种或多种；幅值参数，包括：上升支幅度差、下降支幅度差、主波峰到起点幅度、重搏波到起点幅度、外周阻力系数、重搏波波谷幅度、波峰和重搏波幅值差与波峰和波谷幅值差之比、波峰幅度与起点幅度之比、波峰幅度与波谷幅度之比、重搏波峰值点高度、降中峡相对高度以及一阶差分脉搏波信号的主波峰值点高度中的一种或多种；斜率参数，包括：主波上升支斜率、主波下降支斜率、重播波上升支斜率以及重播波下降支斜率的一种或多种；面积参数，包括：主波上升支面积、主波下降支面积、主波上升支与主波下降支面积比、重搏波上升支面积、重搏波下降支面积以及重搏波面积与主波面积比中的一种或多种；人体其他参数，至少包括：心率、血氧、姿态和个体差异中的一种或多种；频域特征，包括：倒谱系数；采用光电容积式脉搏波传感器，通过测量被测试者眼组织动脉中血液的光信号，获得动脉脉搏波信号；眼脉搏波信号采集点包括：视网膜中央动脉、睫状后短动脉、睫状后长动脉、睫状前动脉以及脉络膜层；在被测者身体其它部位动脉点采集脉搏波信号，用于校正眼脉搏波信号，去除血压变化对眼压测量造成的误差，根据被测者的个体化参数校正眼压模型；个体差异函数集fy，包含受试者眼睛结构参数，根据晶状体曲率和房水透明度计算得到一个数值，所述数值调节眼压测量模型以减少因受试者眼睛生理结构差异给最终眼压测量带来的误差，fy＝C×Ta，其中C为晶状体曲率，Ta为房水透明度。

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