[發明專利]基于橈動脈波的無袖帶血壓測量計和測量方法在審
| 申請號: | 201710428375.1 | 申請日: | 2017-06-08 |
| 公開(公告)號: | CN107049289A | 公開(公告)日: | 2017-08-18 |
| 發明(設計)人: | 周楊;張雅勤;劉傳銀;張長安;朱文濤 | 申請(專利權)人: | 四川長虹電器股份有限公司 |
| 主分類號: | A61B5/021 | 分類號: | A61B5/021 |
| 代理公司: | 四川省成都市天策商標專利事務所51213 | 代理人: | 蔣金梅,王荔 |
| 地址: | 621000 四*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 橈動脈 無袖 血壓 測量計 測量方法 | ||
技術領域
本發明涉及血壓測量領域,尤其涉及一種基于橈動脈波的無袖帶血壓測量及和測量方法。
背景技術
脈搏波是心臟有節律地間歇性射血所產生的波動,脈搏波在動脈內的傳播速度就是脈搏波傳導速度(PWV)。研究表明:PWV與動脈血壓之間呈正相關,經過測量和參數校準后,能夠間接推算出連續動脈血壓值。PWV可以通過測量某個心跳周期產生的脈搏波在動脈沿血流方向上兩點之間的傳遞時間來計算出。
通過同步采集心電波和肢體某一部位的脈搏波,然后計算心電波特征點(如R波峰值點)到同一心跳周期脈搏波上的特征點(如最大峰值點)之間的時間間隔,稱為脈搏波傳導時間(PTT)。由于PTT獲取比較方便,因此目前有很多專利、文獻采用脈搏波傳導時間(PTT)來替代PWV進行血壓估算。但是,PTT相當于計算脈搏波從心臟位置傳導至肢體特定位置的時間,這一傳導路徑顯然可能很長并且復雜,因而容易導致PTT受干擾、不準確,進一步影響血壓估算精度。
發明內容
本發明的目的是針對上述背景技術中的缺陷,提供一種基于橈動脈波的無袖帶血壓測量方法。該方法通過測量橈動脈沿血流方向上兩點之間的脈搏波傳導速度,并建立脈搏波傳導速度與血壓之間的回歸模型,從而基于該模型預測手臂血壓值。利用該方法測量血壓,既可以消除傳統血壓計袖帶給人體帶來的不適感,又可以得到精確結果。
為了達到上述的技術效果,本發明采取以下技術方案:基于橈動脈波的無袖帶血壓測量計,它包括信號采集模塊、信號處理模塊和數據處理模塊。
所述信號采集模塊,用于同步采集同一橈動脈不同兩個位置的兩路脈搏波信號;具體地,本發明采用的采集模塊為兩個光電傳感器。
所述信號處理模塊,用于對對采集的信號進行濾波去噪。
設定脈搏波上升支斜率最大點為特征點P點,兩路脈搏波信號位于同一心動周期的P點之間的時間差為dt,所述數據處理模塊,用于計算采集時間內的多個dt的均值,作為特征值T,并通過參數辨識過程辨識出函數sbp=f1(T)、dbp=f2(T)的參數,將每次獲取的特征值T輸入函數計算得到sbp和dbp;其中,sbp表示收縮壓,dbp表示舒張壓。
由于手臂中的橈動脈屬于淺表動脈,可以通過兩個光電傳感器同步采集橈動脈沿血壓方向上兩點間的脈搏波,并計算兩個脈搏波上屬于同一心跳周期內的同一特征點間的時間間隔,從而可以獲得脈搏波在這兩點間的傳導速度。
進一步的技術方案是:所述數據處理模塊根據特征值T,以及通過常規血壓計測量同一手臂的上臂sbp、dbp自動辨識出函數sbp=f1(T)、dbp=f2(T)的函數關系式。然后根據具體的函數關系式,將每次獲取的特征值T輸入該函數關系式計算得到sbp和dbp。
同時,本發明提供一種基于橈動脈波的無袖帶血壓測量方法,包括以下步驟:
第一步,采集信號
利用傳感器從同一橈動脈不同兩個位置同步采集兩路脈搏波信號;
第二步,信號處理
對采集的信號進行濾波去噪;
第三步,特征提取值
定義脈搏波上升支斜率最大點為特征點P點,設定兩路脈搏波信號位于同一心動周期的P點之間的時間差為dt,將一定時間長度內多個dt的均值作為特征值T;
第四步,計算血壓值
首先通過參數辨識過程辨識出函數sbp=f1(T)、dbp=f2(T)的參數,然后,將每次獲取的特征值T輸入函數計算得到sbp和dbp;其中,sbp表示收縮壓,dbp表示舒張壓。
進一步的技術方案是:通過參數辨識過程辨識出函數sbp=f1(T)、dbp=f2(T)的參數的具體步驟是:選定被測量者一支手臂的橈動脈獲取特征值T,緊接著用常規血壓計測量同一手臂的上臂sbp、dbp;獲取特征值T和常規血壓測量之間的時間間隔不超過六十秒;針對同一被測量者,選擇一天中不同時間段多次重復前述過程,可獲取多個特征值T,sbp,dbp的樣本,利用這些樣本擬合出T與sbp、T與dbp的函數關系式。
進一步的技術方案是:采用線性擬合的方式來擬合出T與sbp、T與dbp的函數關系式。
進一步的技術方案是:從被測量者下手臂的同一橈動脈不同兩個位置同步采集兩路脈搏波信號。
本發明與現有技術相比,具有以下的有益效果:
(1)基于PWV而不是PTT建立血壓預測模型,因而預測精度更高。
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