[發明專利]一種血壓預測方法和裝置有效
| 申請號： | 202010189140.3 | 申請日： | 2020-03-17 |
| 公開（公告）號： | CN111358451B | 公開（公告）日： | 2022-07-29 |
| 發明（設計）人： | 張碧瑩;曹君 | 申請（專利權）人： | 樂普（北京）醫療器械股份有限公司 |
| 主分類號： | A61B5/021 | 分類號： | A61B5/021 |
| 代理公司： | 北京慧誠智道知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11539 | 代理人： | 李楠 |
| 地址： | 102200 北京市昌*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 血壓 預測 方法 裝置 | ||
1.一種血壓預測方法，其特征在于，所述方法包括：
根據信號采集時間閾值，對測試對象進行光體積變化描記圖法PPG信號采集處理生成PPG信號數據；根據數據采樣頻率閾值，對所述PPG信號數據進行信號采樣處理生成PPG一維數據序列；
根據血壓卷積神經網絡CNN模型的輸入數據長度閾值N，對所述PPG一維數據序列進行血壓CNN模型輸入數據轉換處理生成輸入數據四維張量；
根據卷積層數閾值，利用所述血壓CNN模型對所述輸入數據四維張量進行PPG特征提取計算，生成特征數據四維張量；并對所述特征數據四維張量進行血壓人工神經網絡ANN模型輸入數據二維矩陣轉換處理生成特征數據二維矩陣；
根據人口特征信息標識符，獲取人口統計學信息和或個體狀態特征信息生成人口特征信息；并使用所述人口特征信息對所述特征數據二維矩陣進行人口特征數據補充處理生成輸入數據二維矩陣；
根據最終輸出節點閾值，利用所述血壓ANN模型對所述輸入數據二維矩陣進行特征數據回歸計算生成血壓回歸數據二維矩陣；
根據預測模式標識符，對所述血壓回歸數據二維矩陣進行血壓預測處理;
所述方法之前：
配置所述信號采集時間閾值；
配置所述數據采樣頻率閾值；
配置所述輸入數據長度閾值N；
配置所述卷積層數閾值；
配置所述最終輸出節點閾值的值為2；
配置所述人口特征信息標識符；所述人口特征信息標識符包括統計信息、個體特征和全部三種標識符；
配置所述預測模式標識符；所述預測模式標識符包括均值預測和動態預測兩種標識符；
獲取所述測試對象的個體數據對所述人口統計學信息和所述個體狀態特征信息進行設置；所述人口統計學信息至少包括性別、年齡、身高、體重和臂展寬度中的一種信息；所述個體狀態特征信息至少包括身體質量指數BMI、體溫、是否食用帶咖啡因食物和是否運動后中的一種信息。
2.根據權利要求1所述的血壓預測方法，其特征在于，
所述PPG一維數據序列具體為PPG一維數據序列[A]；所述PPG一維數據序列[A]包括所述A個PPG數據；所述A為所述數據采樣頻率閾值乘以所述信號采集時間閾值的乘積。
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