一种计算血压的装置和电子设备制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种计算血压的装置和电子设备，该装置包括：提取模块，用于从脉搏波中提取特征参数，所述特征参数包括时域特征参数、小波域特征参数、傅里叶变换域特征参数和希尔伯特变换域特征参数；生成模块，与所述提取模块连接，用于根据所述特征参数中的训练数据的误差，对所述训练数据及弱预测器的权重进行调整形成强预测器；输出模块，与所述生成模块连接，用于将所述特征参数输入所述强预测器以输出血压。本申请实施例提供的一种计算血压的装置和电子设备能够实时连续地计算出被试者的血压。

【技术实现步骤摘要】
一种计算血压的装置和电子设备
本申请涉及医疗器械
，尤其涉及一种计算血压的装置和电子设备。
技术介绍
常见的血压测量方法分为直接法和间接法。直接法经穿刺将动脉内的压力经导管内的液体传递至外部压力传感器来测量血压，但操作复杂、有创且容易造成感染。间接法包括：柯氏音法、示波法、恒定容积法等。柯氏音法利用血流受阻过程中的过流声音以及相应的压力点来确定收缩压和舒张压；示波法检测血管受阻过程中源于血管壁的振荡波，根据振荡波的包络与压力间的关系来确定收缩压和舒张压；恒定容积法通过伺服压力控制系统调节外加压力使动脉容积保持恒定，测量外加压力即可得到连续的动脉血压。超声法应用多普勒原理检测血流与血管壁相对运动产生的多普勒频移，由外加压力引起的多普勒频移变化来确定收缩压和舒张压。这些血压检测方法或者需要利用袖带不断地充放气，或者需要较为复杂的控制系统控制外加压力大小，或者需要较为复杂的装置实现同步测量多个生理信号，且不能实现血压的连续长时间测量。公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种计算血压的装置，包括：/n提取模块，用于从脉搏波中提取特征参数，所述特征参数包括时域特征参数、小波域特征参数、傅里叶变换域特征参数和希尔伯特变换域特征参数；/n生成模块，与所述提取模块连接，用于根据所述特征参数中的训练数据的误差，对所述训练数据及弱预测器的权重进行调整形成强预测器；/n输出模块，与所述生成模块连接，用于将所述特征参数输入所述强预测器以输出血压。/n

【技术特征摘要】
1.一种计算血压的装置，包括：
提取模块，用于从脉搏波中提取特征参数，所述特征参数包括时域特征参数、小波域特征参数、傅里叶变换域特征参数和希尔伯特变换域特征参数；
生成模块，与所述提取模块连接，用于根据所述特征参数中的训练数据的误差，对所述训练数据及弱预测器的权重进行调整形成强预测器；
输出模块，与所述生成模块连接，用于将所述特征参数输入所述强预测器以输出血压。


2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述生成模块用于利用十折交叉验证的方法，将单个被试数据分为多组，分别将其中一组数据作为测试数据，将其他组数据作为所述训练数据；分别利用反向传播BP神经网络、支持向量机以及深度信念网络的方法进行模型训练和计算，将所述反向传播BP神经网络、支持向量机以及深度信念网络的方法作为弱预测器；根据所述特征参数中的训练数据的误差，对所述训练数据及弱预测器的权重进行调整形成强预测器。


3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述生成模块用于采用粒子群优化算法，确定所述网络的网络权值和网络阈值。


4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：
预处理模块，与所述提取模块连接，用于对所述训练数据进行预处理，剔除异常的特征参数。


5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述预处理模块用于对所述训练数据中大于均值第一预定倍数或小于均值第二预定倍数的特征参数进行异常标记；当所述训练数据中的所述异常标记的个数超过预定异常标记阈值时，删除所述训练数据。


6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：
特征参数优化模块，与所述生成模块连接，通过平均影响值法，从所述特征参数中筛选特定特征参数。


7.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述预处理模块还用于当本次计算的血压与相邻的前次计算的血压之间的变化量超过预定变化阈值时，删除所述本次计算的血压。


8.一种电子设备，包括：
处理器；以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使用所述处理器执行以下操作：
从脉搏波中提取特征参数，所述特征参数包括时域特征参数、小波域特征参数、傅里叶变换域特征参数和希尔伯特变换域特征参数；
根据所述特征参数中的训练数据的误差，对所述训练数据及弱预测器的权重进行调整形成强预测器；
将所述特征参数输入所述强预测器以输出血压。...

【专利技术属性】
技术研发人员：李霞，李梦亭，方真，周秦武，支周，卢忱，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，西安交通大学，
类型：发明
国别省市：广东;44