用于确定对象血压的系统和方法技术方案

一种在具有至少一个处理器(220，330，340，400)，存储器(270，230，240，360，390)和连接到网络(150)的通信平台(250，310)的计算设备(200，300)上实现的用于确定血压的方法，该方法包括：从终端(140)接收确定第一受试者的血压的请求，获取与第一受试者相关的数据，与第一受试者相关的数据包括与第一受试者的心脏活动相关的数据和与第一受试者相关的个人信息，从与第一受试者相关的数据中提取与第一受试者相关的目标特征，基于与第一受试者相关的目标特征使用预测模型确定第一受试者的初始血压，基于初始血压使用优化模型确定第一受试者的预测血压，并将第一受试者的预测血压发送给所述终端(140)。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于确定对象血压的系统和方法
本申请通常涉及医疗保健相关领域的系统和方法。更具体地，本申请涉及用于确定受试者的血压的系统和方法。
技术介绍
血压测量可分为有创血压测量和无创血压测量。有创血压测量通常用于医学手术或医学研究，需要由医学专业人员进行。无创血压测量是一种间接血压测量方法。血压计是一种流行的无创血压测量设备。它包括一个以可控方式压扁然后释放其下方动脉的可充气袖带，以及一个用于测量压力的水银或机械压力计。然而，由于频繁的充气压迫受试者的血管，频繁使用血压计进行测量会使受试者不适。另外，在测量过程中，袖带的大小、弹性效应和受试者的姿态会影响所测血压的精度。另一无创血压测量系统可以收集多个受试者(例如病人或人)的多个生理特征数据作为样本数据，以建立预测受试者血压的模型。由于多个受试者的生理特征数据量巨大，特征的维度高，并且包括离群样本数据，因此难以建立用于预测受试者血压的模型。因此，需要通过减小特征的高维度而又不删除异常样本数据来提供准确、有效和个性化的血压预测模型。
技术实现思路
根据本申请的一个方面，提供了一种本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定血压的系统，包括：/n至少一个存储介质，所述存储器包括一组指令；/n连接到网络的通信平台；以及/n至少一个处理器，所述至少一个处理器与所述至少一个存储介质通信，其中，当执行所述一组指令时，所述至少一个处理器用于：/n从终端接收确定第一受试者的血压的请求；/n获取与所述第一受试者相关的数据，与所述第一受试者相关的数据包括与所述第一受试者的心脏活动相关的数据以及与所述第一受试者相关的个人信息；/n从与所述第一受试者相关的所述数据中提取与所述第一受试者相关的目标特征；/n基于与所述第一受试者相关的所述目标特征，使用预测模型确定所述第一受试者的初始血压；/n基于所述初始血压，使用优化模型确...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种确定血压的系统，包括：
至少一个存储介质，所述存储器包括一组指令；
连接到网络的通信平台；以及
至少一个处理器，所述至少一个处理器与所述至少一个存储介质通信，其中，当执行所述一组指令时，所述至少一个处理器用于：
从终端接收确定第一受试者的血压的请求；
获取与所述第一受试者相关的数据，与所述第一受试者相关的数据包括与所述第一受试者的心脏活动相关的数据以及与所述第一受试者相关的个人信息；
从与所述第一受试者相关的所述数据中提取与所述第一受试者相关的目标特征；
基于与所述第一受试者相关的所述目标特征，使用预测模型确定所述第一受试者的初始血压；
基于所述初始血压，使用优化模型确定所述第一受试者的预测血压；以及
响应于所述请求，将所述第一受试者的所述预测血压发送到所述终端。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，为了获取与所述第一受试者的所述心脏活动相关的所述数据，所述至少一个处理器进一步用于：
与连接到所述第一受试者的设备通信，所述设备被配置为检测所述第一受试者的所述心脏活动并产生信号；以及
从所述设备接收基于所述信号生成的与所述第一受试者的所述心脏活动相关的所述数据。


3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，通过第一训练过程生成所述预测模型，所述第一训练过程包括：
获取与至少两个第二受试者相关的历史数据以及与所述至少两个第二受试者相关联的至少两个历史血压测量值，其中所述至少两个第二受试者包括所述第一受试者，并且与所述至少两个第二受试者相关的所述历史数据包括与所述至少两个第二受试者的心脏活动相关的数据以及与所述至少两个第二受试者相关的历史个人信息；
基于与所述至少两个第二受试者相关的所述历史数据和与所述至少两个第二受试者相关联的所述至少两个历史血压测量值生成初始预测模型；以及
基于所述初始预测模型和与所述第一受试者相关的所述历史数据的至少一部分，生成所述第一受试者有关的预测模型。


4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，基于与所述至少两个第二受试者相关的所述历史数据和与所述至少两个第二受试者相关联的所述至少两个历史血压测量值生成所述初始预测模型，包括：
从与所述至少两个第二受试者相关的所述历史数据中提取第一组特征；
基于所述第一组特征确定第二组特征，所述第二组特征的维度小于所述第一组特征的维度；
将与所述至少两个第二受试者相关的所述历史数据聚类为一个或以上聚类；
基于所述第二组特征确定历史目标特征；
对于所述一个或以上聚类中的每个聚类，基于所述每个聚类中所述历史数据的所述历史目标特征以及所述每个聚类中所述历史数据对应的所述历史血压测量值，确定子预测模型；以及
将与所述一个或以上聚类相对应的所述一个或以上子预测模式指定为所述初始预测模型。


5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，基于与所述至少两个第二受试者相关的所述历史数据以及与所述至少两个第二受试者相关联的所述至少两个历史血压测量值生成所述初始预测模型，进一步包括：
在从与所述至少两个第二受试者相关的所述历史数据中提取所述第一组特征之前，对与所述至少两个第二受试者相关的所述历史数据进行归一化。


6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，使用主成分分析技术确定所述第二组特征。


7.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，基于所述初始预测模型和与所述第一受试者相关的所述历史数据的所述至少一部分生成所述第一受试者有关的所述预测模型，包括：
从与所述第一受试者相关的所述历史数据中提取历史目标特征；
基于与所述第一受试者相关的所述历史数据的所述历史目标特征，从所述一个或以上聚类中确定一个目标聚类；以及
将与所述目标聚类相对应的所述子预测模式指定为所述第一受试者有关的所述预测模型。


8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，为了基于所述初始血压使用所述优化模型确定所述第一受试者的所述预测血压，所述至少一个处理器还用于：
初始化第一优化模型；
将所述初始血压指定为第一血压；以及
迭代执行：
使用所述第一优化模型基于所述第一血压产生第二血压；
基于所述第一血压和所述第二血压确定是否满足收敛条件；
响应于确定满足所述收敛条件，
将所述第一优化模型指定为所述优化模型，并将迭代中产生的所述第二血压指定为所述预测血压；以及
响应于确定不满足所述收敛条件，
更新所述第一优化模型并将迭代中生成的所述第二血压指定为所述第一血压。


9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，为了初始化所述第一优化模型，所述至少一个处理器用于：
获取所述第一受试者的历史血压测量值和所述第一受试者的历史目标特征；以及
基于所述第一受试者的所述历史血压测量值和所述第一受试者的所述历史目标特征，初始化所述第一优化模型。


10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一受试者的所述预测血压包括收缩压和舒张压，并且使用所述优化模型基于所述舒张压预测所述收缩压。


11.一种在计算设备上实现的用于确定血压的方法，该计算设备具有至少一个处理器，存储器以及连接到网络的通信平台，所述方法包括：
从终端接收确定第一受试...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓梓明，韦传敏，陆颖，黄子健，赵纪伟，马科正，胡梦承，
申请(专利权)人：深圳市长桑技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44