【技术实现步骤摘要】
一种外周动脉血压波形重构系统
本专利技术属于人工智能与医疗器械研发技术的交叉领域。
技术介绍
外周动脉血压波形是指血液在血管内流动时,作用于单位面积血管壁侧压力随时间变化的曲线,它包含丰富的人体生理病理信息。通过提取外周动脉血压波形的参数指标,如收缩压、舒张压、均压、脉压、反射强度、增强指数、射血时间等,可以对生理病理情况进行评估和预测。而且,一些临床研究表明:动脉的血压连续测量与血压的单次测量相比连续测量血压波形的临床价值和指导意义更加突出,能反映心脏负荷,与心血管事件的发生更加密切相关。因此,外周动脉血压波形的准确检测是提取这些参数指标的重要前提,是心血管系统疾病准确监测的关键,具有十分重要学术价值和临床应用意义。目前,外周动脉血压波形测量方法的“金标准”是利用导管介入外周动脉,如桡动脉和股动脉,在血管内部进行外周动脉血压的连续测量,导管介入法具有一定的创伤性,主要用于特定场合,如急救、心血管介入手术和重症监护等情况,其应用场景具有一定局限性。基于此,一些无创法被相继提出,并应用于一些医疗设备系统中,主要方法包括:动脉张力法、容积补偿法等。动脉张力法对操作者要求极高,而且受试者的生理状态改变导致平均压变化,施加的外力不能及时随之改变,这样使得测量的血压值有较大误差。容积补偿法虽然较为成熟,但由于长时间对体表动脉进行外部加压,易导致动脉发生形变,粘弹性参数发生改变。另外,血管收缩节律可能造成动脉内外压力平衡点发生改变,从而影响长时间血压测量准确性。动脉张力法和容积补偿法是在血流动力学的基础上,提出具 ...
【技术保护点】
1.一种外周动脉血压波形重构系统,其特征在于:包括数据采集控制模块、心电信号测量模块、脉搏波测量模块、信号质量评估模块、外周动脉血压波形重构模块与数据显示模块;所述数据采集控制模块用于对数据采集与数据传输过程进行控制;/n所述心电信号测量模块用于在数据采集控制模块的控制下采集心电信号,并通过数据采集控制模块将心电信号发送给信号质量评估模块;/n所述脉搏波测量模块用于在数据采集控制模块的控制下采集脉搏波,并通过数据采集控制模块将脉搏波发送给信号质量评估模块;/n所述信号质量评估模块用于对心电信号和脉搏波的信号质量进行评价,并将评价结果发送给数据采集控制模块;当心电信号与脉搏波均符合质量要求时,通过数据采集控制模块将符合质量要求的心电信号与脉搏波发送给外周动脉血压波形重构模块;/n所述波外周动脉血压波形重构模块用于根据心电信号和脉搏波生成外周动脉血压波,外周动脉血压波通过数据采集控制模块发送给数据显示模块;所述波形重构模块包括通过样本集训练完成的波形重构模块,所述训练样本按如下方式构造:将通过采集的心电信号和脉搏波作为输入,并将通过有创方式采集的同一病人的外周动脉血压波作为标签,训练完成的 ...
【技术特征摘要】
1.一种外周动脉血压波形重构系统,其特征在于:包括数据采集控制模块、心电信号测量模块、脉搏波测量模块、信号质量评估模块、外周动脉血压波形重构模块与数据显示模块;所述数据采集控制模块用于对数据采集与数据传输过程进行控制;
所述心电信号测量模块用于在数据采集控制模块的控制下采集心电信号,并通过数据采集控制模块将心电信号发送给信号质量评估模块;
所述脉搏波测量模块用于在数据采集控制模块的控制下采集脉搏波,并通过数据采集控制模块将脉搏波发送给信号质量评估模块;
所述信号质量评估模块用于对心电信号和脉搏波的信号质量进行评价,并将评价结果发送给数据采集控制模块;当心电信号与脉搏波均符合质量要求时,通过数据采集控制模块将符合质量要求的心电信号与脉搏波发送给外周动脉血压波形重构模块;
所述波外周动脉血压波形重构模块用于根据心电信号和脉搏波生成外周动脉血压波,外周动脉血压波通过数据采集控制模块发送给数据显示模块;所述波形重构模块包括通过样本集训练完成的波形重构模块,所述训练样本按如下方式构造:将通过采集的心电信号和脉搏波作为输入,并将通过有创方式采集的同一病人的外周动脉血压波作为标签,训练完成的波形重构模块具备端到端识别能力,即输入心电信号和脉搏波并输出外周动脉血压波。
2.根据权利要求1所述的外周动脉血压波形重构系统,其特征在于:针对心电信号的质量评价要求为峰度K≥5;峰度K的计算公式如下:
其中,X表示心电信号,μ表示心电信号X的均值,σ表示心电信号X的标准差,E表示期望值。
3.根据权利要求1所述的外周动脉血压波形重构系统,其特征在于:针对脉搏波质量评价要求为在采样时间内波峰或波谷有如下范围限制:波峰或波谷的数量的标准差大于等于5,波峰或者波谷值的标准差小于等于5,并且波峰之间的间隔时间在0.3~1s内。
4.根据权利要求1所述的外周动脉血压波形重构系统,其特征在于:所述波形重构模块包括多尺度形态特征提取模块、细节特征提取模块与LSTM双向长短时记忆网络;
所述多尺度形态特征提取模块包括四个互相平行且卷积核大小各不相同的一维空洞卷积神经网络,四个一维空洞卷积神经网络输出不同尺度的形态特征,在通道上进行连接组成高维度特征矩阵X以输入细节特征提取模块;
所述细节特征提取模块包括四个逐级连接的复合模块,每个复合模块包括一...
【专利技术属性】
技术研发人员:肖汉光,黄金锋,任慧娇,
申请(专利权)人:重庆理工大学,
类型:发明
国别省市:重庆;50
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