【技术实现步骤摘要】
基于残差空时特征融合和高斯过程回归的血压区间测量法
[0001]本专利技术提供了一种基于残差空时特征融合和高斯过程回归的无袖带血压区间测量方法，涉及臂式无袖带血压计测量领域。
技术介绍
[0002]当前利用PPG信号进行连续血压监测的方法主要包括三个步骤：第一步是通过特征工程提取PPG信号的特征信息，第二步是使用机器学习模型对提取的特征信息作为样本输入和真实测量的血压值作为目标进行回归，三是使用回归得到的模型对后续PPG信号进行血压值的回归预测。在这类使用机器学习对PPG信号进行回归计算血压的过程中，得到具有较高准确性回归模型的关键是提取具有判别性的特征，但这种具有判别性的特征的提取需要大量的先验知识，对研究人员的知识储备提出了巨大的挑战，同时这样的特征工程十分费事费力。另外，目前还尚没有对血压测量不确定性的研究。
技术实现思路
[0003]针对上述问题分析，本专利技术公开一种用于PPG信号用于血压区间测量的方法，包含PPG信号1D
‑
CNN提取空间特征的原理、LSTM提取时域特原理、残差结...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于残差空时特征融合和高斯过程回归的无袖带血压区间测量方法，基于固定长度的PPG信号样本和对应的血压值作为样本标签，其特征在于，包括以下步骤：第一步，将原始PPG数据标注的样本进行标准化，其标准化的方法为：变量序列为x＝[x1,
…
,x
n
]，记其中平均值和标准差值分别为:μ和σ,标准化后的序列为：第二步，将标准化后的PPG数据经过卷积层进行空间特征提取，设卷积层有K个卷积核，大小为1*S，系数为w
k
∈R
s
,k＝1,2,...,K，则卷积层的输出为x
″
＝[x
″1,x
″2,...,x
″
k
]∈R
(n
‑
S+1)K
，这里x
″
k
＝R(conv(w
k
*x
′
+b
k
))公式中的b
k
为卷积核的偏置，R为非线性激活函数Leaky ReLu，第三步，将提取的空间特征使用LSTM进行序列筛选，同时提取时域特征o＝[o1,o2,...,o
(n
‑
S+1)K
]...
【专利技术属性】
技术研发人员：程雪玲，张璨，张宝月，
申请(专利权)人：重庆云眼通医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：
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