基于激光自混合干涉的血压检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及脉搏波血压测量技术领域，揭露了一种基于激光自混合干涉的血压检测方法，利用激光自混合探测系统采集待检测对象的脉搏波自混合信号；对所述脉搏波自混合信号进行信号降噪以及脉搏波曲线重构，获取脉搏波信号的特征向量和特征参数；将所述获取的脉搏波信号的特征向量输入基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型；利用所述基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型输出待检测对象的血压值。本发明专利技术的激光自混合干涉技术，可以实现同时探测脉搏波多个特征参数；具有成本低廉、精度高、结构简单、适用场景丰富等优点，十分适合集成在血压监测系统内。十分适合集成在血压监测系统内。十分适合集成在血压监测系统内。

【技术实现步骤摘要】
基于激光自混合干涉的血压检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及脉搏波血压测量
，尤其涉及一种基于激光自混合干涉的血压检测方法及系统。

技术介绍

[0002]血压作为人体健康评估常用的生理指标，包含着重要的人体生理信息，尤其是对于重症监护室的病人，需要长时间连续监测，以便及时发现血压异常，进而调整对病人的治疗方案。常用的血压测量方法有柯氏音法、示波法测量、动脉张力法、容积补偿法等，但是在测量过程中要求测量者必须保持静止，适用的场景有限，结构复杂。
[0003]人体的脉搏波与心脏和血管等器官的生理状况高度相关，其中包含着大量人体生理及病理的信息，在一定程度上可以反映出人体血压的变化。现有技术中出现的基于脉搏波的血压测量方法，具有测量方法简单，对测量位置的要求不高，测量装置体积小，方便携带等优点。当前，基于脉搏波的连续血压监测方法主要分为两个方向，即基于脉搏波传导速度(PWV，或传导时间(PTT，pulse transit time)的方法和基于脉搏波特征参数提取的方法。
[0004]具体地说，脉搏波传导时间，是指心脏动脉射血时，动脉压力波从主动脉瓣到达周围血管的时间，脉搏波传导时间是反映动脉弹性及可扩张性的常用指标。脉搏波传导时间主要受到血管大小和血管壁弹性的影响。当血压升高时，血管壁紧张，血流速度加快；当血压降低时，血管壁松弛，血流变慢。主要有两种测量脉搏波传导时间的方法：基于ECG(心电信号)
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PPG的血压测量方法，在同一个脉动周期中，利用ECG信号的R波顶点与脉搏波信号波峰的时间间隔来估计血压；基于同一脉搏波传导树两点测量的血压检测方法，采集人体两个不同部位的脉搏波信号，将两信号之间的时间间隔作为参数来计算血压。上述脉搏波传导时间法的不足之处在于：需要同时采集两个脉搏波信号，容易受外界影响，导致血压的准确性受到影响。此外，利用该方法建立的血压模型与个体的差异性较大，不具有很好的适用性。
[0005]另外，脉搏波波形的幅度和形态中含有丰富的血压等心血管生理病理信息。脉搏波参数测定法就是要在脉搏波波图中提取出能充分反映血压的特征点，根据脉搏波原理和动脉弹性腔理论建立血压与脉搏波特征参数之间的相关关系，从而建立相关模型以达到连续动态测量血压的方法。上述脉搏波特征参数法的弊端如下：目前的机器学习以及大数据的血压估计方法虽然涵盖了丰富的血压信息，从一定程度上改善了模型的准确性，但是总体还是依赖于波形特征的人工提取，并且方法考虑到计算成本，只是用到了时间复杂度相对较低的机器学习方法，对特征的学习能力远远不够。
[0006]所以，亟需一种高效的脉搏波血压测量方法。

技术实现思路

[0007]本专利技术提供一种基于激光自混合干涉的血压检测方法及系统，其主要解决现有技
术中的至少一个问题。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于激光自混合干涉的血压检测方法，应用于电子装置，方法包括：利用激光自混合探测系统采集待检测对象的脉搏波自混合信号；
[0009]对所述脉搏波自混合信号进行信号降噪以及脉搏波曲线重构，获取脉搏波信号的特征向量和特征参数；
[0010]将所述获取的脉搏波信号的特征向量输入基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型；其中，所述基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型为通过所述特征参数训练获得；
[0011]利用所述基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型输出待检测对象的血压值。
[0012]进一步，优选的，所述基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型的神经网络结构包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层和输出层；其中，输入层神经元为预获取的特征参数矩阵和预获取的脉搏波信号的特征向量；输出层为包含的收缩压SBP和舒张压DBP的血压值向量；其中，特征参数包括脉搏波周期、脉搏波传播时间、脉搏波幅值和以脉搏波波图面积变化为基础的特征量K值。
[0013]进一步，优选的，在对所述脉搏波自混合信号进行信号降噪以及脉搏波曲线重构之后，还包括对所述脉搏波自混合信号进行经验模态分解和小波变换。
[0014]进一步，优选的，所述激光自混合探测系统为垂直腔面发射半导体激光器，所述垂直腔面发射半导体激光器包括P型接触层、P型布拉格反射镜、有源区、氧化限制层、N型布拉格反射镜、衬底和N型接触层。
[0015]进一步，优选的，所述垂直腔面发射半导体激光器的获取方法包括，利用柔性湿法打印和飞秒激光双光子聚合技术，在垂直腔面发射半导体激光器芯片上制备一个环氧树脂光刻胶微型透镜，获得垂直腔面发射半导体激光器。
[0016]一种基于激光自混合干涉的血压检测系统，包括采集模块，用于利用激光自混合探测系统采集待检测对象的脉搏波自混合信号；
[0017]特征向量获取模块，用于对所述脉搏波自混合信号进行信号降噪以及脉搏波曲线重构，获取脉搏波信号的特征向量和特征参数；
[0018]血压值获取模块，用于将所述获取的脉搏波信号的特征向量输入基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型；其中，所述基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型为通过所述特征参数训练获得；
[0019]利用所述基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型输出待检测对象的血压值。
[0020]为实现上述目的，本专利技术还提供一种电子装置，该电子装置包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的程序，所述程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述的基于激光自混合干涉的血压检测方法。
[0021]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述的基于激光自混合干涉的血压检测方法的步骤。
[0022]本专利技术提出的基于激光自混合干涉的血压检测方法、系统、电子装置及计算机可读存储介质，利用激光自混合探测系统采集待检测对象的脉搏波自混合信号；对所述脉搏波自混合信号进行信号降噪以及脉搏波曲线重构，获取脉搏波信号的特征向量和特征参数；将所述获取的脉搏波信号的特征向量输入基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型；其中，所述基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型为通过所述特征参数训练获得；利用所述基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型输出待检测对象的血压值。有益效果如下：本专利技术通过公开了一种用于血压值检测的一体化自混合干涉探测系统，该系统通过测量桡动脉微血管的脉搏波特征，获得血流速度、血管壁位移、血液对探测光的吸收变化、传输时间等变化量，进而实现血压长时间无感连续测量。本专利技术的激光自混合干涉技术，可以实现同时探测脉搏波多个特征参数；具有成本低廉、精度高、结构简单、适用场景丰富等优点，十分适合集成在血压监测系统内。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的基于激光自混合干涉的血压检测方法较佳实施例的流程图；
[0024]图2为本专利技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于激光自混合干涉的血压检测方法，应用于电子装置，其特征在于，方法包括：利用激光自混合探测系统采集待检测对象的脉搏波自混合信号；对所述脉搏波自混合信号进行信号降噪以及脉搏波曲线重构，获取脉搏波信号的特征向量和特征参数；将所述获取的脉搏波信号的特征向量输入基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型；其中，所述基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型为通过所述特征参数训练获得；利用所述基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型输出待检测对象的血压值。2.根据权利要求1所述的基于激光自混合干涉的血压检测方法，其特征在于，所述基于深层前馈神经网络的人体血压数值的预测模型的神经网络结构包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层和输出层；其中，输入层神经元为预获取的特征参数矩阵和预获取的脉搏波信号的特征向量；输出层为包含的收缩压SBP和舒张压DBP的血压值向量；其中，特征参数包括脉搏波周期、脉搏波传播时间、脉搏波幅值和以脉搏波波图面积变化为基础的特征量K值。3.根据权利要求2所述的基于激光自混合干涉的血压检测方法，其特征在于，在对所述脉搏波自混合信号进行信号降噪以及脉搏波曲线重构之后，还包括对所述脉搏波自混合信号进行经验模态分解和小波变换。4.根据权利要求2所述的基于激光自混合干涉的血压检测方法，其特征在于，所述激光自混合探测系统为垂直腔面发射半导体激光器，所述垂直腔面发射半导体激光器包括P型接触层、P型布拉格反射镜、有源区、氧化限制层、N...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宇，姚喜杰，陈涛，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：