面向浅表层动脉瘤的形态检测方法和可穿戴式设备技术

本发明专利技术提供一种面向浅表层动脉瘤的形态检测方法和可穿戴式设备。该方法包括：步骤1：构建并训练径颈比预测神经网络模型；步骤2：获取受测者同步的ECG信号与PPG信号，根据所述ECG信号与PPG信号提取特征参数，所述特征参数包括最大血流速度、血流速度变化量、血液流量和血压；步骤3：根据提取到的特征参数生成受测者的特征向量，将所述特征向量输入至训练好的径颈比预测神经网络模型，得到受测者的径颈比。比。比。

【技术实现步骤摘要】
面向浅表层动脉瘤的形态检测方法和可穿戴式设备


[0001]本专利技术涉及动脉瘤检测
，尤其涉及一种基于面向浅表层动脉瘤的形态检测方法和可穿戴式设备。

技术介绍

[0002]动脉性疾病对于人致死或致残的风险都非常高，而动脉瘤是动脉性疾病中很容易发现的一种病症。动脉瘤是血管壁收到血流冲击作用导致动脉壁的膨出而形成的病理性、扩张性病变，与先天或者后天的很多原因息息相关。多种形态学参数都可以用于评估动脉瘤的破裂风险，如动脉瘤位置，纵横比，径颈比，长宽比，尺寸比等，其中径颈比和尺寸比与瘤体破裂的关系更为密切。当动脉瘤不及时发现，一旦破裂，将会出现广泛的蛛网膜下腔出血，如果不及时进行抢救，将导致严重的脑损伤后果，严重威胁到人的生命安全。因此，能够实时对动脉瘤的形态参数变化进行监控，有十分重大的临床意义。
[0003]目前，临床对动脉瘤的检测方法包括初步筛查使用的CT血管造影术和检测金标准的数字减影血管造影(Digital Subtraction Angiography,DSA)技术，可以用于评估动脉瘤壁炎症反应的活跃程度，可从动脉瘤生长破裂的机制出发评估颅内动脉瘤的稳定性。但是这些方法都存在一些缺点：1)患者根据个人体质不同，会对造影剂有不同程度的过敏和不良反应，严重的可能会造成过敏性休克。并且由于造影剂要通过肾脏排出，对肾脏有一定的损害，导致造影剂肾病的发生。2)只有经过严格培训的医护人员可以熟练的完成操作，如果操作不当可能会对人体造成损伤，导致穿刺部位出血感染，严重的还会出现血管的破裂以及呼吸、心跳骤停等严重情况。3)以上技术收费昂贵，特别是DSA技术，并且如果想追踪动脉瘤的病程发展，需要住院定期作造影检查，并不适合日常对病人病情的检测。

技术实现思路

[0004]针对现有的动脉瘤检测方法存在的上述问题，本专利技术提供一种面向浅表层动脉瘤的形态检测方法和可穿戴式设备。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种基于ECG和PPG的面向浅表层动脉瘤的形态检测方法，包括：
[0006]步骤1：构建并训练径颈比预测神经网络模型；
[0007]步骤2：获取受测者同步的ECG信号与PPG信号，根据所述ECG信号与PPG信号提取特征参数，所述特征参数包括最大血流速度、血流速度变化量、血液流量和血压；
[0008]步骤3：根据提取到的特征参数生成受测者的特征向量，将所述特征向量输入至训练好的径颈比预测神经网络模型，得到受测者的径颈比。
[0009]进一步地，步骤1中的训练径颈比预测神经网络模型，具体包括：
[0010]按照步骤2和步骤3的方式获取多个受测者的特征向量；
[0011]采用数字减影血管造影测量得到所述多个受测者的颈径比；
[0012]针对每个受测者，其对应的特征向量和颈径比组成一个训练数据对；
[0013]采用多个训练数据对所述径颈比预测神经网络模型进行训练。
[0014]进一步地，步骤2中，根据所述ECG信号与PPG信号提取最大血流速度，具体包括：
[0015]对于同一时间采集的ECG信号和PPG信号，标记ECG信号的R波峰为起点，PPG信号的主波波峰为终点，计算得到起点与终点之间的时间差并作为脉搏波传播时间PWTT；
[0016]根据脉搏波传播时间PWTT和传播距离S按照公式(5)得到最大血流速度PWV：
[0017][0018]第二方面，本专利技术提供一种基于ECG和PPG的面向浅表层动脉瘤形态检测的可穿戴式设备，包括信号采集模块和人机交互模块；所述人机交互模块包括数据处理模块和形态预测模块；
[0019]所述信号采集模块，用于采集受测者同步的ECG信号与PPG信号，并将采集到的信号发送至人机交互模块；
[0020]所述数据处理模块，用于根据所述ECG信号与PPG信号提取特征参数并生成特征向量；所述特征参数包括最大血流速度、血流速度变化量、血液流量和血压；
[0021]所述形态预测模块，用于构建并训练径颈比预测神经网络模型；以及将受测者的特征向量输入至训练好的径颈比预测神经网络模型，得到受测者的径颈比。
[0022]进一步地，所述信号采集模块包括MAX86150芯片。
[0023]进一步地，在采集PPG信号的过程中，基于公式(6)所示的修正后的Lambert
‑
Beer定律来采集；
[0024]I
out
＝I
in
e
‑
clBE+H
(6)
[0025]其中，I
in
为入射到人体中的入射光的光强，I
out
为出射光的光强，c为血红蛋白浓度，l为等效光程长度，B为散射因子，E为消光系数，H为干扰因子。
[0026]进一步地，所述数据处理模块，还用于对获取的同步的ECG信号与PPG信号进行预处理，所述预处理过程包括双信号时间对齐、滤除噪声、去除基线漂移和剔除无效信号片段。
[0027]进一步地，所述人机交互模块还包括数据传输模块；所述数据传输模块，用于将获取的ECG信号与PPG信号、提取到的特征参数和预测到的颈径比上传至服务器端，以供服务器将数据存储至对应的个人数据库中。
[0028]本专利技术的有益效果：
[0029](1)无创测量：通过同步采集ECG信号和PPG信号，从信号中提取生理病理信息用于瘤体形态检测，可避免有创方法可能引起的诸多风险。
[0030](2)操作方法简便：对比于有创的复杂的操作，本专利技术可以保证实时性和连续性，并且在需要长期监测的情况下往往可以降低成本，采用线性回归神经网络模型可以保证监测模型的运算速度。
[0031](3)可穿戴式：测量位置更加灵活，测量场景更加广泛，可以设计成小型化可穿戴式产品，做到病情的日常监测，及时获取反馈信息，保证病人的生命安全。
[0032](4)测量方式多样：本专利技术适用于人体各部位浅表层动脉瘤的监测，采用反射式光电传感器，相比于透射式设备更加方便和舒适。
附图说明
[0033]图1为本专利技术实施例提供的PPG信号的交流、直流分量；
[0034]图2为本专利技术实施例提供的面向浅表层动脉瘤的形态检测方法的流程示意图；
[0035]图3为本专利技术实施例提供的入口速度拟合曲线示意图；
[0036]图4为本专利技术实施例提供的：(a)为载瘤动脉速度流线图；(b)为正常动脉速度流线图；
[0037]图5为本专利技术实施例提供的线性回归曲线估算图；
[0038]图6为本专利技术实施例提供的PWTT测量示意图；
[0039]图7为本专利技术实施例提供的基于ECG和PPG的面向浅表层动脉瘤形态检测的可穿戴式设备的结构示意图；
[0040]图8为本专利技术实施例提供的采集位置示意图；
[0041]图9为本专利技术实施例提供的反射式光电传感器结构图；
[0042]图10为本专利技术实施例提供的血红蛋白对光的吸收系数。
具体实施方式<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于ECG和PPG的面向浅表层动脉瘤的形态检测方法，其特征在于，包括：步骤1：构建并训练径颈比预测神经网络模型；步骤2：获取受测者同步的ECG信号与PPG信号，根据所述ECG信号与PPG信号提取特征参数，所述特征参数包括最大血流速度、血流速度变化量、血液流量和血压；步骤3：根据提取到的特征参数生成受测者的特征向量，将所述特征向量输入至训练好的径颈比预测神经网络模型，得到受测者的径颈比。2.根据权利要求1所述的基于ECG和PPG的面向浅表层动脉瘤的形态检测方法，其特征在于，步骤1中的训练径颈比预测神经网络模型，具体包括：按照步骤2和步骤3的方式获取多个受测者的特征向量；采用数字减影血管造影测量得到所述多个受测者的颈径比；针对每个受测者，其对应的特征向量和颈径比组成一个训练数据对；采用多个训练数据对所述径颈比预测神经网络模型进行训练。3.根据权利要求2所述的基于ECG和PPG的面向浅表层动脉瘤的形态检测方法，其特征在于，步骤2中，根据所述ECG信号与PPG信号提取最大血流速度，具体包括：对于同一时间采集的ECG信号和PPG信号，标记ECG信号的R波峰为起点，PPG信号的主波波峰为终点，计算得到起点与终点之间的时间差并作为脉搏波传播时间PWTT；根据脉搏波传播时间PWTT和传播距离S按照公式(5)得到最大血流速度PWV：4.基于ECG和PPG的面向浅表层动脉瘤形态检测的可穿戴式设备，其特征在于，包括信号采集模块和人机交互模块；所述人机交互模块包括数据处理模块和形态预测模块；所述信号采集模块，用于采集受测者同步的ECG信号与PPG信号，并将采集到的信号发送至人机交互模块；所述数据处理模块，用于根据所述ECG信号与PPG信号提取特征参...

【专利技术属性】
技术研发人员：张锦龙，刘扬，黄欣欣，高礼玉，柴若雨，刘泽华，刘康，侯雪燕，
申请(专利权)人：河南大学，
类型：发明
国别省市：