基于Android平台的无创血压连续监测系统

血压是反映心脏和血管功能状况的重要参数,无创、准确的血压连续监测便携式系统能提高血压监测的舒适性与便捷性,从而有助于心血管疾病的预防和诊断。根据血压连续监测需求,设计一套基于Android平台的无创血压连续监测系统。该系统由前端信号采集系统和手机端App构成,可实现心电、脉搏信号的同步采集。用手机端App实时绘制两路波形,计算出脉搏波传导时间PWTT和脉搏波波形特征量K,建立血压回归模型,计算血压值,并对血压的变化进行图表分析。实验结果表明,所设计的无创血压监测系统测量的血压绝对误差均小于8 mm Hg,标准误差小于5 mm Hg,App界面简单易操作,用户通过随身携带的手机就能随时查看自己身体健康状况变化,达到预防高血压疾病和及时问医的目的。     

基于脉搏波信号和血管弹性腔模型的动脉血压连续测量方法

目的为满足健康监护中的连续测量血压的要求,研究并实现一种基于脉搏波信号和血管弹性腔模型的动脉血压拟合计算方法。方法利用自制的穿戴式人体生理参数监测系统收集测试对象的脉搏波信号、心电信号以及血压数据。根据心电信号与脉搏波信号的时间关系,推导出收缩压和脉搏波传导时间的回归分析方程,而舒张压的测量,则是通过脉搏波的波形系数分析以及血管单弹性腔模型的参数计算完成。结果试验结果表明,该方法血压测量结果的平均偏差和标准偏差为(0.51±0.74)kPa([384±5.54)mmHg],达到了美国医疗仪器促进协会建议的(0.665±1.064)kPa([5±8)mmHg]标准。结论结合脉搏波信号和弹性腔模型可以估算人体血压值,为连续血压测量提供了新的实现方法。     

基于心电信号-光电容积脉博波信号多特征参数无创血压监测系统设计

针对传统血压计袖带使用给患者带来的不便以及现有的利用单一脉搏波传导时间(pulse wave translation time,PWTT)进行无创血压监测稳定性较差等问题,本研究提出基于心电信号(electrocardiograph,ECG)-电容积脉搏波信号(photoplethysmo graphy,PPG)多特征参数融合的无创血压监测、检测方法,并设计相应的血压监测系统。系统通过采集ECG和PPG提取特征并建立血压计算模型。模型以PPG传导时间PWTT、PPG上升支时间与PPG周期之比λ和PPG峰峰值φ为自变量,实测血压值为因变量进行回归分析,得到收缩压(systolic blood pressure,SBP)和舒张压(diastolic blood pressure,DBP)回归方程,实现无袖带血压连续监测、检测。利用该方法对30名志愿者进行验证实验,结果显示,本系统所测SBP与实测SBP绝对误差均值E_d=2. 3067 mmHg,标准差S_D=1. 4633 mmHg; DBP绝对误差均值E_d=2. 4133 mmHg,标准差S_d=1. 9894 mmHg,符合AAMI推荐标准。通过Bland-Altman一致性分析,本系统与水银血压计所测SBP、DBP相关系数分别为0. 9878、0. 9730,一致性界限分别为(-4. 9300,5. 6770)、(-6. 1950,6. 0620)。实验结果证明,通过本方法可以实现无袖带血压的连续监测、检测,为便携式可穿戴设备血压实时监测及临床无袖带血压检测提供了可参考的实施方法。     

基于舒张期时间的个体化血压建模方法研究

本研究提出了一种基于脉搏波舒张期时间(diastolic time,DT)的无袖带式血压估计方法,能够有效提升可穿戴式设备的血压测量精度。该方案首先从脉搏波(photoplethysmography,PPG)中提取DT,再利用线性回归方法建立个体化血压估计模型。本研究对采集的30个样本的实验数据,进行血压建模并加以验证,实验结果显示收缩压的平均误差为1.859 mmHg,标准差为5.640 mmHg;舒张压的平均误差为1.049mmHg,标准差为6.107 mmHg,证明了该方案的可行性。通过将该方案的估计结果与基于脉搏波传导时间(pulse transit time,PTT)的血压模型的估算结果进行对比研究,结果表明交感神经活动较强时,基于DT的血压模型能够有效提升血压估计精度。     

基于卷积递归神经网络的血压测量模型

目的提出一种新型卷积递归神经网络血压模型(convolutional recurrent neural networkblood pressure,CRNN-BP),解决使用脉搏波波形进行血压测量模型中存在的特征点难以提取和鲁棒性较低的问题,提高血压模型普适性和精度。方法该模型首先使用卷积网络层自动提取脉搏波的波形特征;其次使用递归网络层依据连续心动周期血压变化关系对波形特征进行校正;最后使用全连接网络层预测出当前的血压值。结果使用MIMIC数据集中人体真实生理信息对模型进行验证,收缩压和舒张压的平均绝对误差分别为2.71 mm Hg和1.41 mm Hg。模型精度相比于未使用递归网络层的模型CNN-BP和使用全部脉搏波波形点的传统血压回归模型更有优势,且符合AAMI和BHS标准。结论 CRNN-BP有效地提取了脉搏波的波形特征,并提升了模型的精度和鲁棒性。     

基于微信公众平台的移动血压监护系统的设计

针对传统的血压监护系统用户网络体验性差的问题,基于微信公众平台和嵌入式技术设计出一种智能移动血压监护系统。该系统的智能移动监护终端搭载PIC32MX微控制器,移植运行嵌入式Linux系统,可采集用户的心电、脉搏数据,并通过Internet将数据上传至接入微信的中心服务器,在微信中心服务器中利用脉搏波传播时间（PWTT）计算出实时的血压值。用户可以添加本系统的微信公众号,使用微信客户端查询监护结果。结果表明,该系统能够实现无袖带式连续血压测量,能够实现远程血压监护的功能,对慢性病的管理与治疗有重要意义。     

基于视频流的非接触式连续血压检测算法研究

高血压是危害人类健康的首要疾病，方便准确的血压测量方法将有助于高血压的防控。本文提出了一种基于面部视频信号的连续血压测量方法。采用颜色失真滤波与独立成分分析法提取面部视频信号中感兴趣区域的视频脉搏波，基于时频域以及生理学原理对脉搏波进行多维特征提取；设计了一种集成特征选择方法提取具有通用性的最优特征子集；比较基于粒子群优化的Elman神经网络、支持向量机与深度信念网络所建立的单人血压测量模型；采用支持向量回归算法构建通用血压预测模型，并与真实血压值进行比较与评价。实验结果表明：基于面部视频的血压测量结果与标准血压值具有较好的一致性，由视频估计出的收缩压与标准收缩压的平均绝对误差（MAE）为4.9 mm Hg，标准差（STD）为5.9 mm Hg；舒张压的MAE为4.6 mm Hg,STD为5.0 mm Hg，符合AAMI标准。本文所提出的基于视频流的非接触式血压检测方法可以用于血压的测量。     

基于脉搏-心电的便携式血压仪的研制

设计一种体积小巧,测量过程无任何束缚的基于脉搏波传导时间(pulse wave transit time,PWTT)的血压仪。从反射式容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)和心电波形(electrocardiogram,ECG)中提取脉搏波传导时间,再综合心率、每搏输出量和外周阻力对血压的影响,通过回归分析建立血压模型,最终实现血压测量。应用样机对20名志愿者进行血压测量,同时以传统水银血压计的测量结果作为标准,结果显示收缩压和舒张压的95%一致性界限分别为(-8.3,11.6),(-9.9,12.7),说明两种方法所测的血压值有较好的一致性。血压仪样机实体小巧,使用方便,使用过程没有任何束缚,同时在理论上对基于脉搏波传导时间的血压测量方法进行优化,实现了收缩压和舒张压的测量。     

基于脉搏波特征参数的无创血压测量改进算法

解决目前利用脉搏波特征参数无法准确计算出病理及生理血压(高血压、低血压和正常血压)的问题。利用主成分分析得到脉搏波主成分参数,利用脉搏波主成分参数和血压进行线性回归得到初步血压计算模型,借助较大的数据库和逐步逼近法建立多级模型,提高模型计算值的精度。改进后的算法能够使用脉搏波特征参数建立普适的血压计算模型,计算出的血压值精度较高。本研究提出的基于脉搏波特征参数的无创血压测量改进算法能够有效扩大血压计算范围,实现包括高血压、低血压和正常血压在内的无创血压测量。     

基于脉搏波传导时间的连续血压监测系统

为了实现无创连续血压测量,提出了一种基于脉搏波传导时间(pulse transit time,PTT)的连续血压测量方案。通过同步采集心电(electrocardiogram,ECG)信号与光电脉搏波(photoplethysmograph,PPG)信号,以ECG的R波峰值点作为PTT的开始点,PPG信号的最大值点作为PTT的结束点,得到PTT,与水银血压计测得舒张压(diastolic blood pressure,DBP)与收缩压(systolic blood pressure,SBP)进行回归分析,得到了DBP和SBP的数学模型。利用该方法对41名身体健康的青年人进行实验,利用本方案得到的SBP与水银血压计的相关系数为0.82,其差值的平均数与标准偏差为0.15±2.05 mm Hg;得到的DBP与水银血压计的相关系数为0.73,其差值的平均数与标准偏差为0.12±2.16 mm Hg。利用Bland-Altman差值法对本系统血压测量方法与水银血压计测血压方法进行一致性检验,结果显示两种血压测量方法具有很好的一致性。     

基于脉搏波特征参数的无创连续血压测量研究进展

脉搏波与血压变化息息相关，可以通过脉搏波特征参数进行无创连续血压测量。本研究首先介绍脉搏波特征参数以及通过脉搏波特征参数进行无创连续血压测量的原理；总结了当前利用脉搏波特征参数计算血压的测量模型，主要有一元线性回归模型、多元线性回归模型和神经网络模型，并主要分析了这些模型的测量原理和研究进展，以及各种模型的优缺点；最后对基于脉搏波特征参数进行血压测量，研究方向进行了展望。     

应用阻抗心动图测量脉搏波传导时间

为了研究射血前时间对用脉搏波传导时间进行连续血压测量的影响,本文设计并实现一种用阻抗心动图确定脉搏波起始点计算脉搏波传导时间的方法,在深呼使血压产生波动的过程中,采用此方法与心电R波峰值作起始点的方法进行对比实验.实验结果表明,用这种方法测量脉搏波传导时间随呼吸的变化曲线与血压变化的规律相一致.与用心电R波法相比,阻抗心电图法可以有效避免射血前时间变化对PWTT测量结果的影响,是一种准确测量脉搏波传导时间的方法.     

基于脉搏波传导时间和脉搏波特征参数的连续血压无创检测

本研究为克服在基于脉搏波传导时间(pulse transit time,PTT)方法无创血压检测中个体差异对测量准确性的影响,分析了个体脉搏波特征参数与血压值的相关性,并将个体脉搏波特征参数中与血压值相关度高的参数作为优化脉搏波特征参数加入PTT与血压的校正模型中,以提高模型普适性。基于偏最小二乘法(partial least squares,PLS)对50名志愿者200组PTT和脉搏波特征参数数据进行训练建模,得到舒张压、收缩压的预测模型。再选取5名新志愿者的PPT和脉搏波特征参数进行预测,最大预测误差小于5 mm Hg,满足AAMI国际电子血压计标准。将优化的脉搏波特征参数和PTT引入到连续血压预测模型当中,有助于提高血压预测模型的准确度和普适性,有助于无创连续血压检测的临床应用。     

基于USB-4221数据采集卡的连续血压测量

针对现有连续无创血压测量系统测量结果离散程度高的问题,设计基于USB-4221数据采集卡的连续血压测量系统。通过AD8232心电传感器和指夹光电脉搏传感器同步获取心电-脉搏信号,设计心电-脉搏硬件调理电路。应用MIMIC数据库中心电-脉搏-血压信号计算脉搏传导时间,并进行回归分析,构建血压测量模型。同时,利用图形可视化工具GUI进行了用户平台的设计。系统采集了若干名志愿者的相关数据,测得的血压值与欧姆龙电子血压计HEM-8713的测量值进行对比,测量误差在±5 mmHg范围内,达到AAMI标准中对测量平均误差的要求。     

基于脉搏波信号的无创血压测量的研究进展与展望

脉搏波蕴含着许多人体生理与病理的重要信息,大量研究通过光电容积描记法(photoplethysmography, PPG)来利用脉搏波特征参数进行无创血压监测。为此,我们总结了脉搏波的特征参数及利用其进行血压测量的基本原理。然后,我们对利用脉搏波特征参数进行血压测量的有线性回归(linear regression, LR)模型、随机森林(random forest, RF)模型、支持向量机(support vector machines, SVM)模型和神经网络模型及不同模型的优缺点和研究进展进行综述。最后,对基于脉搏波信号的无创血压测量的研究进行展望。     

基于Android手机的生理参数移动监测系统

本研究设计了一款基于Android手机的人体生理参数移动监测系统。依据心电信号与脉搏波信号的特点,设计硬件采集系统。利用蓝牙无线通信方式,将硬件电路采集的生理信号发送至手机。通过在Android手机上开发的应用程序,实现心电信号和脉搏波信号的数字滤波处理、实时显示、存储及回显等功能。通过测量的脉搏波传导时间建立连续血压计算模型,并与人体血压实测值进行验证测试。最后在多个品牌的Android手机上运行本系统的应用程序,验证该系统的实用性和兼容性。该系统具有体积小巧、成本低、可实时连续监测的优点,实现了连续生理参数监测。     

基于传输线模型的脉搏波传播数值仿真及参数分析

目的通过提出一种传输线模型和输入阻抗递归算法的计算方法,数值仿真人体动脉树中脉搏波的传播过程,分析个体差异性和动脉树各参数对脉搏波的影响,为动脉树生理和病理变化分析提供参考。方法利用由大中动脉构成的55段人体动脉树建立传输线模型,采用递归算法计算动脉树各点的输入阻抗,仿真计算动脉树中各段血压和血流的分布图。在此基础上比较不同身高、心率、每搏量、内径、壁厚等参数对脉搏波传播和血压分布的影响。结果仿真结果和一般脉搏波传播规律相一致,验证了该方法的有效性。不同参数对动脉树中脉搏波传播的影响有较大差异且呈现各自特征。结论基于传输线模型和递归算法的计算方法能有效仿真动脉树中脉搏波的传播过程,并准确反映个体差异性和动脉树血液动力学参数的变化对脉搏波的影响,是人体动脉树生理病理分析和诊断的重要辅助手段。     

脉搏波传导时间的血压估计模型

为提高动脉血压估计的准确性,提出一个以脉搏波传导时间和脉搏波波形特征参量K值为基础的血压估计双参数模型。采用麻省理工学院MIMIC数据库,通过心电和光电容积脉搏波信号计算得到脉搏波传导时间和特征参量K值,通过有创动脉血压信号计算平均动脉血压,对比分析提出的双参数模型和以脉搏波传导时间为基础的单参数模型血压估计的效果。结果表明相比单参数模型,建立的双参数模型血压估计均方根误差减少1 mm Hg,估计准确率最大提高了10%。引入脉搏波特征参量K值建立的双参数模型在一定程度能改善血压估计效果。     

基于LabVIEW的电子血压测量仪

针对传统血压测量方法需要气囊,佩戴不舒适,不能连续动态测量的缺点,设计了基于LabVIEW的电子血压测量仪。该仪器使用Arduino单片机采集心电和脉搏波信号,并通过Wi-Fi把数据发送到LabVIEW上位机进行处理计算和显示。该仪器使用心电贴片和压电脉搏波传感器替代传统充气式袖带,可进行无创连续血压测量。实验数据结果显示,该电子血压测量仪满足AAMI标准。     

一种基于射血前期的连续血压估计方法

常规基于脉搏波到达时间的连续血压监测系统需要同时佩戴心电极和指套式脉搏波传感器,对用户的依从性要求较高。为解决此问题,本研究基于射血前期与血压具有较高相关性的机理,提出了一种基于射血前期的连续血压估计方法。本研究招募了13名男性受试者,通过与美国顺泰公司的SunTech Oscar2动态血压监测仪进行对比测试,验证了所提血压估计方法的可行性。通过小样本的实验观测发现,本研究方法在一定程度上满足美国医疗仪器促进协会(AAMI)对于血压测量准确性的要求。该方法的准确性与基于脉搏波到达时间的血压估计方法相当,且能够明显降低用户的依从性要求,在便携式连续血压测量方面具有潜力。