【技術實現步驟摘要】
本申請涉及人工智能，具體而言，涉及一種基于ppg信號的血壓測量方法、裝置、系統及存儲介質。
技術介紹
1、目前，在使用ppg(photo?plethysmo?graphic，光電容積脈搏波描記法)進行血壓預測時，會將基于ppg采集的電信號(簡稱ppg信號)輸入基于機器學習的回歸模型進行血壓預測，得到血壓值。
2、目前，一些血壓測量裝置通常配置一個預先訓練好的回歸模型進行血壓的預測，該回歸模型對不同用戶或不同狀態下的同一用戶的血壓預測能力有限。血壓的測量受多方面影響，例如，用戶的年齡、性別、生理狀態、患病情況等，這些因素均可能使得ppg信號出現較大的差異，由此，可能使得預先訓練好的回歸模型在進行血壓預測時，無法對不同的用戶或不同生理狀態下的同一用戶均具有較好的預測準確性。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請旨在提供一種基于ppg信號的血壓測量方法、裝置、系統及存儲介質，以提高對不同用戶或不同狀態下同一用戶的血壓預測準確性。
2、第一方面，本申請提供一種基于ppg信號的血壓測量裝置，包括：數據獲取模塊，用于獲取ppg信號和用戶的生理信息；所述ppg信號包括多個脈搏波；信號處理模塊，用于切分所述ppg信號得到多個所述脈搏波，并提取各所述脈搏波中與血壓相關的信號特征；分類模塊，基于所述生理信息、各所述脈搏波的信號特征和預設分類關系確定各所述脈搏波對應的脈搏波分類，所述預設分類關系包括生理信息、脈搏波信號特征與脈搏波分類三者之間的對應關系；預測模塊，所述預測模塊內預設
3、本申請實施例中，在預測模塊中預設多個回歸模型，不同回歸模型由不同脈搏波分類的訓練數據訓練得到，使得不同回歸模型對對應分類的脈搏波具有較高的預測準確性。由此，在面對不同用戶或不同狀態下的不同用戶時，可以通過脈搏波和生理信息對ppg信號中的脈搏波進行分類，并將選擇與脈搏波分類對應的回歸模型對脈搏波進行血壓預測，從而對不同用戶或不同狀態下的不同用戶預測的血壓均能夠具有較高的準確性。
4、一實施例中，所述信號處理模塊包括預處理子模塊，所述預處理子模塊包括峰值提取單元，所述峰值提取單元用于提取所述ppg信號中的波峰和波谷，并基于所述波峰和波谷切分所述ppg信號，得到所述脈搏波。
5、脈搏波通常包括波峰和波谷，因此，在本申請實施例中，預處理子模塊可以通過確定波谷和波峰確定出脈搏波，再進行脈搏波切割，該方式可以減少甚至避免因個體化差異對脈搏波特征的影響，從而提高脈搏波提取的準確性，進而提高血壓預測的準確性。
6、一實施例中，所述預處理子模塊包括濾波單元，濾波單元包括：帶通濾波器、savitzky-golay濾波器(一種平滑濾波器)和零相位濾波器；在所述信號處理模塊切分所述ppg信號得到多個所述脈搏波之前，所述數據獲取模塊還用于所述ppg信號輸出至所述濾波單元，以通過所述濾波單元中的所述帶通濾波器、所述savitzky-golay濾波器和所述零相位濾波器進行濾波。
7、本申請實施例中，通過使用帶通濾波器、savitzky-golay濾波器、零相位濾波器對ppg信號進行濾波，可以在去除ppg信號噪聲和基線漂移的同時，能夠保持ppg信號波形形態、波峰位置、波谷位置不發生明顯改變，從而使得濾波后的ppg信號不產生相位差，由此，可以提高ppg信號的準確性，進而提高脈搏波分割的準確性，以及提高血壓預測的準確性。
8、一實施例中，所述預處理子模塊還包括信號質量評估單元；所述信號質量評估單元用于：計算所述ppg信號的置信度；基于所述置信度對所述ppg信號進行評分，得到該ppg信號的質量評估分數，其中，所述質量評估分數用于表征該ppg信號中所有脈搏波的質量；所述輸出模塊具體用于基于每一所述ppg信號的質量評估分數對每一所述ppg信號對應的血壓值進行處理，輸出處理后的所述血壓值。
9、本申請實施例中，質量評估分數由ppg信號的置信度計算得到，可以用于表征ppg信號的質量，也可以用于表征該ppg信號中脈搏波的質量，由此，可以基于質量評估分數篩選質量較高的ppg信號，從而提高血壓預測的準確性。以及，還可以基于質量評估分數對血壓值進行處理，通過使得輸出的血壓值攜帶ppg信號及脈搏波的質量信息，輔助用戶判斷預測的血壓值的可靠性，以得到更準確的血壓值。
10、一實施例中，所述數據獲取模塊獲取的ppg信號為多個，每一所述ppg信號分別對應不同的質量評估分數；所述輸出模塊還用于基于每一所述ppg信號的質量評估分數為各所述ppg信號分配對應的權重；基于各所述ppg信號對應的權重對每一所述ppg信號對應的血壓值進行加權處理，得到加權處理后的血壓值；輸出所述加權處理后的血壓值。
11、本申請實施例中，根據各ppg信號的質量評估分數對各ppg信號計算的血壓值進行加權處理，由此，使得加權處理后的血壓值與ppg信號的質量相關，從而提高預測的血壓值的可靠性與準確性。
12、一實施例中，所述信號處理模塊包括特征提取子模塊；所述特征提取子模塊具體用于：對于任意一個所述脈搏波，基于預設的關鍵點確定該脈搏波中的波形關鍵點，并基于所述波形關鍵點計算該脈搏波的信號特征。
13、相較于單一特征預測的血壓值，血壓預測時使用的信號特征越多，預測得到的血壓值越準確，本申請實施例中，波形具有多個關鍵點，可以波形關鍵點，可以通過確定脈搏波的波形關鍵點，并利用波形關鍵點計算信號特征，通過不同關鍵點的組合，可以提取出較多類型的特征，從而提高血壓預測的準確性。
14、一實施例中，所述脈搏波包括重搏波特征；所述預設分類關系還包括重搏波、生理信息、脈搏波信號特征與脈搏波分類四者之間的對應關系；所述預測模塊還用于對于任意所述脈搏波，基于該脈搏波的信號特征確定該脈搏波對應的重搏波特征；基于所述生理信息、該脈搏波中的重搏波特征、該脈搏波對應的脈搏波信號特征和所述預設分類關系，確定該脈搏波對應的脈搏波分類。
15、由于健康人群的ppg信號中，通?？梢娒黠@的重搏波，而血管彈性變差或者血管外周阻力升高的人群，其ppg信號中的重搏波會趨于消失，也就是難以看出明顯波峰，因此，本申請實施例中，所以基于重搏波對波形進行劃分，可以起到對血管狀態進行建模的作用，從而提高脈搏波分類的準確性，使得基于脈搏波分類選擇的回歸模型能夠對脈搏波進行更準確的血壓預測。
16、第二方面，本申請實施例提供一種基于ppg信號的血壓測量方法，包括：獲取ppg信號和用戶的生理信息；所述ppg信號包括多個脈搏波；切分所述ppg信號得到多個所述脈搏波；提取各所述脈搏波中與血壓相關的信號特征；基于所述生理信息、各所述脈搏波的信號特本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于PPG信號的血壓測量裝置，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于PPG信號的血壓測量裝置，其特征在于，所述信號處理模塊包括預處理子模塊，所述預處理子模塊包括峰值提取單元，所述峰值提取單元用于提取所述PPG信號中的波峰和波谷，并基于所述波峰和波谷切分所述PPG信號，得到所述脈搏波。
3.根據權利要求2所述的基于PPG信號的血壓測量裝置，其特征在于，所述預處理子模塊包括濾波單元，濾波單元包括：串行執行的帶通濾波器、savitzky-golay濾波器和零相位濾波器；
4.根據權利要求2所述的基于PPG信號的血壓測量裝置，其特征在于，所述預處理子模塊還包括信號質量評估單元；
5.根據權利要求4所述的基于PPG信號的血壓測量裝置，其特征在于，所述數據獲取模塊獲取的PPG信號為多個，每一所述PPG信號分別對應不同的質量評估分數；
6.根據權利要求1所述的基于PPG信號的血壓測量裝置，其特征在于，所述信號處理模塊包括特征提取子模塊；
7.根據權利要求1所述的基于PPG信號的血壓測量裝置，其特征在于，所
8.一種基于PPG信號的血壓測量方法，其特征在于，包括：
9.一種血壓測量系統，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述可讀存儲介質被布置于計算機上，以使所述計算機成為如權利要求1-7任一項所述的基于PPG信號的血壓測量裝置。
...【技術特征摘要】
1.一種基于ppg信號的血壓測量裝置，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于ppg信號的血壓測量裝置，其特征在于，所述信號處理模塊包括預處理子模塊，所述預處理子模塊包括峰值提取單元，所述峰值提取單元用于提取所述ppg信號中的波峰和波谷，并基于所述波峰和波谷切分所述ppg信號，得到所述脈搏波。
3.根據權利要求2所述的基于ppg信號的血壓測量裝置，其特征在于，所述預處理子模塊包括濾波單元，濾波單元包括：串行執行的帶通濾波器、savitzky-golay濾波器和零相位濾波器；
4.根據權利要求2所述的基于ppg信號的血壓測量裝置，其特征在于，所述預處理子模塊還包括信號質量評估單元；
5.根據權利要求4所述的基于ppg信號的血壓測量裝置，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張廣潔，吳平平，鄧遂，吳侃，楊海，汪志偉，程志航，周林峰，陸智超，范子璇，謝佳儀，吳淑君，
申請(專利權)人：芯原微電子南京有限公司，
類型：發明
國別省市：
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