【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫療設備，具體涉及一種血壓估計方法、裝置及存儲介質。
技術介紹
1、血壓測量的重要性在于它是人體正常生理功能的重要指標之一，對維持心血管系統的健康起著至關重要的作用，通過測量和分析血壓值，可以了解一個人的心臟、血管健康狀況。
2、現有的血壓估計方法是基于生理參數的測量，如心電圖（ecg）、光電容積描記（ppg）等。這些方法所使用的血壓測量設備對信號依賴性強，受皮膚接觸、運動、環境光等因素的影響較大，可能導致信號失真或丟失，從而影響血壓測量的準確性。另外，現有的基于機器學習的血壓估計方法，通過對大量數據進行訓練，來提高血壓估計的準確性，但這些方法中，由于信號處理復雜，導致計算復雜度較高，而且計算量大，難以在實際應用中推廣。
3、中國專利技術專利申請，公開號cn111358452a，專利技術名稱“一種基于同步信號進行血壓預測的方法和裝置”，公開了一種血壓預測方法，包括同步采集心電圖和光體積變化描記圖，然后將獲取到的ecg信號與ppg信號進行數據融合處理，通過血壓卷積神經網絡和血壓人工神經網絡組成的血壓模型進行回歸計算推算血壓數據。該方法需要復雜的心電圖測量機器，并且所使用的血壓模型計算量大，導致該方法的流程整體復雜，無法集成到低算力的穿戴設備中。
4、中國專利技術專利申請，公開號cn113520357a，專利技術名稱“一種血壓測量裝置及方法”，公開了一種血壓測量方法，包括由壓力傳感器采集信號，處理器將采集的信號進行融合計算得到血壓值。該方法對采集信息的處理中缺乏矯正過程，導致得到的結
5、本領域存在著對準確性高、便捷性好以及計算數據量較小的血壓估計方法、裝置及存儲介質的需求。
技術實現思路
1、為了解決上述問題，根據本專利技術的實施方式提供了一種血壓估計方法、裝置及存儲介質。
2、根據本專利技術的一個實施方式提供的一種血壓估計方法，包括以下步驟：
3、步驟s1，采集被測量對象的原始氣壓數據，并對該原始氣壓數據進行數據預處理，得到原始平均壓；
4、步驟s2，基于原始平均壓，通過血壓人工神經網絡模塊處理，得到壓差；
5、步驟s3，基于原始平均壓和壓差，計算得到舒張壓和收縮壓作為處理結果，并對該處理結果進行存儲和顯示；
6、其中，所述步驟s1具體地包括以下步驟：
7、步驟s100，采集原始氣壓數據，采集的原始氣壓數據包括氣壓數據和接觸數據；
8、步驟s200，對采集的原始氣壓數據進行數據預處理，得到原始平均壓作為預處理后的數據；
9、步驟s300，訪客模式判斷，根據目標用戶的選擇判斷目標用戶是否為訪客模式，如果為是判斷為訪客模式且執行步驟s400，否則判斷為個人模式且執行步驟s310；
10、步驟s310，讀取目標用戶的個人數據和歷史數據；
11、步驟s400，將原始平均壓輸入中央處理器模塊。
12、可選地，所述步驟s2具體地包括以下步驟：
13、步驟s500，將輸入的原始平均壓與第一閾值進行比較，并判斷原始平均壓是否超出第一閾值，若是則執行步驟s520，否則執行步驟s510；
14、步驟s510，將原始平均壓輸入第一血壓人工神經網絡模型，經過計算輸出壓差，并執行步驟s530；
15、步驟s520，將原始平均壓輸入第二血壓人工神經網絡模型，經過計算輸出壓差；
16、步驟s530，將壓差輸入中央處理器模塊，并存儲至數據存儲模塊。
17、可選地，所述步驟s3具體地包括以下步驟：
18、步驟s600，將得到的壓差與第二閾值進行比較，判斷得到的壓差是否超出第二閾值，若是，則執行步驟s610，否則向下執行步驟s700；
19、步驟s610，輸出錯誤，向目標用戶輸出提示錯誤的信息，并返回步驟s100；
20、步驟s700，通過獲得的壓差和原始平均壓計算估計平均壓，并對估計平均壓進行標定，得到標定后的估計平均壓；
21、步驟s800，將獲得的標定后的估計平均壓作為舒張壓估計值，進行矯正和計算，得到舒張壓；
22、步驟s900，基于獲得的舒張壓和標定后的估計平均壓，計算得到收縮壓，將得到的舒張壓和收縮壓作為處理結果儲存并輸出和顯示。
23、可選地，所述步驟s200進一步包括以下步驟：
24、步驟s210，對采集的原始氣壓數據進行第一次濾波處理，得到氣壓序列和接觸序列；
25、步驟s220，對氣壓序列進行第二次濾波處理，得到動壓數據和靜壓數據；
26、步驟s230，對動壓數據進行高斯擬合，得到高斯曲線；
27、步驟s240，對靜壓數據進行靜壓直線擬合，得到靜壓直線；
28、步驟s250，通過高斯曲線計算得到原始平均壓。
29、可選地，所述步驟s210的第一次濾波處理具體包括：將原始氣壓數據中的氣壓數據進行高斯濾波，得到氣壓序列；以及將原始氣壓數據中的接觸數據進行均值濾波，得到接觸序列。
30、可選地，所述步驟s220的第二次濾波處理包括：將氣壓序列進行巴特沃斯濾波處理，得到動壓數據；以及將氣壓序列進行n階iir濾波，得到靜壓數據。
31、可選地，所述第一血壓人工神經網絡模型包括普通血壓估計模塊，所述第二血壓人工神經網絡模型中包括高壓估計模塊和普通血壓估計模塊。
32、可選地，所述步驟s800具體包括以下步驟：
33、步驟s810，根據訪客模式判斷的結果，調整預設的臨時舒張壓幅度系數，得到舒張壓幅度系數，以及將標定后的估計平均壓作為舒張壓估計值，經過該舒張壓幅度系數進行縮小，得到縮小后的舒張壓估計值；
34、步驟s820，對縮小后的舒張壓估計值進行偏移矯正，得到舒張壓的時間；
35、步驟s830，對舒張壓的時間進行計算，得到舒張壓。
36、根據本專利技術的另一個實施方式提供了一種執行所述血壓估計方法的裝置，包括：
37、氣壓檢測模塊，用于檢測和采集目標用戶的原始氣壓數據，包括壓電微泵、氣囊和壓力傳感器；
38、數據預處理模塊，與氣壓檢測模塊連接，接收目標用戶的原始氣壓數據并且進行數據預處理，得到原始平均壓；
39、血壓人工神經網絡模塊，與數據預處理模塊連接，接收預處理后得到的原始平均壓進行壓差估計，得到壓差；
40、中央處理器模塊，對各個模塊得到的結果進行計算處理，并且控制各個模塊；
41、數據存儲模塊，存儲目標用戶的個人數據以及各模塊處理得到的數據和結果；
42、數據傳輸模塊，根據中央處理器模塊的指令將處理得到的數據和結果傳輸至外部設備以及用于進行顯示。
43、根據本專利技術的另一個實施方式提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現所述的血壓本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種血壓估計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的血壓估計方法，其特征在于，所述步驟S2具體地包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的血壓估計方法，其特征在于，所述步驟S3具體地包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的血壓估計方法，其特征在于，所述步驟S200進一步包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的血壓估計方法，其特征在于，所述步驟S210的第一次濾波處理具體包括：將原始氣壓數據中的氣壓數據進行高斯濾波，得到氣壓序列；以及將原始氣壓數據中的接觸數據進行均值濾波，得到接觸序列。
6.根據權利要求4所述的血壓估計方法，其特征在于，所述步驟S220的第二次濾波處理包括：將氣壓序列進行巴特沃斯濾波處理，得到動壓數據；以及將氣壓序列進行N階IIR濾波，得到靜壓數據。
7.根據權利要求2所述的血壓估計方法，其特征在于：
8.根據權利要求3所述的血壓估計方法，其特征在于，所述步驟S800具體包括以下步驟：
9.執行前述權利要求1-8中任一項所述的血壓估計方法的裝置，其特
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至8中任一項所述的血壓估計方法。
...【技術特征摘要】
1.一種血壓估計方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的血壓估計方法，其特征在于，所述步驟s2具體地包括以下步驟：
3.根據權利要求2所述的血壓估計方法，其特征在于，所述步驟s3具體地包括以下步驟：
4.根據權利要求1所述的血壓估計方法，其特征在于，所述步驟s200進一步包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的血壓估計方法，其特征在于，所述步驟s210的第一次濾波處理具體包括：將原始氣壓數據中的氣壓數據進行高斯濾波，得到氣壓序列；以及將原始氣壓數據中的接觸數據進行均值濾波，得到接觸序列。
6.根據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李懿霖，夏疆，鞠若麟，滕乙超，
申請(專利權)人：恒脈微電子杭州有限公司，
類型：發明
國別省市：
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