一种基于脑阻抗和心电信号进行无袖带血压估计的方法技术

一种基于脑阻抗和心电信号的无袖带血压估计方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)读取同步采集的脑阻抗和心电信号，并对它们作预处理，去除脑阻抗和心电信号的基线漂移和高频噪声，(2)对预处理后的脑阻抗和心电信号，提取包括脉搏传导时间的一系列特征，(3)将提取的一系列特征送入训练得到的回归模型，输出收缩压和舒张压的估计值。和舒张压的估计值。和舒张压的估计值。

【技术实现步骤摘要】
一种基于脑阻抗和心电信号进行无袖带血压估计的方法


[0001]本申请涉及一种基于脑阻抗和心电信号进行无袖带血压估计的方法。
[0002]血压是心血管疾病的重要生理指标。准确、持续的血压监测是心血管疾病早期预防和治疗的有效工具。传统的血压测量通常采用基于充气袖带的血压计。该方法需要通过充气袖带对受试者身体施加压力。这种基于袖带的血压测量技术对使用者来说是不舒服的，并且不适合连续监测血压。因此，连续、无创、长期的无袖带血压监测技术是近年的研究热点。
[0003]脑阻抗测量是一种非侵入性的、无创的脑部监测方法。检测的脑阻抗，可用于表征脑血流状况，也可用于无创估计颅内压，避免脊椎穿刺、开颅等有创检测颅内压感染的风险。临床上在进行基于脑阻抗的颅内压无创监测时，通常还需要对患者进行血压监测，此时，如果能基于脑阻抗和心电信号进行无袖带血压估计，而不是基于心电信号与其他一路信号进行无袖带血压估计，则可少检测一路信号，减少患者身体上附着的传感器，提高舒适性。

技术介绍

[0004]无袖带血压估计的方法大多基于脉搏传导时间计算。脉搏传导时间是指人体两个不同部位之间脉搏的传播时间间隔。由于脉搏始于心脏射血，因此脉搏的传播起点常常基于心电信号来定义；另外，再检测一个部位的脉搏信号来计算传播的时间间隔。另一个部位的脉搏信号，常见的可基于压阻、压电、压容等压力传感器直接检测，也可基于光电传感器、根据对光的吸收情况对脉搏信号进行间接检测。
[0005]检测的人体阻抗信号虽然不对应某一具体部位的脉搏信号，但是随着心跳也呈现出脉动的特点，因为血流量按照人体的心动周期呈周期性变化，而且与心电信号相比，阻抗脉动也较心电信号的波动具有一定滞后性，这与脉搏波相似。因此，有文献也提出了基于检测的心电信号与人体阻抗信号来进行无袖带血压估计的方法。
[0006]基于心电信号和人体阻抗信号进行无袖带血压估计的方法，涉及的步骤有：同步采集受测者的心电信号和体表两点的阻抗信号，预处理去除基线漂移和高频噪声干扰，提取特征，包括传导时间特征、心率特征及多种阻抗波形态学特征等，最后基于提取的特征回归预测输出血压估值。
[0007]现有的估计无袖带血压的人体阻抗检测中，关于检测阻抗的部位，有的选定为两上肢间，有的选定为两下肢间，有的选定为单肢体的上下部两点。之前的文献，尚未见有文献基于检测脑部两点的阻抗波形和心电信号来进行无袖带血压无创估计。

技术实现思路

[0008]专利技术目的
[0009]提出一种基于脑阻抗和心电信号的无袖带血压估计方法，能稳定地高鲁棒性地对收缩压和舒张压进行准确估计。
[0010]技术方案
[0011]一种基于脑阻抗和心电信号的无袖带血压估计方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)读取同步采集的脑阻抗和心电信号，并对它们作预处理，去除脑阻抗和心电信号的基线漂移和高频噪声，(2)对预处理后的脑阻抗和心电信号，提取包括脉搏传导时间的一系列特征，(3)将提取的一系列特征送入训练得到的回归模型，输出收缩压和舒张压的估计值。
[0012]根据以上所述的一种基于脑阻抗和心电信号的无袖带血压估计方法，第(2)步对预处理后的脑阻抗和心电信号提取包括脉搏传导时间的一系列特征，其特征在于，设当前心跳周期内，心电信号R波峰出现的时刻为T
R
，脑阻抗信号的最大值和最小值出现的时刻分别为T
max
和T
min
，脑阻抗一阶差分信号的最大值出现的时刻为T
MD
，则可有三种脉搏传导时间的定义：
[0013]PTT
max
＝T
max
‑
T
R
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0014]PTT
min
＝T
min
‑
T
R
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0015]PAT＝T
MD
‑
T
R
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0016]根据以上所述的一种基于脑阻抗和心电信号的无袖带血压估计方法，第(2)步对预处理后的脑阻抗和心电信号提取包括脉搏传导时间的一系列特征，其特征在于，除脉搏传导时间外，还可包括心率特征。
[0017]根据以上所述的一种基于脑阻抗和心电信号的无袖带血压估计方法，第(2)步对预处理后的脑阻抗和心电信号提取包括脉搏传导时间的一系列特征，其特征在于，除脉搏传导时间外，还可包括脑阻抗的若干形态学特征，设当前心跳周期内，脑阻抗信号的最大值和最小值出现的时刻分别为T
max
和T
min
，下一个心跳周期内脑阻抗信号的最小值出现时刻为T
′
min
，则若干脑阻抗形态学特征——脑阻抗信号的宽度PW、收缩期宽度SW、舒张期宽度DW可分别定义为
[0018]PW＝T
′
min
‑
T
min
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0019]SW＝T
max
‑
T
min
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0020]DW＝T
′
min
‑
T
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0021]PW
x
可定义为当脑阻抗波形的高度为最大值的x％时对应的脑阻抗宽度，SW
x
可定义为当脑阻抗波形的高度为最大值的x％时对应的收缩期宽度，DW
x
可定义为当脑阻抗波形的高度为最大值的x％时，对应的舒张期宽度；PWR
x
定义为PW
x
与PW的比值，即
[0022][0023]后文的实施例中，本申请共提取了PW，PW
25
，PW
50
，PW
75
，PW
90
，SW，SW
25
，SW
50
，SW
75
，SW
90
，DW，DW
25
，DW
50
，DW
75
，DW
90
，PWR
25
，PWR
50
，PWR
75
，PWR
90
共19维脑阻抗形态学特征。
[0024]根据以上所述的一种基于脑阻抗和心电信号的无袖带血压估计方法，第(2)步对预处理后的脑阻抗和心电信号提取包括脉搏传导时间的一系列特征，其特征在于，除脉搏传导时间外，还可包括脑阻抗的若干高度特征——脑阻抗的最大值AM
max
，脑阻抗的最小值AM
min
，脑阻抗一阶差分信号最大时对应的脑阻抗波形的高度AM
MD
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于脑阻抗和心电信号的无袖带血压估计方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)读取同步采集的脑阻抗和心电信号，并对它们作预处理，去除脑阻抗和心电信号的基线漂移和高频噪声，(2)对预处理后的脑阻抗和心电信号，提取包括脉搏传导时间的一系列特征，(3)将提取的一系列特征送入训练得到的回归模型，输出收缩压和舒张压的估计值。2.根据权利要求1所述的一种基于脑阻抗和心电信号的无袖带血压估计方法，第(2)步对预处理后的脑阻抗和心电信号提取包括脉搏传导时间的一系列特征，其特征在于，设当前心跳周期内，心电信号R波峰出现的时刻为T
R
，脑阻抗信号的最大值和最小值出现的时刻分别为T
max
和T
min
，脑阻抗一阶差分信号的最大值出现的时刻为T
MD
，则可有三种脉搏传导时间的定义：PTT
max
＝T
max
‑
T
R
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)PTT
min
＝T
min
‑
T
R
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)PAT＝T
MD
‑
T
R
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)3.根据权利要求1所述的一种基于脑阻抗和心电信号的无袖带血压估计方法，第(2)步对预处理后的脑阻抗和心电信号提取包括脉搏传导时间的一系列特征，其特征在于，除脉搏传导时间外，还可包括心率特征。4.根据权利要求1所述的一种基于脑阻抗和心电信号的无袖带血压估计方法，第(2)步对预处理后的脑阻抗和心电信号提取包括脉搏传导时间的一系列特征，其特征在于，除脉搏传导时间外，还可包括脑阻抗的若干形态学特征，设当前心跳周期内，脑阻抗信号的最大值和最小值出现的时刻分别为T
max
和T
min
，下一个心跳周期内脑阻抗信号的最小值出现时刻为T
′
min
，则若干脑阻抗形态学特征——脑阻抗信号的宽度PW、收缩期宽度SW、舒张期宽度DW可分别定义为PW＝T
′
min
‑
T
min
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)SW＝T
max
‑
T
min
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)DW＝T
′
min
‑
T
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)PW
x
可定义为当脑阻抗波形的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨步芳，刘红星，刘乐，吴文宣，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：