本申请公开了一种压力值确定系统、方法、装置及可读存储介质，该系统包括：获取模块，第一预处理模块，第二预处理模块，神经网络模块，用于将包络差值波形数据和压力变化趋势波形数据输入到神经网络模型中，以使神经网络模型输出待测压力数据的舒张压和收缩压；其中，神经网络模型具体为利用压力训练样本训练和学习得到的神经网络模型，压力训练样本包括：压力数据样本对应的包络差值波形样本和压力变化趋势波形样本；舒张压样本及其在压力变化趋势波形样本上的舒张压时刻；收缩压样本及其在压力变化趋势波形样本上的收缩压时刻。本申请能够根据待测压力数据准确判断舒张压和收缩压的数值和位置，具有自适应、自组织和实时学习的优点。习的优点。习的优点。
【技术实现步骤摘要】
一种压力值确定系统、方法、装置及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及数字信号处理领域，特别涉及一种压力值确定系统、方法、装置及可读存储介质。
技术介绍
[0002]在诸多血压测量方法中，间歇式血压测量法因其操作简单、测量时间短、可周期性记录用户的血压测量值的优点受到广泛应用。间歇式血压测量法主要基于柯式音法的原理，通过袖带充气阻断动脉血流，然后通过监听动脉血管的声音判断出舒张压和收缩压。应用该原理的电子血压计，因为操作简单、使用门槛低存在较广的应用前景。
[0003]但是现有的电子血压计在确定舒张压和收缩压时一般选择固定比例系数法或拐点法，然而不同的病例需要不同的比例系数，单一的固定比例的准确性较差，同时部分测试样本没有明显的拐点，不能很好地利用拐点法确定压力值，因此目前还没有一种准确性较高的压力测试方案。
[0004]因此，如何提供一种解决上述技术问题的方案是目前本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种准确可靠的压力值确定系统、方法、装置及可读存储介质。其具体方案如下：
[0006]一种压力值确定系统，包括：
[0007]获取模块，用于获取待测压力数据；
[0008]第一预处理模块，用于对所述待测压力数据进行分离，得到分离后的脉搏波形数据和压力变化趋势波形数据；
[0009]第二预处理模块，用于确定所述脉搏波形数据的上包络线和下包络线，并得到所述上包络线与所述下包络线的包络差值波形数据；/>[0010]神经网络模块，用于将所述包络差值波形数据和所述压力变化趋势波形数据输入到神经网络模型中，以使所述神经网络模型输出所述待测压力数据的舒张压和收缩压；
[0011]其中，所述神经网络模型具体为利用压力训练样本训练和学习得到的神经网络模型，所述压力训练样本包括：
[0012]压力数据样本对应的包络差值波形样本和压力变化趋势波形样本；
[0013]舒张压样本及其在所述压力变化趋势波形样本上的舒张压时刻；
[0014]收缩压样本及其在所述压力变化趋势波形样本上的收缩压时刻。
[0015]优选的，所述压力值确定系统还包括训练样本获取模块，用于获取所述压力训练样本，所述训练样本获取模块包括：
[0016]初始样本获取单元，用于获取样本提供对象通过人工听诊得到的所述舒张压样本和所述收缩压样本，同时记录所述压力数据样本；
[0017]样本处理单元，用于对所述压力数据样本进行滤波和分离，得到所述包络差值波形样本和所述压力变化趋势波形样本；
[0018]时刻确定单元，用于确定所述舒张压样本在所述压力变化趋势波形样本上的所述舒张压时刻，还用于确定所述收缩压样本在所述压力变化趋势波形样本上的所述收缩压时刻。
[0019]优选的，所述时刻确定单元还用于：
[0020]确定所述包络差值波形样本中有效脉搏起点的第一时刻和最大脉搏的第二时刻；
[0021]将所述包络差值波形样本、所述压力变化趋势波形样本、所述第一时刻、所述第二时刻、所述舒张压时刻和所述收缩压时刻作为所述压力训练样本。
[0022]优选的，所述神经网络模型具体为神经网络分类器模型。
[0023]优选的，所述压力值确定系统还包括训练样本获取模块，用于获取所述压力训练样本，所述训练样本获取模块包括：
[0024]初始样本获取单元，用于获取样本提供对象通过人工听诊得到的所述舒张压样本和所述收缩压样本，同时记录所述压力数据样本；
[0025]样本处理单元，用于对所述压力数据样本进行滤波和分离，得到所述包络差值波形样本和所述压力变化趋势波形样本；
[0026]时刻确定单元，用于确定所述包络差值波形样本中有效脉搏起点的第一时刻和最大脉搏的第二时刻，还用于确定所述舒张压样本在所述压力变化趋势波形样本上的所述舒张压时刻，还用于确定所述收缩压样本在所述压力变化趋势波形样本上的所述收缩压时刻；
[0027]区间确定单元，用于按照预设间隔，以所述第一时刻为起点，对所述包络差值波形样本和所述压力变化趋势波形样本进行分区，确定所述舒张压时刻和所述收缩压时刻分别对应的舒张压时刻区间和收缩压时刻区间。
[0028]优选的，所述预设间隔具体为所述第一时刻到所述第二时刻的时长与预设区间个数的比值；
[0029]所述区间确定单元将所述包络差值波形样本、所述压力变化趋势波形样本、所述预设间隔、所述舒张压时刻区间、所述收缩压时刻区间作为所述压力训练样本。
[0030]优选的，所述神经网络模块包括：
[0031]第一确定单元，用于确定所述包络差值波形数据的当前舒张压时刻区间和当前收缩压时刻区间；
[0032]第二确定单元，用于确定当前舒张压时刻区间的舒张压区间中点，确定当前收缩压时刻区间的收缩压区间中点；
[0033]第三确定单元，用于在所述压力变化趋势波形数据上，分别确定对应所述舒张压区间中点的舒张压和对应所述收缩压区间中点的收缩压，并输出所述舒张压和所述收缩压。
[0034]相应的，本申请还公开了一种压力值确定方法，包括：
[0035]获取待测压力数据；
[0036]对所述待测压力数据进行分离，得到分离后的脉搏波形数据和压力变化趋势波形数据；
[0037]确定所述脉搏波形数据的上包络线和下包络线，并得到所述上包络线与所述下包络线的包络差值波形数据；
[0038]将所述包络差值波形数据和所述压力变化趋势波形数据输入到神经网络模型中，以使所述神经网络模型输出所述待测压力数据的舒张压和收缩压；
[0039]其中，所述神经网络模型具体为利用压力训练样本训练和学习得到的神经网络模型，所述压力训练样本包括：
[0040]压力数据样本对应的包络差值波形样本和压力变化趋势波形样本；
[0041]舒张压样本及其在所述压力变化趋势波形样本上的舒张压时刻；
[0042]收缩压样本及其在所述压力变化趋势波形样本上的收缩压时刻。
[0043]相应的，本申请还公开了一种压力值确定装置，包括：
[0044]压力传感器，用于生成待测压力数据；
[0045]存储器，用于存储计算机程序；
[0046]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上文所述压力值确定方法的步骤。
[0047]相应的，本申请还公开了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述压力值确定方法的步骤。
[0048]本申请公开了一种压力值确定系统，包括：获取模块，第一预处理模块，第二预处理模块，神经网络模块，用于将所述包络差值波形数据和所述压力变化趋势波形数据输入到神经网络模型中，以使所述神经网络模型输出所述待测压力数据的舒张压和收缩压；其中，所述神经网络模型具体为利用压力训练样本训练和学习得到的神经网络模型，所述压力训练样本包括：压力数据样本对应的包络差本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种压力值确定系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待测压力数据；第一预处理模块，用于对所述待测压力数据进行分离，得到分离后的脉搏波形数据和压力变化趋势波形数据；第二预处理模块，用于确定所述脉搏波形数据的上包络线和下包络线，并得到所述上包络线与所述下包络线的包络差值波形数据；神经网络模块，用于将所述包络差值波形数据和所述压力变化趋势波形数据输入到神经网络模型中，以使所述神经网络模型输出所述待测压力数据的舒张压和收缩压；其中，所述神经网络模型具体为利用压力训练样本训练和学习得到的神经网络模型，所述压力训练样本包括：压力数据样本对应的包络差值波形样本和压力变化趋势波形样本；舒张压样本及其在所述压力变化趋势波形样本上的舒张压时刻；收缩压样本及其在所述压力变化趋势波形样本上的收缩压时刻。2.根据权利要求1所述压力值确定系统，其特征在于，还包括训练样本获取模块，用于获取所述压力训练样本，所述训练样本获取模块包括：初始样本获取单元，用于获取样本提供对象通过人工听诊得到的所述舒张压样本和所述收缩压样本，同时记录所述压力数据样本；样本处理单元，用于对所述压力数据样本进行滤波和分离，得到所述包络差值波形样本和所述压力变化趋势波形样本；时刻确定单元，用于确定所述舒张压样本在所述压力变化趋势波形样本上的所述舒张压时刻，还用于确定所述收缩压样本在所述压力变化趋势波形样本上的所述收缩压时刻。3.根据权利要求2所述压力值确定系统，其特征在于，所述时刻确定单元还用于：确定所述包络差值波形样本中有效脉搏起点的第一时刻和最大脉搏的第二时刻；将所述包络差值波形样本、所述压力变化趋势波形样本、所述第一时刻、所述第二时刻、所述舒张压时刻和所述收缩压时刻作为所述压力训练样本。4.根据权利要求1所述压力值确定系统，其特征在于，所述神经网络模型具体为神经网络分类器模型。5.根据权利要求4所述压力值确定系统，其特征在于，还包括训练样本获取模块，用于获取所述压力训练样本，所述训练样本获取模块包括：初始样本获取单元，用于获取样本提供对象通过人工听诊得到的所述舒张压样本和所述收缩压样本，同时记录所述压力数据样本；样本处理单元，用于对所述压力数据样本进行滤波和分离，得到所述包络差值波形样本和所述压力变化趋势波形样本；时刻确定单元，用于确定所述包络差值波形样本中有效脉搏起点的第一时刻和最大脉搏...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晨光，李江，秦娜，李宗英，张志同，
申请(专利权)人：康泰医学系统秦皇岛股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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