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申请/专利权人：佳禾智能科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种无创连续血压测量方法，实时处理被测者的血氧容积波和心电信号，通过差分计算、划分采样区域获取当前心动周期血氧容积波和心电信号中的5个特征点，基于该5个特征点和上一心动周期的5个特征点确定多个特征值，将所有特征值输入进训练过的神经网络模型，该神经网络模型的输出即为当前心动周期的血压值，能够实现基于多参数的无创连续血压测量；对血氧容积波划分4个样本区，方便生理参数的筛选，能够提高筛选生理参数的精度和效率，提高神经网络模型输出的血压值的准确性和效率。

主权项：1.一种无创连续血压测量方法，其特征在于，所述方法包括：实时采集被测者的血氧容积波和心电信号；预处理采集的血氧容积波和心电信号以滤除干扰；对经预处理后的血氧容积波在当前心动周期中的每个采样点做一阶差分得到多个一阶差分值，确定最大的一阶差分值对应的采样点为P1点；在经预处理后的血氧容积波的第一样本区中筛选出幅值最大的采样点，并确定该点为收缩期峰值P2点；所述第一样本区包括m1+1个采样点，具体为所述P1点以及所述P1点之后采集的m1个采样点；在经预处理后的血氧容积波的第二样本区中筛选出极大值点，并确定该点为舒张期峰值P3点；所述第二样本区包括m2个采样点，具体为所述P2点的下一个采样点，以及该下一个采样点之后采集的m2-1个采样点；在经预处理后的血氧容积波的第三样本区中筛选出极小值点，并确定该点为重搏切迹P4点；所述第三样本区包括所述P2点的下一个采样点、所述P3点，以及该两采样点之间的所有采样点；在经预处理后的血氧容积波的第四样本区中筛选出幅值最小的采样点，并确定该点为最小值P5点；所述第四样本区包括m3个采样点，具体为所述P3点的下一个采样点，以及该下一个采样点之后采集的m3-1个采样点；所述m1、所述m2和所述m3均由采集被测者血氧容积波或心电信号的采样率和被测者的心率所确定；获取上一心动周期的心电波形R点、收缩期峰值点、舒张期峰值点、最小值点和重搏切迹点的采样时间和幅值，以及所述P1点、所述P2点、所述P3点、所述P4点和所述P5点的采样时间和幅值；根据上一心动周期的心电波形R点、收缩期峰值点、舒张期峰值点、最小值点和重搏切迹点的采样时间和幅值，以及所述P1点、所述P2点、所述P3点、所述P4点和所述P5点的采样时间和幅值确定多个特征值；将所有所述特征值输入训练过的神经网络模型，获取该神经网络模型的输出值并确定为所述被测者在当前心动周期的血压值。

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