CN104116503A - 一种无创连续血压的测量方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于血压测量技术领域，提供了一种无创连续血压的测量方法及装置，包括：获取传感器采集的脉搏数据，所述脉搏数据包括脉搏波；对获取的脉搏波进行滤波；根据滤波后的脉搏数据提取脉搏波的特征参数，所述特征参数包含主波幅度h1、主动脉扩张降压点h2、降中峡幅度h3、重搏波幅度h4、左心室的快速射血期t1、左心室的收缩期t2、左心室舒张期t3与脉动周期t；将脉搏波的特征参数代入线性回归方程：Y＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+……+b7x7，计算出相应的偏回归系数；根据脉搏波的数据与计算出的偏回归系数，计算出用户的血压值。增加了血压测量的便捷性，从而提高了测量血压的舒适度与测量时间。
Description
技术领域
本发明属于血压测量技术领域，尤其涉及一种无创连续血压的测量方法及装置。
背景技术
血压是指血液在血管中流动时对血管壁所施加的侧压力，它是反映心血管功能的重要生理指标，在疾病诊断、治疗效果观察、进行预后判断等都有着重要的意义。心室收缩，血液从心室流入动脉，此时血液对动脉的压力最高，称为收缩压。心室舒张，动脉血管弹性回缩，血液仍慢慢继续向前流动，但血压下降，此时的压力称为舒张压。
目前，测量血压的方法大致分为两类，一种称为直接测量法，另一种称为间接测量法。
直接测量法是将连接压力传感器的导管经皮直接插入大动脉或心脏检查血压信号，能够进行连续测量。其优点是数据准确，缺点是会在使用者的身体上留有一定的创伤，不但会对患者造成痛苦，还可能引起感染；而且，介入会引起机体的应激反应，身体处于非自然状态，一定程度上影响血压值。
间接测量法通过检测动脉管壁的搏动，血管容积变化等参数间接得到血压，这种方法优点简便易行，缺点是在临床上应用广泛；缺点：只能测出人体某一时刻的血压值，且测量的血压往往不在同一心动周期内，测量的精度容易受到环境的影响。
然而，现有的无创动态血压采用的是示波法与容积补偿法，产品化的无创动态血压测量仪大多使用这两种方法设计而成，在血压测量过程中始终有气囊对人体的束缚，而且设备及测量过程较为复杂，不便于长时间的操作和使用。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种无创连续血压测量方法，旨在解决不需要阻断人体动脉血管内血液的流动，只需使用接触式传感器轻微压迫人体腕部桡动脉，即可测得人体腕部动脉血压值，并将人体腕部动脉压力数值经过计算，换算出人体动脉血压的问题。
本发明的技术方案这样实现的，一种无创连续血压测量方法，包括：
步骤1：获取传感器采集的脉搏数据，所述脉搏数据包括脉搏波；
步骤2：对获取的脉搏波进行滤波；
步骤3：根据滤波后的脉搏数据提取脉搏波的特征参数，所述特征参数包含主波幅度h1、主动脉扩张降压点h2、降中峡幅度h3、重搏波幅度h4、左心室的快速射血期t1、左心室的收缩期t2、左心室舒张期t3与脉动周期t；
步骤4：将脉搏波的特征参数代入线性回归方程，计算出相应的偏回归系数；
Y＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7，
式中Y为收缩压或舒张压，b0为常数项，b1，b2，b3，，b4，b5，b6，b7为偏回归系数，x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7为被选入的脉搏特征参数；
步骤5：根据脉搏波的数据与计算出的偏回归系数，计算出用户的血压值。
进一步，所述步骤1中获取所述脉搏数据的具体步骤：
所述脉搏数据还包括粗略血压值，通过血压计得到用户相应粗略血压值，使用脉搏传感器提取用户桡动脉的脉搏波。
进一步，所述步骤2中对获取的脉搏波进行滤波方式为采用巴特斯滤波滤去高次谐波。
进一步，所述步骤4中计算偏回归系数具体包括：
脉搏特征参数x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7分别对应的为h1,h2/h1,h3/h1,h4/h1,V,Z,beat，其中，V为上升沿平均斜率h1/t1，Z为h1*(1+t2/t3)，beat为脉率1/(n/fs)*60，其中，n为单位周期采样点个数，fs为采样频率。
进一步，根据同一完整周期T内的所述脉搏波中的最大值c_aBP_max与最小值c_aBP_min，通过满足公式：(Ai-1-Ai)*(Ai-Ai+1)<0
其中Ai是第i点的幅值的点，即是极值点，根据脉搏波中的最大幅值与极值点幅值之差设置一个阈值w，所述阈值w＝T/2π，若在极值点满足阈值w条件，则找出主波幅度h1；根据主波幅度h1左边的最小极值点找出脉搏周期的起始点B，将主波峰左边距离最近的极小值点确认为脉搏波周期的起始点B；分别设置横向阈值w1、w2，若有极值点与它前面的主波峰时间间隔满足小于阈值w1，则确认该极值点是降中峡E，其幅度值为h3；若有极值点与它前面的主波峰时间间隔满足小于阈值w2，则确认该极值点是重搏波点F，其幅度值为h4；在主波峰h1和降中峡h3之间找到二阶差分最大值点D，其幅度值为h2。
本发明的另一目的在于提供一种无创连续血压测量装置，包括：
采集单元，用于获取传感器采集的脉搏数据，所述脉搏数据为脉搏波；
滤波单元，用于对获取的脉搏波进行滤波；
提取单元，用于对滤波后的脉搏数据提取脉搏波的特征参数，所述特征参数包含主波幅度h1、主动脉扩张降压点h2、降中峡幅度h3、重搏波幅度h4、左心室的快速射血期t1、左心室的收缩期t2、左心室舒张期t3与脉动周期t；
模型单元，将脉搏波的特征参数代入线性回归方程：Y＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7，计算出相应的偏回归系数；
计算单元，用于根据脉搏波的数据与计算出的偏回归系数，套入模型单元计算出用户的血压值。
进一步，所述采集单元包含通过血压计采集用户粗略的血压值与使用脉搏传感器提取用户桡动脉的脉搏波。
进一步，所述滤波单元采用巴特斯滤波方式滤去脉搏波的高次谐波。
进一步，所述模型单元包括偏回归系数子单元，用于将脉搏特征参数x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7分别对应的为h1,h2/h1,h3/h1,h4/h1,V,Z,beat，套入线性回归方程计算出偏回归系数b0至b7。
进一步，所述提取单元包括：
检测子单元，用于检测在同一周期内对满足公式所有的极值点；
第一定位子单元，用于根据脉搏波中的最大值与最小值，查询对应极值点定位起始点B与主波峰C，幅度值h1；
第二定位子单元，用于根据主波峰C设置横向阈值w1、w2，若有极值点与主波峰C的时间间隔小于阈值w1，查找出降中峡E，幅度值h3；若有极值点与主波峰C的时间间隔小于阈值w2，查找出重搏波点F，幅度值h4；
第三定位子单元，用于根据主波峰h1和降中峡h3之间找到二阶差分最大值点即降压值点D，幅度值h2。
在本发明中，通过灵敏度很高的压力传感器获取到用户的脉搏波，对所述脉搏波进行滤波，并提取脉搏波的特征参数，将特征参数套入公式Y中，计算出用户的血压值；这种血压测量方法以使用户在无创且连续的状态下测量血压，同时避免了无法准确血压的间接测量法，增加了血压测量的便捷性，从而提高了测量血压的舒适度与测量时间。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种无创连续血压测量方法的实现流程图；
图2是本发明实施例提供的文一种无创连续血压测量滤波前的图；
图3是本发明实施例提供的一种无创连续血压测量滤波后的图；
图4是本发明实施例提供的脉搏波形图；
图5是本发明实施例提供的脉搏波特征参数列表；
图6是本发明实施例提供的一种无创连续血压测量装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1是本发明实施例提供的一种无创连续血压测量方法的实现流程图，详述如下：
步骤1：获取传感器采集的脉搏数据，所述脉搏数据包括脉搏波；
在步骤1中的实施例中，首先利用欧姆龙电子血压计得到相应的粗略的血压值,然后通过脉搏波传感器HK2000c提取桡动脉的脉搏波，传感器的采样频率为200Hz，其中传感器每秒钟1秒收到200个数据，每次采集800个数据进行处理，大约4到5个脉搏波周期，采集到脉搏波。
步骤2：对获取的脉搏波进行滤波；
在步骤2中的实施例中，由于人体生物电信号具有高阻抗、信号弱频率低的特点，并且处于较大的噪声背景之中，基于这些特性可知原始波形中包含有许多的噪声(即高次谐波)，首先进行巴特沃斯滤波(一种常见的低通滤波)滤去高次噪声，滤去高次谐波。
步骤3：根据滤波后的脉搏数据提取脉搏波的特征参数，所述特征参数包含主波幅度h1、主动脉扩张降压点h2、降中峡幅度h3、重搏波幅度h4、左心室的快速射血期t1、左心室的收缩期t2、左心室舒张期t3与脉动周期t；
在步骤3中的实例中，通过对脉搏波的中波形图分析，结合公式(2)中的极值点分析对比，依次定位出满足极值点的B、C、E、F、D对应找出相应的特征参数。
步骤4：将脉搏波的特征参数代入线性回归方程，计算出相应的偏回归系数；
Y＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7，
式中Y为收缩压或舒张压，b0为常数项，b1，b2，b3，，b4，b5，b6，b7为偏回归系数，x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7为被选入的脉搏特征参数；
步骤5：根据脉搏波的数据与计算出的偏回归系数，计算出用户的血压值。
优选的，所述步骤1中获取所述脉搏数据的具体步骤：
通过血压计得到用户相应粗略血压值，使用脉搏传感器提取用户桡动脉的脉搏波。
如图2至图3所示，为脉搏波滤波前和滤波后的图。
优选的，所述步骤2中对获取的脉搏波进行滤波方式为采用巴特斯滤波滤去高次谐波。
如图5所示，为本发明实施例提供的脉搏波特征参数列表。
在本实例中，根据滤波后脉搏波的波形特点选取有效的特征参数：
h1：主波幅度,为主波峰到脉搏波图基线的高度。
h2:主动脉扩张降压点，为主波峰到降中峡的二阶差分最大值。
h3：降中峡幅度,为降中峡谷底到脉搏波图基线的高度。
h4:重搏波幅度,为重搏波峰到脉搏波图基线的高度。
t1:左心室的快速射血期，即脉搏波形起始点到主波峰的时间间隔。
t2:左心室的收缩期，即脉搏波形起始点到降中峡的时间间隔。
t3:左心室舒张期，即降中峡到脉搏波形终止点(下一周期脉搏波的起始点)之间的时间间隔。
T：脉动周期，即脉搏波形起点到终点之间的时间间隔。
优选的，所述步骤4中计算偏回归系数具体包括：
脉搏特征参数x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7分别对应的为h1,h2/h1,h3/h1,h4/h1,V,Z,beat，其中，V为上升沿平均斜率h1/t1，Z为h1*(1+t2/t3)，beat为脉率1/(n/fs)*60，其中，n为单位周期采样点个数，fs为采样频率。
如图4所示，为本发明实施例提供的脉搏波形图。
优选的，根据同一完整周期T内的所述脉搏波中的最大值c_aBP_max与最小值c_aBP_min，通过满足公式：(Ai-1-Ai)*(Ai-Ai+1)<0
其中Ai是第i点的幅值的点，即是极值点，根据脉搏波中的最大幅值与极值点幅值之差设置一个阈值w，所述阈值w＝T/2π，若在极值点满足阈值w条件，则找出主波幅度h1；根据主波幅度h1左边的最小极值点找出脉搏周期的起始点B，将主波峰左边距离最近的极小值点确认为脉搏波周期的起始点B；分别设置横向阈值w1、w2，若有极值点与它前面的主波峰时间间隔满足小于阈值w1，则确认该极值点是降中峡E，其幅度值为h3；若有极值点与它前面的主波峰时间间隔满足小于阈值w2，则确认该极值点是重搏波点F，其幅度值为h4；在主波峰h1和降中峡h3之间找到二阶差分最大值点D，其幅度值为h2。
通过上述步骤将脉搏波的特征参数以及各种偏回归系数代入线性回归方程：Y＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+……+b7x7，算出用户在一个周期内连续状态的血压值。为了减少个体差异性，提升测量血压精确性，因为血压测量设备会面临不同的人使用，刚刚建立起来的辨识参数就需要更新，来消除个体差异引起的血压测量误差，因此这就涉及到校正部分。该部分主要是为了解决不同的人，或者当设备电量不足时所引起的误差问题。所以算法里必须要体现不断的更新辨识数据库来重新获取新的辨识参数。
图6所示，为本发明实施例提供的一种无创连续血压测量装置的结构框图。
采集单元1，用于获取传感器采集的脉搏数据，所述脉搏数据为脉搏波；
滤波单元2，用于对获取的脉搏波进行滤波；
提取单元3，用于对滤波后的脉搏数据提取脉搏波的特征参数，所述特征参数包含主波幅度h1、主动脉扩张降压点h2、降中峡幅度h3、重搏波幅度h4、左心室的快速射血期t1、左心室的收缩期t2、左心室舒张期t3与脉动周期t；
模型单元4，将脉搏波的特征参数代入线性回归方程：Y＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7，计算出相应的偏回归系数；
计算单元5，用于根据脉搏波的数据与计算出的偏回归系数，套入模型单元4计算出用户的血压值。
进一步，所述采集单元1包含通过血压计采集用户粗略的血压值与使用脉搏传感器提取用户桡动脉的脉搏波。
进一步，所述滤波单元2采用巴特斯滤波方式滤去脉搏波的高次谐波。
进一步，所述模型单元4包括偏回归系数子单元41，用于将脉搏特征参数x1，x2，x3，……x7分别对应的为h1,h2/h1,h3/h1,h4/h1,V,Z,beat，套入公式(1)计算出偏回归系数b0至b7。
进一步，所述提取单元3包括：
检测子单元31，用于检测在同一周期内对满足公式(2)所有的极值点；
第一定位子单元32，用于根据脉搏波中的最大值与最小值，查询对应极值点定位起始点B与主波峰C，幅度值h1；
第二定位子单元33，用于根据主波峰C设置横向阈值w1、w2，若有极值点与主波峰C的时间间隔小于阈值w1，查找出降中峡E，幅度值h3；若有极值点与主波峰C的时间间隔小于阈值w2，查找出重搏波点F，幅度值h4；
第三定位子单元34，用于根据主波峰h1和降中峡h3之间找到二阶差分最大值点即降压值点D，幅度值h2。
在本发明实施例中，通过灵敏度很高的压力传感器获取到用户的脉搏波，对所述脉搏波进行滤波，并提取脉搏波的特征参数，将特征参数套入公式Y中，计算出用户的血压值；这种血压测量方法以使用户在无创且连续的状态下测量血压，同时避免了无法准确血压的间接测量法，增加了血压测量的便捷性，从而提高了测量血压的舒适度与测量时间。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种无创连续血压的测量方法，其特征在于，包括：
步骤1：获取传感器采集的脉搏数据，所述脉搏数据包括脉搏波；
步骤2：对获取的脉搏波进行滤波；
步骤3：根据滤波后的脉搏数据提取脉搏波的特征参数，所述特征参数包含主波幅度h1、主动脉扩张降压点h2、降中峡幅度h3、重搏波幅度h4、左心室的快速射血期t1、左心室的收缩期t2、左心室舒张期t3与脉动周期t；
步骤4：将脉搏波的特征参数代入线性回归方程，计算出相应的偏回归系数；
Y＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7，
式中Y为收缩压或舒张压，b0为常数项，b1，b2，b3，，b4，b5，b6，b7为偏回归系数，x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7为被选入的脉搏特征参数；
步骤5：根据脉搏波的数据与计算出的偏回归系数，计算出用户的血压值。
2.根据权利要求1所述的一种无创连续血压的测量方法，其特征在于，所述步骤1中获取所述脉搏数据的具体步骤：
所述脉搏数据还包括粗略血压值，通过血压计得到用户相应粗略血压值，再使用脉搏传感器提取用户桡动脉的脉搏波。
3.根据权利要求1所述的一种无创连续血压的测量方法，其特征在于，所述步骤2中对获取的脉搏波进行滤波方式为采用巴特斯滤波滤去高次谐波。
4.根据权利要求1所述的一种无创连续血压的测量方法，其特征在于，所述步骤4中计算偏回归系数具体包括：
脉搏特征参数x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7分别对应的为h1,h2/h1,h3/h1,h4/h1,V,Z,beat，其中，V为上升沿平均斜率h1/t1，Z为h1*(1+t2/t3)，beat为脉率1/(n/fs)*60，其中，n为单位周期采样点个数，fs为采样频率。
5.根据权利要求1或4所述的一种无创连续血压的测量方法，其特征在于，根据同一完整周期T内的所述脉搏波中的最大值c_aBP_max与最小值c_aBP_min，通过满足公式：(Ai-1-Ai)*(Ai-Ai+1)<0
其中Ai是第i点的幅值的点，即是极值点，根据脉搏波中的最大幅值与极值点幅值之差设置一个阈值w，所述阈值w＝T/2π，若在极值点满足阈值w条件，则找出主波幅度h1；根据主波幅度h1左边的最小极值点找出脉搏周期的起始点B，将主波峰左边距离最近的极小值点确认为脉搏波周期的起始点B；分别设置横向阈值w1、w2，若有极值点与它前面的主波峰时间间隔满足小于阈值w1，则确认该极值点是降中峡E，其幅度值为h3；若有极值点与它前面的主波峰时间间隔满足小于阈值w2，则确认该极值点是重搏波点F，其幅度值为h4；在主波峰h1和降中峡h3之间找到二阶差分最大值点D，其幅度值为h2。
6.一种无创连续血压的测量装置，其特征在于，包括：
采集单元，用于获取传感器采集的脉搏数据，所述脉搏数据包括脉搏波；
滤波单元，用于对获取的脉搏波进行滤波；
提取单元，用于对滤波后的脉搏数据提取脉搏波的特征参数，所述特征参数包含主波幅度h1、主动脉扩张降压点h2、降中峡幅度h3、重搏波幅度h4、左心室的快速射血期t1、左心室的收缩期t2、左心室舒张期t3与脉动周期t；
模型单元，将脉搏波的特征参数代入线性回归方程：Y＝b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7，计算出相应的偏回归系数；
计算单元，用于根据脉搏波的数据与计算出的偏回归系数，套入模型单元计算出用户的血压值。
7.根据权利要求6所述的一种无创连续血压的测量装置，其特征在于，所述采集单元包含通过血压计采集用户粗略的血压值与使用脉搏传感器提取用户桡动脉的脉搏波。
8.根据权利要求6所述的一种无创连续血压的测量装置，其特征在于，所述滤波单元采用巴特斯滤波方式滤去脉搏波的高次谐波。
9.根据权利要求6所述的一种无创连续血压的测量装置，其特征在于，所述模型单元包括偏回归系数子单元，用于将脉搏特征参数x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7分别对应的为h1,h2/h1,h3/h1,h4/h1,V,Z,beat，套入线性回归方程计算出偏回归系数b0至b7。
10.根据权利要求6或9所述的一种无创连续血压的测量装置，其特征在于，所述提取单元包括：
检测子单元，用于检测在同一周期内对满足公式(Ai-1-Ai)*(Ai-Ai+1)<0的所有极值点；
第一定位子单元，用于根据脉搏波中的最大值与最小值，查询对应极值点定位起始点B与主波峰C，其幅度值为h1；
第二定位子单元，用于根据主波峰C设置横向阈值w1、w2，若有极值点与主波峰C的时间间隔小于阈值w1，查找出降中峡E，其幅度值为h3；若有极值点与主波峰C的时间间隔小于阈值w2，查找出重搏波点F，其幅度值为h4；
第三定位子单元，用于根据主波峰h1和降中峡h3之间找到二阶差分最大值点即降压值点D，其幅度值为h2。
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Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104391195A (zh) * | 2014-11-20 | 2015-03-04 | 江苏省电力公司扬州供电公司 | 一种电磁干扰的识别及滤波方法 |
| CN104586371A (zh) * | 2015-02-27 | 2015-05-06 | 辛勤 | 一种脉搏波形的判别方法及装置 |
| WO2016138965A1 (en) * | 2015-06-18 | 2016-09-09 | CSEM Centre Suisse d'Electronique et de Microtechnique SA - Recherche et Développement | Method, apparatus and computer program for determining a blood pressure value |
| CN106821356A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-06-13 | 吉林大学 | 基于Elman神经网络的云端连续血压测量方法及系统 |
| WO2017193593A1 (zh) * | 2016-05-11 | 2017-11-16 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 一种血压测量方法及装置 |
| WO2018152713A1 (zh) * | 2017-02-22 | 2018-08-30 | 清华大学深圳研究生院 | 一种用于血压测量装置的数据处理方法 |
| CN108926335A (zh) * | 2017-05-26 | 2018-12-04 | 深圳市玉成创新科技有限公司 | 基于脉搏波和心电的血压获取方法及其系统和装置 |
| CN108926334A (zh) * | 2017-05-26 | 2018-12-04 | 深圳市玉成创新科技有限公司 | 基于脉搏波的血压获取方法及其系统和装置 |
| CN109350025A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-02-19 | 苏州鱼跃医疗科技有限公司 | 一种动态血压分析方法 |
| CN110367959A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-10-25 | 上海海事大学 | 一种基于脉搏波相位差和脉搏波特征参数的血压测量装置 |
| CN110495863A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-11-26 | 合云力健康科技(北京)有限公司 | 识别桡动脉压力波形降中峡特征点的方法和装置 |
| CN110604556A (zh) * | 2019-09-24 | 2019-12-24 | 清华大学 | 一种无创连续血压测量装置及测量方法 |
| CN110833403A (zh) * | 2018-08-16 | 2020-02-25 | 佳纶生技股份有限公司 | 血压测量系统、方法及装置 |
| CN108523867B (zh) * | 2018-03-28 | 2020-12-29 | 武汉麦咚健康科技有限公司 | 一种自校准ppg无创血压测量方法及系统 |
| CN112638246A (zh) * | 2018-08-27 | 2021-04-09 | 株式会社爱考斯研究 | 血压测定装置、车辆装置和血压测定程序 |
| CN112842289A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-28 | 清华大学深圳国际研究生院 | 一种脉搏信号采集及测量装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1992011804A1 (en) * | 1991-01-14 | 1992-07-23 | Jonathan Kraidin | Method and apparatus for determining cardiac output |
| CN101721198A (zh) * | 2009-12-29 | 2010-06-09 | 陈新忠 | 一种实时监测全麻过程中外科应激状态的方法 |
| CN101732033A (zh) * | 2008-11-07 | 2010-06-16 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种人体波形中的特征参数的提取方法和装置 |
| CN103767693A (zh) * | 2012-10-22 | 2014-05-07 | 百略智慧财产责任有限公司 | 中央动脉血压估计方法及其装置 |
-
2014
- 2014-07-16 CN CN201410339206.7A patent/CN104116503B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1992011804A1 (en) * | 1991-01-14 | 1992-07-23 | Jonathan Kraidin | Method and apparatus for determining cardiac output |
| CN101732033A (zh) * | 2008-11-07 | 2010-06-16 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种人体波形中的特征参数的提取方法和装置 |
| CN101721198A (zh) * | 2009-12-29 | 2010-06-09 | 陈新忠 | 一种实时监测全麻过程中外科应激状态的方法 |
| CN103767693A (zh) * | 2012-10-22 | 2014-05-07 | 百略智慧财产责任有限公司 | 中央动脉血压估计方法及其装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 徐可欣 等: "脉搏波时域特征与血压相关性的研究", 《中国医疗设备》 * |
| 黄建 等: "基于光电容积法的人体血压检测系统设计", 《第八届沈阳科学学术年会论文集》 * |
Cited By (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104391195A (zh) * | 2014-11-20 | 2015-03-04 | 江苏省电力公司扬州供电公司 | 一种电磁干扰的识别及滤波方法 |
| CN104586371A (zh) * | 2015-02-27 | 2015-05-06 | 辛勤 | 一种脉搏波形的判别方法及装置 |
| US11864874B2 (en) | 2015-06-18 | 2024-01-09 | CSEM Centre Suisse d'Electronique et de Microtechnique SA—Recherche et Développement | Method, apparatus and computer program for determining a blood pressure value |
| WO2016138965A1 (en) * | 2015-06-18 | 2016-09-09 | CSEM Centre Suisse d'Electronique et de Microtechnique SA - Recherche et Développement | Method, apparatus and computer program for determining a blood pressure value |
| CN107920758A (zh) * | 2015-06-18 | 2018-04-17 | 瑞士Csem电子显微技术研发中心 | 用于确定血压值的方法、装置和计算机程序 |
| JP2018517528A (ja) * | 2015-06-18 | 2018-07-05 | セー エス ウー エム・サントル・スイス・デレクトロニク・エ・ドゥ・ミクロテクニク・エス アー・ルシェルシュ・エ・デヴェロプマン | 血圧値を測定するための方法、機器及びコンピュータプログラム |
| WO2017193593A1 (zh) * | 2016-05-11 | 2017-11-16 | 广州视源电子科技股份有限公司 | 一种血压测量方法及装置 |
| WO2018152713A1 (zh) * | 2017-02-22 | 2018-08-30 | 清华大学深圳研究生院 | 一种用于血压测量装置的数据处理方法 |
| CN106821356A (zh) * | 2017-02-23 | 2017-06-13 | 吉林大学 | 基于Elman神经网络的云端连续血压测量方法及系统 |
| CN106821356B (zh) * | 2017-02-23 | 2019-08-27 | 吉林大学 | 基于Elman神经网络的云端连续血压测量方法及系统 |
| CN108926334A (zh) * | 2017-05-26 | 2018-12-04 | 深圳市玉成创新科技有限公司 | 基于脉搏波的血压获取方法及其系统和装置 |
| CN108926335A (zh) * | 2017-05-26 | 2018-12-04 | 深圳市玉成创新科技有限公司 | 基于脉搏波和心电的血压获取方法及其系统和装置 |
| CN108523867B (zh) * | 2018-03-28 | 2020-12-29 | 武汉麦咚健康科技有限公司 | 一种自校准ppg无创血压测量方法及系统 |
| CN110833403A (zh) * | 2018-08-16 | 2020-02-25 | 佳纶生技股份有限公司 | 血压测量系统、方法及装置 |
| CN112638246A (zh) * | 2018-08-27 | 2021-04-09 | 株式会社爱考斯研究 | 血压测定装置、车辆装置和血压测定程序 |
| CN110495863A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-11-26 | 合云力健康科技(北京)有限公司 | 识别桡动脉压力波形降中峡特征点的方法和装置 |
| CN110495863B (zh) * | 2018-10-08 | 2021-07-09 | 合肥伊阳健康科技有限公司 | 识别桡动脉压力波形降中峡特征点的方法和装置 |
| CN109350025A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-02-19 | 苏州鱼跃医疗科技有限公司 | 一种动态血压分析方法 |
| CN110367959A (zh) * | 2019-07-18 | 2019-10-25 | 上海海事大学 | 一种基于脉搏波相位差和脉搏波特征参数的血压测量装置 |
| CN110604556A (zh) * | 2019-09-24 | 2019-12-24 | 清华大学 | 一种无创连续血压测量装置及测量方法 |
| CN112842289A (zh) * | 2021-01-29 | 2021-05-28 | 清华大学深圳国际研究生院 | 一种脉搏信号采集及测量装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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