CN108420424A - 血压测量方法及装置 - Google Patents

血压测量方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN108420424A
CN108420424A CN201710078974.5A CN201710078974A CN108420424A CN 108420424 A CN108420424 A CN 108420424A CN 201710078974 A CN201710078974 A CN 201710078974A CN 108420424 A CN108420424 A CN 108420424A
Authority
CN
China
Prior art keywords
blood pressure
electrocardiogram
characteristic information
ecg signal
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710078974.5A
Other languages
English (en)
Inventor
黎克迈
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Rooti Labs Ltd
Original Assignee
Rooti Labs Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Rooti Labs Ltd filed Critical Rooti Labs Ltd
Priority to CN201710078974.5A priority Critical patent/CN108420424A/zh
Priority to TW106106588A priority patent/TW201831138A/zh
Priority to US15/653,545 priority patent/US20180228378A1/en
Priority to EP17191199.3A priority patent/EP3360475A1/en
Publication of CN108420424A publication Critical patent/CN108420424A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021Measuring pressure in heart or blood vessels
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0004Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by the type of physiological signal transmitted
    • A61B5/0006ECG or EEG signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/02141Details of apparatus construction, e.g. pump units or housings therefor, cuff pressurising systems, arrangements of fluid conduits or circuits
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/24Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/318Heart-related electrical modalities, e.g. electrocardiography [ECG]
    • A61B5/346Analysis of electrocardiograms
    • A61B5/349Detecting specific parameters of the electrocardiograph cycle
    • A61B5/366Detecting abnormal QRS complex, e.g. widening
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/725Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7278Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesising signals from measured signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/021Measuring pressure in heart or blood vessels
    • A61B5/02108Measuring pressure in heart or blood vessels from analysis of pulse wave characteristics
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means
    • A61B5/742Details of notification to user or communication with user or patient ; user input means using visual displays

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

本发明涉及血压测量领域,尤其涉及一种血压测量方法及装置。该方法包括步骤:获取一心电采集单元采集的心电图信号;对所述获取的心电图信号进行处理;从所述处理后的心电图信号中提取特征信息;及根据提取的所述特征信息计算出血压。本发明中的血压测量方法及装置能够从处理后的心电图信号中提取特征信息,并根据提取的所述特征信息计算出血压,避免了现有袖带式血压计使用时造成用户不适及侵入式血压计使用不便的问题。

Description

血压测量方法及装置
技术领域
本发明涉及血压测量领域,尤其涉及一种血压测量方法及装置。
背景技术
现有血压计包括袖带式血压计及侵入式血压计。然而,袖带式血压计会对用户造成干扰,会使用户在测量过程中感到不适。侵入式血压计因设置不易而造成使用不便。
发明内容
鉴于以上内容,有必要提供一血压测量方法,以解决现有袖带式血压计使用时造成用户不适及侵入式血压计使用不便的问题。
一种血压测量方法,该方法包括步骤:
获取一心电采集单元采集的心电图信号;
对所述获取的心电图信号进行处理;
从所述处理后的心电图信号中提取特征信息;及
根据提取的所述特征信息计算出血压。
优选地,该方法在步骤“对所述获取的心电图信号进行处理”中包括:
对所述获取的心电图信号进行放大、信号滤波及模数转换处理。
优选地,所述特征信息包含心电图信号的时域特征、频域特征、线性特征、非线性特征。
优选地,所述心电图信号的时域特征包括心电P波顶端、心电Q波底端、心电R波顶端、心电S波底端及心电T波顶端。
优选地,该方法在步骤“根据提取的所述特征信息计算出血压”中还包括:
根据提取的心电图的特征信息及一心电图特征信息与血压关系表计算出与提取的心电图特征信息相匹配的血压,其中,所述心电图特征信息与血压关系表中包括心电图特征信息与血压的对应关系。
优选地,该方法包括:
根据调整演算法对提取的特征信息进行线性回归运算、逻辑回归运算处理后在所述心电图特征信息与血压关系表中查找出与心电图特征信息相匹配的血压。
优选地,该方法在步骤“根据提取的所述特征信息计算出血压”中还包括:
接收用户输入的预设参数信息;及
根据用户输入的所述预设参数信息及提取出的所述特征信息计算血压。
还有必要提供一种血压测量装置,以解决现有袖带式血压计使用时造成用户不适及侵入式血压计使用不便的问题。
一种血压测量装置,该血压装置包括心电采集单元、处理单元,所述处理单元用于:
获取所述心电采集单元采集的心电图信号;
对所述获取的心电图信号进行处理;
从所述处理后的心电图信号中提取特征信息;及
根据提取的所述特征信息计算出血压。
优选地,所述处理单元还用于对获取的所述心电图信号进行放大、信号滤波及模数转换处理。
优选地,所述特征信息包含心电图信号的时域特征、频域特征、线性特征、非线性特征。
优选地,所述心电图信号的时域特征包括心电P波顶端、心电Q波底端、心电R波顶端、心电S波底端及心电T波顶端。
优选地,所述处理单元根据提取的心电图的特征信息及一心电图特征信息与血压关系表计算出与提取的心电图特征信息相匹配的血压,其中,所述心电图特征信息与血压关系表中包括心电图特征信息与血压的对应关系。
优选地,所述处理单元根据调整演算法对提取的特征信息进行线性回归运算、逻辑回归运算处理后在所述心电图特征信息与血压关系表中查找出与心电图特征信息相匹配的血压。
优选地,所述处理单元接收用户输入的预设参数信息,及根据用户输入的所述预设参数信息及提取出的所述特征信息计算血压。
所述的血压测量方法及装置能够从处理后的心电图信号中提取特征信息,并根据提取的所述特征信息计算出血压,避免了现有袖带式血压计使用时造成用户不适及侵入式血压计使用不便的问题。
附图说明
图1为本发明一实施方式中血压测量装置的结构示意图。
图2为本发明一实施方式中心电图信号的时域示意图。
图3为本发明一实施方式中血压测量系统的功能模块图。
图4为本发明一实施方式中血压测量方法的流程图。
主要元件符号说明
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
现在将参考附图描述实现本发明各个实施例的血压测量装置。在后续的描述中,使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明,其本身并没有特定的意义。因此,"模块"与"部件"可以混合地使用。
请参看图1,所示为本发明一实施方式中血压测量装置1的结构示意图。所述血压测量装置1包括心电采集单元11、输入单元12、显示单元13、存储单元14及处理单元15。所述心电采集单元11用于采集心电图(Electrocardiography,ECG)信号。本实施方式中,所述心电采集单元11至少包括两个电极。所述心电图信号是测量心脏收缩与舒张时的电位变化。心脏的肌肉是人体肌肉中,唯一具有自发性跳动及节律性收缩的肌肉。由于心脏传导系统发出电波会刺激整个肌肉纤维而产生收缩,因此,当电波在产生及传导时,肌肉都会产生微弱的电流分布全身。若将心电图信号的电极连接到身上不同的部位,就可描绘出心电图。其原理是通过心脏收缩和舒张运动所产生的弱电流,当这种电流流经全身时(人为导电体),可经由安置在手脚上的电极,转移到电流计,再以波纹记录在纸带上,即可产生心电图。公知的是,当心肌细胞兴奋时,首先会产生电变化,然后通过兴奋收缩耦联引起收缩舒张的机械变化。随着心脏周期性地收缩和舒张,动脉内的压力发生周期性波动。因而通过心电图信号所述携带的信息可以获得血压等生理参数。
目前医学临床上使用最普遍的是12导程心电图(ECG),其中包括三个标准导程I、II、III,三个加压导程aVR、aVL、aVF及六个胸导程V1、V2、V3、V4、V5、V6。随着心脏的收缩对于时间轴所引起的一连串动作电位变化,依序有心房除极化、心房复极化、心室除极化、心室复极化的过程产生。请一并参考图2,上述过程对应产生的波有P波、QRS综合波与T波。其各波形生理意义分别为P波代表心房去极化、QRS综合波代表心室去极化、T波代表心室再极化、PR间期代表左右心房去极化和去极化波传导到房室结的时间,QT间期则代表左右心室去极化和再极化时间。而心脏脉动波形的PR间期即是心脏收缩期,而PST间期即是心脏的舒张期。
所述输入单元12用于供用户输入控制操作。在本实施方式中,所述输入单元12为键盘、触摸屏或键盘与触摸屏的组合。所述显示单元13用于显示所述血压测量装置1的数据资料。本实施方式中,所述显示单元13可以为一液晶显示器或有机发光显示器。所述存储单元14用于存储所述血压测量装置1的程序代码及数据资料。本实施方式中,所述存储单元14可以为所述血压测量装置1的内部存储单元。例如所述存储单元14可以为血压测量装置1的硬盘或内存。在另一实施方式中,所述存储单元14也可以为血压测量装置1的外部存储设备。例如所述血压测量装置1上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。本实施方式中,所述处理单元15可以为一中央处理器(Central Processing Unit,CPU),微处理器或其他数据处理芯片。所述处理单元15用于执行软件程序代码或运算数据。
请参考图3,所示为本发明一实施方式中血压测量系统100的功能模块图。本实施方式中,该血压测量系统100包括一个或多个模块,所述一个或者多个模块被存储于该存储单元14中(参考图1),并被该处理单元15所执行。在其他实施方式中,所述血压测量系统100为内嵌在该血压测量装置1中的程序段或代码。
本实施方式中,该血压测量系统100包括获取模块101、预处理模块102、特征提取模块103、及计算模块104。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,比程序更适合于描述软件在该血压测量装置1中的执行过程。
所述获取模块101用于获取所述心电采集单元11采集的心电图信号。本实施方式中,所述心电采集单元11可以为心电图记录器。所述获取模块101用于获取心电图记录器采集的心电图信号。
预处理模块102用于对获取模块101获取的心电图信号进行处理。本实施方式中,所述预处理模块102用于对获取的心电图信号进行放大处理、滤波处理和模数转换处理。例如,所述预处理模块102通过FIR滤波器对获取的心电图信号进行高通滤波以去除低频分量或采用FIR滤波器对获取的心电图信号进行低通滤波以去除高频分量。本领域技术人员根据需要或经验设置其他信号处理方式都是可行的,本发明对此不作限制。
所述特征提取模块103用于从所述处理后的心电图信号中提取特征信息。在一实施方式中,所述特征提取模块103提取的特征信息包含但不限于心电图信号的时域特征、频域特征、线性特征、非线性特征等。其中,时域特征包括心电图的振幅大小、心电图的时间间隔,频域特征包括心电图的各频率成分,线性特征包括心率变异度。图2示出了时域中心电图信号的示意图。所述特征提取模块103提取出的心电图信号的时域特征包括心电P波顶端20、心电Q波底端21、心电R波顶端22、心电S波底端23及心电T波顶端24,并根据提取出的所述心电P波顶端20、心电Q波底端21、心电R波顶端22、心电S波底端23及心电T波顶端24确定出心脏收缩期S1或心脏舒张期S2。本实施方式中,所述特征提取模块103分别根据微分阈值法从所述处理后的心电图信号中提取出心电P波顶端20、心电Q波底端21、心电R波顶端22、心电S波底端23及心电T波顶端24。其中,所述心脏收缩期S1为心电P波顶端20与心电R波顶端22之间的间期。所述心脏舒张期S2为所述心电P波顶端20及心电T波顶端24之间的间期。
所述计算模块104用于根据提取的所述特征信息计算出血压。在一实施方式中所述计算模块104根据提取的心电图的特征信息及心电图特征信息与血压关系表计算出与提取的心电图特征信息相匹配的血压。其中,所述心电图特征信息与血压关系表中包括心电图特征信息与血压的对应关系。所述心电图特征信息与血压关系表是预先通过心电图记录器记录心电图及通过血压计记录血压后建立的心电图特征信息与血压的对应的关联的数据并存储在血压测量装置1中。所述计算模块104根据调整演算法对提取的心电图特征信息进行线性回归运算、逻辑回归运算处理后在所述心电图特征信息与血压关系表中查找出与心电图特征信息相匹配的血压。
在另一实施方式中,所述计算模块104根据确定的心脏收缩期S1或心脏舒张期S2计算出血压。其中,所述血压包括收缩压或舒张压。本实施方式中,可以通过公式P=M×F+C计算血压值,其中,M和C分别为血压测量中预设的参数,F为根据提取的所述特征信息计算出的参数。在一实施方式中F可根据公式:F=1/S2计算出。
在一实施方式中,所述血压测量系统100还包括一调整模块105(参考图3)。所述调整模块105用于接收用户输入的预设参数信息,及根据用户输入的预设参数信息及特征提取模块103提取出的特征信息计算血压。在本发明中的血压计算公式P=M×F+C中,系数M和C反映了每个使用者的参数与血压之间的关系,是因人而异的。因此用户在第一次使用本发明的血压测量装置1时,需要在校准模式中确定这些系数。由于系统M和C对于计算收缩压和舒张压分别不同,所以在校准模式中要分别确定对应于收缩压的一组参数M1和C1,以及对应于舒张压的一组参数M2和C2。具体的,首先所述调整模块105根据C1和C2的经验值作为C1和C2的输入值。然后,用户通过水银血压计等标准血压计测得血压,所述调整模块105接收用户通过输入单元12输入的血压,并将接收到的血压存储在存储单元14中。其中,水银血压计测得血压包括收缩压及舒张压。接着,所述调整模块105根据特征提取模块103从心电图信号中提取出的特征信息F利用公式M1=(收缩压-C1)/F,和M2=(舒张压-C2)/F分别计算出M1和M2。最后,所述调整模块105根据所述M1、M2、C1、C2及F计算出血压。
在一实施方式中,所述血压测量系统100还包括一显示模块106(参考图3)。所述显示模块106用于将计算出的血压显示在所述显示单元13上以供用户查看。
请参考图4,所示为本发明一实施方式中血压测量方法的流程图。该方法应用在血压测量装置1中。根据不同需求,该流程图中步骤的顺序可以改变,某些步骤可以省略或合并。该方法包括步骤:
S401:获取心电采集单元11采集的心电图信号。
S402:对获取的所述心电图信号进行处理。
本实施方式中,所述血压测量装置1对获取的心电图信号进行放大处理、滤波处理和模数转换处理。例如,所述血压测量装置1通过FIR滤波器对获取的心电图信号进行高通滤波以去除低频分量或采用FIR滤波器对获取的心电图信号进行低通滤波以去除高频分量。本领域技术人员根据需要或经验设置其他信号处理方式都是可行的,本发明对此不作限制。
S403:从所述处理后的心电图信号中提取特征信息。
在本实施方式中,所述血压测量装置1提取的特征信息包含但不限于心电图信号的时域特征、频域特征、线性特征、非线性特征等。其中,时域特征包括心电图的振幅大小、心电图的时间间隔,频域特征包括心电图的各频率成分,线性特征包括心率变异度。例如,在一实施方式中,所述血压测量装置1提取出的心电图信号的时域特征包括心电P波顶端20、心电Q波底端21、心电R波顶端22、心电S波底端23及心电T波顶端24,并根据提取出的所述心电P波顶端20、心电Q波底端21、心电R波顶端22、心电S波底端23及心电T波顶端24确定出心脏收缩期S1或心脏舒张期S2。本实施方式中,所述血压测量装置1分别根据微分阈值法从所述处理后的心电图信号中提取出心电P波顶端20、心电Q波底端21、心电R波顶端22、心电S波底端23及心电T波顶端24。其中,所述心脏收缩期S1为心电P波顶端20与心电R波顶端22之间的间期。所述心脏舒张期S2为所述心电P波顶端20及心电T波顶端24之间的间期。
S404:根据提取的所述特征信息计算出血压。
在一实施方式中所述血压测量装置1根据提取的心电图的特征信息及心电图特征信息与血压关系表计算出与提取的心电图特征信息相匹配的血压。其中,所述心电图特征信息与血压关系表中包括心电图特征信息与血压的对应关系。所述心电图特征信息与血压关系表是预先通过心电图记录器记录心电图及通过血压计记录血压后建立的心电图特征信息与血压的对应的关联的数据并存储在血压测量装置1中。所述血压测量装置1根据调整演算法对提取的心电图特征信息进行线性回归运算、逻辑回归运算处理后在所述心电图特征信息与血压关系表中查找出与心电图特征信息相匹配的血压。
在另一实施方式中,所述血压测量装置1根据确定的心脏收缩期S1或心脏舒张期S2计算出血压。其中,所述血压包括收缩压或舒张压。本实施方式中,可以通过公式P=M×F+C计算血压值,其中,M和C分别为血压测量中预设的参数,F为根据提取的所述特征信息计算出的参数。在一实施方式中F可根据公式:F=1/S2计算出。
在一实施方式中,该方法在步骤S404之后还包括步骤:
接收用户输入的预设参数信息;及
根据用户输入的所述预设参数信息及提取出的所述特征信息计算血压。
在本发明中的血压计算公式:P=M×F+C中,系数M和C反映了每个使用者的参数与血压之间的关系,是因人而异的。因此用户在第一次使用本发明的血压测量装置1时,需要在校准模式中确定这些系数。由于系统M和C对于计算收缩压和舒张压分别不同,所以在校准模式中要分别确定对应于收缩压的一组参数M1和C1,以及对应于舒张压的一组参数M2和C2。具体的,首先血压测量装置1根据C1和C2的经验值作为C1和C2的输入值。然后,用户通过水银血压计等标准血压计测得血压,所述血压测量装置1接收用户通过输入单元12输入的血压,并将接收到的血压存储在存储单元14中。其中,水银血压计测得血压包括收缩压及舒张压。接着,所述血压测量装置1根据特征提取模块103从心电图信号中提取出的特征信息F利用公式M1=(收缩压-C1)/F,和M2=(舒张压-C2)/F分别计算出M1和M2。最后,所述血压测量装置1根据所述M1、M2、C1、C2及F计算出血压。
在一实施方式中,该方法在步骤S404之后还包括步骤:
将计算出的血压显示在显示单元13上以供用户查看。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照以上较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换都不应脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (14)

1.一种血压测量方法,其特征在于,该方法包括步骤:
获取一心电采集单元采集的心电图信号;
对所述获取的心电图信号进行处理;
从所述处理后的心电图信号中提取特征信息;及
根据提取的所述特征信息计算出血压。
2.如权利要求1所述的血压测量方法,其特征在于,该方法在步骤“对所述获取的心电图信号进行处理”中包括:
对所述获取的心电图信号进行放大、信号滤波及模数转换处理。
3.如权利要求1所述的血压测量方法,其特征在于,所述特征信息包含心电图信号的时域特征、频域特征、线性特征、非线性特征。
4.如权利要求3所述的血压测量方法,其特征在于,所述心电图信号的时域特征包括心电P波顶端、心电Q波底端、心电R波顶端、心电S波底端及心电T波顶端。
5.如权利要求1所述的血压测量方法,其特征在于,该方法在步骤“根据提取的所述特征信息计算出血压”中还包括:
根据提取的心电图的特征信息及一心电图特征信息与血压关系表计算出与提取的心电图特征信息相匹配的血压,其中,所述心电图特征信息与血压关系表中包括心电图特征信息与血压的对应关系。
6.如权利要求5所述的血压测量方法,其特征在于,该方法包括步骤:
根据调整演算法对提取的特征信息进行线性回归运算、逻辑回归运算处理后在所述心电图特征信息与血压关系表中查找出与心电图特征信息相匹配的血压。
7.如权利要求1所述的血压测量方法,其特征在于,该方法在步骤“根据提取的所述特征信息计算出血压”中还包括:
接收用户输入的预设参数信息;及
根据用户输入的所述预设参数信息及提取出的所述特征信息计算血压。
8.一种血压测量装置,该血压测量装置包括心电采集单元、处理单元,其特征在于,所述处理单元用于:
获取所述心电采集单元采集的心电图信号;
对所述获取的心电图信号进行处理;
从所述处理后的心电图信号中提取特征信息;及
根据提取的所述特征信息计算出血压。
9.如权利要求8所述的血压测量装置,其特征在于,所述处理单元还用于对获取的所述心电图信号进行放大、信号滤波及模数转换处理。
10.如权利要求8所述的血压测量装置,其特征在于,所述特征信息包含心电图信号的时域特征、频域特征、线性特征、非线性特征。
11.如权利要求10所述的血压测量装置,其特征在于,所述心电图信号的时域特征包括心电P波顶端、心电Q波底端、心电R波顶端、心电S波底端及心电T波顶端。
12.如权利要求8所述的血压测量装置,其特征在于,所述处理单元根据提取的心电图的特征信息及一心电图特征信息与血压关系表计算出与提取的心电图特征信息相匹配的血压,其中,所述心电图特征信息与血压关系表中包括心电图特征信息与血压的对应关系。
13.如权利要求12所述的血压测量装置,其特征在于,所述处理单元根据调整演算法对提取的特征信息进行线性回归运算、逻辑回归运算处理后在所述心电图特征信息与血压关系表中查找出与心电图特征信息相匹配的血压。
14.如权利要求8所述的血压测量装置,其特征在于,所述处理单元接收用户输入的预设参数信息,及根据用户输入的所述预设参数信息及提取出的所述特征信息计算血压。
CN201710078974.5A 2017-02-14 2017-02-14 血压测量方法及装置 Pending CN108420424A (zh)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710078974.5A CN108420424A (zh) 2017-02-14 2017-02-14 血压测量方法及装置
TW106106588A TW201831138A (zh) 2017-02-14 2017-03-01 血壓測量方法及裝置
US15/653,545 US20180228378A1 (en) 2017-02-14 2017-07-19 Device for measuring blood pressure and method for using the same
EP17191199.3A EP3360475A1 (en) 2017-02-14 2017-09-14 Device for measuring blood pressure and method for using the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710078974.5A CN108420424A (zh) 2017-02-14 2017-02-14 血压测量方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108420424A true CN108420424A (zh) 2018-08-21

Family

ID=59887084

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710078974.5A Pending CN108420424A (zh) 2017-02-14 2017-02-14 血压测量方法及装置

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20180228378A1 (zh)
EP (1) EP3360475A1 (zh)
CN (1) CN108420424A (zh)
TW (1) TW201831138A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113855007A (zh) * 2021-08-27 2021-12-31 联卫医疗科技(上海)有限公司 一种用于血糖预测的机器学习模型样本获取的方法及装置
CN113854985A (zh) * 2021-08-27 2021-12-31 联卫医疗科技(上海)有限公司 一种用于血压预测的机器学习模型样本获取的方法及装置

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102080113B1 (ko) * 2018-05-14 2020-02-21 전문석 디지털 ecg 전압 좌표 값을 이용한 혈압 측정 장치 및 방법
CN111166325B (zh) * 2020-03-05 2021-02-02 齐鲁工业大学 基于ipcmm算法的心电信号qrs复合波检测方法及系统
TWI759048B (zh) * 2020-12-30 2022-03-21 國立陽明交通大學 一種訊號擷取方法及訊號擷取系統

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101044976A (zh) * 2006-03-31 2007-10-03 合世生医科技股份有限公司 利用血氧浓度及心电图测量仪来测量血压值的方法及装置
CN101596103A (zh) * 2009-07-06 2009-12-09 江依法 心电信号rr间隔和qt间隔的动力学模型的建立方法和该模型的应用
CN102008296A (zh) * 2010-12-24 2011-04-13 吉林大学 基于脉搏波信号和心电信号测量动脉血压装置及测量方法
CN104323764A (zh) * 2014-10-13 2015-02-04 天津工业大学 一种基于智能手机的人体动脉血压测量方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4677984A (en) * 1984-09-24 1987-07-07 Bomed Medical Manufacturing, Ltd. Calibrated arterial pressure measurement device
US4869262A (en) * 1987-02-02 1989-09-26 Pulse Time Products Limited Device for displaying blood pressure
US8298150B2 (en) * 2000-01-11 2012-10-30 Cedars-Sinai Medical Center Hemodynamic waveform-based diagnosis and treatment

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101044976A (zh) * 2006-03-31 2007-10-03 合世生医科技股份有限公司 利用血氧浓度及心电图测量仪来测量血压值的方法及装置
CN101596103A (zh) * 2009-07-06 2009-12-09 江依法 心电信号rr间隔和qt间隔的动力学模型的建立方法和该模型的应用
CN102008296A (zh) * 2010-12-24 2011-04-13 吉林大学 基于脉搏波信号和心电信号测量动脉血压装置及测量方法
CN104323764A (zh) * 2014-10-13 2015-02-04 天津工业大学 一种基于智能手机的人体动脉血压测量方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
M.K.ALI HASSAN ET AL: "Measuring of Systolic Blood Pressure Based ON Heart Rate", 《BIOMED 2008》 *
N.H. MAHMOOD ET AL: "Relationship Study of Heart Rate and Systolic Blood Pressure for Healthy Peoples", 《2010 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON MECHANICAL AND ELECTRONICS ENGINEERING》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113855007A (zh) * 2021-08-27 2021-12-31 联卫医疗科技(上海)有限公司 一种用于血糖预测的机器学习模型样本获取的方法及装置
CN113854985A (zh) * 2021-08-27 2021-12-31 联卫医疗科技(上海)有限公司 一种用于血压预测的机器学习模型样本获取的方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
TW201831138A (zh) 2018-09-01
US20180228378A1 (en) 2018-08-16
EP3360475A1 (en) 2018-08-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11445962B2 (en) Ambulatory electrocardiography monitor
CN108420424A (zh) 血压测量方法及装置
RU2677767C2 (ru) Система бесконтактной регистрации электрокардиограммы
KR20180018489A (ko) 심전도의 획득을 제어하기 위한 전자 시스템
CN201127603Y (zh) 一种手持式心电检测仪
CN103027675B (zh) 新型便携式三导联实时无线心电监测系统及分析方法
Pereira et al. A novel IoT based health monitoring system using LPC2129
Randazzo et al. VITAL-ECG: A portable wearable hospital
US10667711B1 (en) Contact-activated extended wear electrocardiography and physiological sensor monitor recorder
Gavriel et al. Smartphone as an ultra-low cost medical tricorder for real-time cardiological measurements via ballistocardiography
WO2018018570A1 (zh) 用于心电测量的装置和方法
CN104545882B (zh) 心电图测量装置和合成心电图生成方法
Utsha et al. A smartphone app for real-time heart rate computation from streaming ECG/EKG data
Gaigawali et al. Cloud based ECG monitoring and fibrillation detection for healthcare system
EP3975202A1 (en) Device and system for detecting heart rhythm abnormalities
TW201538132A (zh) 心電訊號的分析系統及方法
Priya et al. Smartphone based portable ECG monitoring system
Das et al. Micro-ECG-monitoring system based on arduino with bluetooth feature
Srivastava et al. Labview based Electrocardiograph (ECG) Patient Monitoring System for Cardiovascular Patient using WSNs
Kadhim et al. Microcontroller-based vital monitoring for cardiac functions
Dhande LABVIEW BASED ECG SIGNAL ACQUISITION AND ANALYSIS
YUNUS et al. Designing a 3-lead cost effective ECG recording glove for home monitoring
EP4371486A1 (en) Simultaneous electrocardiogram generation method based on 2-lead non-simultaneous electrocardiograms
Gnecchi et al. Following the path towards intelligently connected devices for on-line, real-time cardiac arrhythmia detection and classification
Bosznai et al. Web server based remote health monitoring system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20180821

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication