CN111973165B - 基于ppg的线性与非线性混合式无创连续血压测量系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于血压测量技术领域，涉及一种基于单路PPG信号的线性与非线性混合式无创连续血压测量系统，包括预处理模块，用于对采集到的PPG信号进行预处理；检测模块，用于对预处理后的PPG信号进行波形特征点检测；计算模块，用于计算PPG信号的波形形态学特征值；和血压测量模型构建模块，用于建立线性血压测量模型和非线性血压测量模型，并且通过异质模型集成方式建立线性和非线性混合式血压测量模型。本发明通过充分利用线性模型与非线性模型之间存在的互补性信息，可以建立一个准确度更高、鲁棒性更强、适用人群更广的血压测量模型，从而进一步提高血压测量的准确度。

Description

基于PPG的线性与非线性混合式无创连续血压测量系统
技术领域
本发明属于血压测量技术领域，涉及一种基于单路PPG信号的线性与非线性混合式无创连续血压测量系统。
背景技术
血压是健康监测中最为重要的指标之一，测量血压不但可以监控人们的身体状况还可以预防与生活方式有关的疾病。
在日常的生活中，使用基于袖带的血压测量装置检测收缩压和舒张压的听诊法和示波法是两种血压测量的金标准，通常用于临床的诊断。基于袖带的血压测量方法只能提供一次的测量数据而不能提供持续的血压信息，然而人们的血压值每时每刻都在波动，并且很容易受到生理、心理和环境因素的影响。间歇性血压测量值差异大，无法体现人们的真实血压，测量准确实时的血压值对于高血压相关疾病的诊断、预防和治疗是非常重要的。动脉插管法是测量连续血压的精准的方法，也是一种血压测量的金标准。但是它伴随着严重的并发症，例如血管堵塞和局部感染，另外其设备昂贵且操作复杂。
为了克服有创血压测量技术的缺点，无创连续血压测量技术应运而生。当前无创伤连续性血压测量方法主要包括动脉张力法、容积补偿法、光电容积脉搏波法等，其中光电容积脉搏波法由于其信号采集的便利性与其测量的非侵入性使其适用于无创连续血压测量。基于光电容积脉搏波信号的常用的无创血压测量方法分为两种：基于光电容积脉搏波(PPG)的传导时间(PTT)和基于PPG的形态学特征。PTT是血压估计的潜在指标，该测量方法也被广泛的研究，但是使用该方法需要多个传感器来计算PTT，此外为了确保估计精度必须进行频繁校准，这可能会使被测量者意识到正在进行血压测量，可能会感到紧张，测量意识可能会导致测量结果不自然。因此，基于PTT的血压预测模型在准确性和稳健性方面具有较大的不足。基于PPG的形态学特征的血压预测方法是仅利用PPG信号中提取的特征来进行血压值的预测，其采集信号的传感器的位置可以非常灵活，并且无需校准操作来确保精度，是一个值得研究的方向。
在基于PPG波形形态学特征值建立血压测量模型的方法中，根据特征值与血压值是否具有线性函数关系将模型划分为线性模型与非线性模型。逐步回归法和多元线性回归法构建的线性血压模型是利用PPG特征值与血压值的线性效应建立而成的，这种血压模型具有模型结构简单并且具备一定的有效性的优点，但其准确度也有一定的局限性。随着人们对机器学习方法研究的深入，也逐渐开始探寻特征值与血压之间的非线性拟合关系的研究思路。由于基于机器学习和大数据的非线性血压预测模型，可以涵盖更多的血压特征信息，因此在一定程度上提高了模型的血压计算精度。然而，线性模型的血压预测准确度并非在所有情况下都低于非线性模型，两种模型在适用人群上具有一定的差异性，而如何利用线性模型与非线性模型之间存在的互补性信息，以进一步提高血压的预测准确度，还没有相关的研究报道。
发明内容
为此，本发明提供一种基于单路PPG信号的线性与非线性混合式无创连续血压测量系统，其能够结合光电容积脉搏波信号特征值与血压值之间的线性效应与非线性效应的混合式模型算法，相较于单血压模型可进一步提高血压模型的准确度。
本发明提供了一种基于PPG的线性与非线性混合式无创连续血压测量系统，包括预处理模块、检测模块、计算模块和血压测量模型构建模块；
所述预处理模块用于对采集到的PPG信号进行预处理；
所述检测模块用于对预处理后的PPG信号进行波形特征点检测；
所述计算模块用于根据检测到的PPG信号的波形特征点，计算得到PPG信号的波形形态学特征值；
所述血压模型构建模块用于基于得到的PPG信号的波形形态学特征值，建立线性血压测量模型和非线性血压测量模型，并且通过异质模型集成方式将所述线性血压测量模型和所述非线性血压测量模型混合，建立线性和非线性混合式血压测量模型。
优选地，所述血压模型构建模块中，建立N，N≥1个线性血压测量模型：
Yn＝An(X)
其中，An表示第n个线性血压测量模型，n＝1,…,N，Yn表示第n个线性血压测量模型An输出的血压值；X表示由至少一个波形形态学特征值组成的特征值向量；
建立M，M≥1个非线性血压测量模型：
Ym’＝Bm(X)
其中，Bm表示第m个线性血压测量模型，Ym’表示第m个线性血压测量模型Bm输出的血压值，m＝1,…,M；
通过异质模型集成方式将N个线性血压测量模型和M个非线性血压测量模型混合，建立线性与非线性混合式血压测量模型：
Y＝C(A1(X),...,AN(X),B1(X),...,BM(X))
其中，C代表线性与非线性混合式血压测量模型，Y表示线性与非线性混合式血压测量模型C输出的血压值。
优选地，所述血压模型构建模块通过不同的线性模型构建方法构建不同形式的线性血压测量模型；或者，基于不同的特征值向量，通过相同的线性模型构建方法构建不同形式的线性血压测量模型。
优选地，所述血压模型构建模块通过不同的非线性模型构建方法构建不同形式的非线性血压测量模型；或者，基于不同的特征值向量，通过相同的非线性模型构建方法构建不同形式的非线性血压测量模型。
优选地，所述线性模型构建方法包括逐步回归法和多元线性回归法，所述非线性模型构建方法包括支持向量机方法、距离加权K近邻方法和随机森林方法。
优选地，所述检测模块中检测的波形特征点包括波峰、波谷、重博波、降中峡。
优选地，所述计算模块中计算得到如下波形形态学特征值中的一个或多个：波峰高度H1、波谷高度H4、主波上升时间T1、心动周期的脉图面积K、每博心输出量R、脉动周期T、上升支上幅度为10％的点到波峰的上升时间RBW-10、上升支上幅度为25％的点到波峰的上升时间RBW-25、上升支上幅度为50％的点到波峰的上升时间RBW-50、上升支上幅度为66％的点到波峰的上升时间RBW-66、上升支上幅度为75％的点到波峰的上升时间RBW-75、波峰到下降支上幅度为10％的点的下降时间DBW-10、波峰到下降支上幅度为25％的点的下降时间DBW-25、波峰到下降支上幅度为50％的点的下降时间DBW-50、波峰到下降支上幅度为66％的点的下降时间DBW-66、波峰到下降支上幅度为75％的点的下降时间DBW-75；
其中，通过公式K＝(Pm-Pd)/(Ps-Pd)获得心动周期的脉图面积K，Pm为心动周期的波形幅度的平均值，Ps为波峰的幅度值，Pd为波谷幅度值；通过公式R＝H1×(1+T1/T)获得每博心输出量R。
优选地，所述预处理模块中，预处理包括带通滤波、平滑滤波以及归一化处理。
本发明的有益效果：
1)本发明的混合式血压测量模型所需的信号仅为一路PPG信号，用无袖带方式实现，非常适用于血压的长时间连续监测；
2)本发明充分利用线性模型与非线性模型之间存在的对于预测血压有效且互补性的信息，建立高精度的混合式血压模型，可以获得与单独使用线性模型或非线性模型相比准确度更高的模型；
3)本发明通过将多种性能较佳的异质模型进行集成建模，可以提高最终混合式模型的泛化能力和鲁棒性，从而能够扩大适用人群的范围，并且能够更好适用于不同测量环境下的PPG信号。
附图说明
图1为本发明的基于PPG信号的线性与非线性混合式无创连续血压测量方法流程图；
图2为本发明的PPG信号的波形特征点检测流程图；
图3为本发明实施例的线性和非线性混合式血压测量模型建立示意图。
具体实施方式
本发明提供的基于单路PPG信号的线性与非线性混合式无创连续血压测量系统，利用的是一种能够结合光电容积脉搏波信号特征值与血压值之间的线性效应与非线性效应的混合式模型算法，相较于单血压模型可进一步提高血压模型的准确度。具体地，本发明的基于PPG的线性与非线性混合式无创连续血压测量系统，包括预处理模块、检测模块、计算模块和血压测量模型构建模块。其中，预处理模块用于对采集到的PPG信号进行预处理；检测模块用于对预处理后的PPG信号进行波形特征点检测；计算模块用于根据检测到的PPG信号的波形特征点，计算PPG信号的波形形态学特征值；血压模型构建模块用于基于计算得到的PPG信号的波形形态学特征值，建立多个线性血压测量模型和多个非线性血压测量模型，并且通过异质模型集成方式建立线性和非线性混合式血压测量模型。
下面结合附图和实施例对本发明的基于PPG的线性与非线性混合式无创连续血压测量系统的血压测量方法作进一步说明，如图1所示，包括如下步骤：
步骤一：采集PPG信号。大量采集建模所需的样本，每个样本需包含PPG信号以及对应的准确参考血压值。
步骤二：对采集到的PPG信号进行预处理。
本实施例对采集到的时间长度为30s的PPG信号进行预处理，以滤除信号中存在的各种噪声干扰信号，一般包括基线漂移、工频干扰、高频干扰等。通常需要进行带通滤波、平滑滤波以及归一化处理来滤除这些噪声干扰信号。本实施例根据PPG信号以及常见噪声的特点，采用Kaiser窗FIR带通滤波器进行基线漂移和高频干扰的滤除，其相应的参数设置为带阻截止频率为0.6Hz，带通起始频率为0.9Hz，带通截止频率为27Hz，带阻起始频率为30Hz。之后对过滤后的PPG信号进行归一化处理，将该PPG信号按照一定比例进行缩放，最终将信号映射到[0,1]的区间中。
步骤三：对预处理后的PPG信号进行波形特征点检测。
根据PPG波形的形态学特点，检测获得每个PPG波形内的如下主要特征点：波峰、波谷、重博波、降中峡。如图2所示，首先，对经过预处理之后的PPG信号进行波峰检测，由于PPG信号长度为30s，这个信号长度内会包含多个周期的心搏，因此波峰检测会检出一系列的波峰值；然后，对相邻两个波峰值之间的PPG信号进行波谷检测，并且根据检测到的一系列波谷值，将PPG信号进行周期划分，即两个相邻波谷之间是一个完整的PPG信号周期；最后，依次在每一个PPG信号周期内检测是否存在重搏波，如果存在，则继续进行重搏波和降中峡的检测。
步骤四：根据检测到的PPG信号的波形特征点，计算PPG信号的波形形态学特征值。
本实施例中，与PPG波形形态相关的一系列特征值参数主要包括：(1)波峰高度H1；(2)波谷高度H4；(3)主波上升时间T1；(4)心动周期的脉图面积K；(5)每博心输出量R；(6)脉动周期T；(7)上升支上幅度为10％的点到波峰的上升时间RBW-10；(8)上升支上幅度为25％的点到波峰的上升时间RBW-25；(9)上升支上幅度为50％的点到波峰的上升时间RBW-50；(10)上升支上幅度为66％的点到波峰的上升时间RBW-66；(11)上升支上幅度为75％的点到波峰的上升时间RBW-75；(12)波峰到下降支上幅度为10％的点的下降时间DBW-10；(13)波峰到下降支上幅度为25％的点的下降时间DBW-25；(14)波峰到下降支上幅度为50％的点的下降时间DBW-50；(15)波峰到下降支上幅度为66％的点的下降时间DBW-66；(16)波峰到下降支上幅度为75％的点的下降时间DBW-75。其中，通过公式K＝(Pm-Pd)/(Ps-Pd)获得心动周期的脉图面积K，Pm为心动周期的波形幅度的平均值，Ps为波峰的幅度值，Pd为波谷幅度值；通过公式R＝H1×(1+T1/T)获得每博心输出量R。
应该理解，可以根据需要计算得到PPG信号的上述波形形态学特征值中的一个或多个，或者除上述波形形态学特征值之外的其他特征值。
步骤五：建立基于单路PPG信号的线性与非线性混合式无创连续血压模型。本步骤主要包括3个子步骤：
1)建立2个线性血压测量模型Yn＝An(X)，其中，n＝1,2，X＝(x1,x2,…x16)代表的是输入的步骤四中计算得到的16个PPG特征值组成的向量，A1表示利用逐步回归法建立的线性模型，Y1表示线性模型A1输出的血压值；A2代表利用多元线性回归法建立的线性模型，Y2表示线性模型A2输出的血压值。
2)建立3个非线性血压测量模型Ym’＝Bm(X)，其中，m＝1,2,3，X＝(x1,x2,…x16)代表的是输入的步骤四中计算得到的16个PPG特征值组成的向量，B1代表利用支持向量机方法建立的非线性模型,Y1’表示线性模型B1输出的血压值；B2代表利用距离加权K近邻方法建立的非线性模型，Y2’表示线性模型B2输出的血压值；B3代表利用随机森林方法建立的非线性模型，Y3’表示线性模型B3输出的血压值。
3)建立线性与非线性混合式血压测量模型Y＝C(A1(X),A2(X),B1(X),B2(X),B3(X))，C是在线性模型A1(X)、A2(X)和非线性模型B1(X)、B2(X)、B3(X)的基础上，利用Stacking的集成学习方法构建的混合式血压测量模型，Y是混合式血压测量模型C输出的血压值。
特别地，本实施例在混合式血压测量模型C的构建中，首先利用逐步回归法、多元线性回归法构建两种不同形式的线性血压测量模型A1(X)和A2(X)，利用支持向量机方法、距离加权K近邻方法和随机森林方法构建三种不同形式的非线性血压测量模型B1(X)、B2(X)、B3(X)；然后，利用这5个模型分别获得每个模型的血压预测值；最后，再以这5个模型的血压预测值为特征输入，进一步利用Stacking的方法构建一个混合式血压测量模型C，获得最终血压值，如图3所示。特别地，可以利用相同的线性模型构建方法，基于不同的特征值建立多个不同形式的线性血压测量模型，非线性血压测量模型同理。
步骤六：利用本系统采集到单路PPG信号，将PPG信号按照步骤二到步骤四进行分析与处理，获得该PPG信号的波形形态学特征值，然后将其输入到步骤五构建的混合式模型C中，即可无创连续的对血压值进行测量。
综上，本发明通过充分利用线性模型与非线性模型之间存在的互补性信息，建立了一个准确度更高、鲁棒性更强、适用人群更广的血压测量模型。
对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以对本发明的实施例做出若干变型和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于PPG的线性与非线性混合式无创连续血压测量系统，其特征在于，包括预处理模块、检测模块、计算模块和血压测量模型构建模块；
所述预处理模块用于对采集到的PPG信号进行预处理；
所述检测模块用于对预处理后的PPG信号进行波形特征点检测；
所述计算模块用于根据检测到的PPG信号的波形特征点，计算得到PPG信号的波形形态学特征值；
所述血压测量 模型构建模块用于基于得到的PPG信号的波形形态学特征值，建立N，N≥1个线性血压测量模型和M，M≥1个非线性血压测量模型，所述N个线性血压测量模型为：
Yn＝An(X)
其中，An表示第n个线性血压测量模型，n＝1,…,N，Yn表示第n个线性血压测量模型An输出的血压值；X表示由至少一个波形形态学特征值组成的特征值向量；
所述M个非线性血压测量模型为：
Ym’＝Bm(X)
其中，Bm表示第m个线性血压测量模型，Ym’表示第m个线性血压测量模型Bm输出的血压值，m＝1,…,M；
然后通过异质模型集成方式将N个线性血压测量模型和M个非线性血压测量模型混合，建立线性与非线性混合式血压测量模型：
Y＝C(A1(X),...,AN(X),B1(X),...,BM(X))
其中，C代表线性与非线性混合式血压测量模型，Y表示线性与非线性混合式血压测量模型C输出的血压值；
所述血压测量模型构建模块通过不同的线性模型构建方法构建不同形式的线性血压测量模型；或者，基于不同的特征值向量，通过相同的线性模型构建方法构建不同形式的线性血压测量模型；
所述血压测量模型构建模块通过不同的非线性模型构建方法构建不同形式的非线性血压测量模型；或者，基于不同的特征值向量，通过相同的非线性模型构建方法构建不同形式的非线性血压测量模型；
所述检测模块中检测的波形特征点包括波峰、波谷、重博波、降中峡。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述线性模型构建方法包括逐步回归法和多元线性回归法，所述非线性模型构建方法包括支持向量机方法、距离加权K近邻方法和随机森林方法。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计算模块中计算得到如下波形形态学特征值中的一个或多个：波峰高度H1、波谷高度H4、主波上升时间T1、心动周期的脉图面积K、每博心输出量R、脉动周期T、上升支上幅度为10％的点到波峰的上升时间RBW-10、上升支上幅度为25％的点到波峰的上升时间RBW-25、上升支上幅度为50％的点到波峰的上升时间RBW-50、上升支上幅度为66％的点到波峰的上升时间RBW-66、上升支上幅度为75％的点到波峰的上升时间RBW-75、波峰到下降支上幅度为10％的点的下降时间DBW-10、波峰到下降支上幅度为25％的点的下降时间DBW-25、波峰到下降支上幅度为50％的点的下降时间DBW-50、波峰到下降支上幅度为66％的点的下降时间DBW-66、波峰到下降支上幅度为75％的点的下降时间DBW-75；
其中，通过公式K＝(Pm-Pd)/(Ps-Pd)获得心动周期的脉图面积K，Pm为心动周期的波形幅度的平均值，Ps为波峰的幅度值，Pd为波谷幅度值；通过公式R＝H1×(1+T1/T)获得每博心输出量R。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述预处理模块中，预处理包括带通滤波、平滑滤波以及归一化处理。
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基于PPG的无创连续血压预测模型研究;苗宇;《中国优秀硕士学位论文全文数据库（医药卫生科技辑）》;20190215;正文第9-16、34-37页 *

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CN111973165A (zh) 2020-11-24

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