CN113033358A - 一种基于深度神经网络的无袖带血压建模方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于深度神经网络的无袖带血压建模方法，涉及无袖带血压监测技术领域，包括以下步骤：预先采集信号并对信号进行预处理，其中预处理包括进行检点、分割和标准化处理；将预处理信号作为数据源构建深度神经网络模型，基于深度神经网络模型输出作为无袖带血压监测参数。本发明实现无需人工提取特征的的血压估计模型，仅需输入可穿戴设备采集的ECG和PPG信号即可实时输出动态血压，不仅监测效率高，且监测精度高，具有高实时性和高易用性。
Description
技术领域
本发明涉及无袖带血压监测技术领域，具体来说，涉及一种基于深度神经网络的无袖带血压建模方法。
背景技术
高血压是心脑血管病最为主要的风险因素，伴随着可危及生命的心、脑、肾等器官的功能或器质性损害。根据世界卫生组织的统计报告，2014年全世界超过五分之一的18岁以上成年人(男性24.0％，女性20.5％)受到高血压的影响。尽管高血压可防可控，然而大多数患者并不知自己患病，未得到及时治疗，控制率很低，而监测一个人的血压却又是高血压的预防、早期发现和控制所必需的。
现在可用于改善人群血压管理的普遍存在的血压计为袖带式血压计，测量时需要使袖带充气以压迫袖带下方的动脉，在暂时中断血流的情况下才能获得血压读数。这带来了几个问题：第一，只能进行间隔超过2分钟的间歇测量，不便于长期监测，而单次的血压测量难以反映整体血压状况，也很难检测血压的变化，尤其是短期变化和全天变化等指标，这些对于患者的诊断和用药反馈非常重要；第二，反复压迫血管易造成不适，而且老年人的血管动脉壁较为坚硬，若不能被袖带充分压迫，测得的血压值就不准确，还可能产生“假性高血压”。此外，在医疗环境中测量时的“白大衣效应”，即在检查过程中由于神经质引起的血压升高也可能导致误诊。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于深度神经网络的无袖带血压建模方法，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于深度神经网络的无袖带血压建模方法，包括以下步骤：
预先采集信号并对信号进行预处理，其中预处理包括进行检点、分割和标准化处理；
将预处理信号作为数据源构建深度神经网络模型，包括以下步骤：
预先标定LSTM和ResNet进行建模，其中；3层的双向LSTM，将625 ×2的PPG和ECG输入按照周期拆成5x125x2的输入，其中5为序列长度，125x2为输入特征维度，隐藏层的特征维度设置为256，分别将双向的最后一个神经元的结果输出到512维的全连接层，最终输出SBP信号和 DBP信号；
基于PPG信号和ECG信号作为两个通道的一维信号输入模型，将模型中的二维卷积改为一维卷积，其余参数维持不变；
输出512维特征到全连接层，最终输出SBP和DBP；
基于深度神经网络模型输出作为无袖带血压监测参数。
进一步的，所述信号进行预处理，包括以下步骤:
预先采集PPG信号和ECG信号；
对所述PPG信号和所述ECG信号进行处理；
其中，所述PPG信号预先使用db8的小波经DWT(Discrete Wavelet Transform，离散小波变换)将PPG信号分解为9级，提取代表低频分量的 CA(Coefficient ofApproximation，近似系数)和代表高频分量的CD (Coefficients of Detail，细节系数)；
将第1级的低频分量CA以及7-9级的高频分量CD置零，基于分解系数进行信号重构，即可去除PPG信号的基线漂移与少量的高频噪声；
所述ECG信号预先通过FIR滤波器(Finite Impulse Response，有限冲击响应)进行带通滤波(0.5-35Hz)，消除ECG信号的工频干扰和基线漂移。
进一步的，所述标准化处理，包括以下步骤：
预先对检点和分割的信号使每段信号等长，其中包括使PPG信号和 ECG信号每段均为625个点，便于异常信号的筛除，以及后续RNN建模时的变形重组；
在幅值上，通过0-1标准化使PPG和ECG通过线性变换落在[0,1]区间，表示为：
Y＝(X-Min)/(Max-Min)
其中，Min和Max为该段信号的最大值和最小值。
进一步的，所述深度神经网络模型，还包括以下步骤：
预先将训练的损失函数Loss定义为SBP信号和DBP信号的MSE之和，表示为：
其中，SBPpi和DBPpi为预测值，SBPti和DBPpi为目标值，n样本的数量。
本发明的有益效果：
本发明基于深度神经网络的无袖带血压建模方法，通过预先采集信号并对信号进行检点、分割和标准化处理；将预处理信号作为数据源构建深度神经网络模型，基于深度神经网络模型输出作为无袖带血压监测参数，实现无需人工提取特征的的血压估计模型，仅需输入可穿戴设备采集的 ECG和PPG信号即可实时输出动态血压，不仅监测效率高，且监测精度高，具有高实时性和高易用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的一种基于深度神经网络的无袖带血压建模方法的流程示意图；
图2是根据本发明实施例的一种基于深度神经网络的无袖带血压建模方法的深度神经网络模型示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的实施例，提供了一种基于深度神经网络的无袖带血压建模方法。
如图1-图2所示，根据本发明实施例的基于深度神经网络的无袖带血压建模方法，包括以下步骤：
预先采集信号并对信号进行预处理，其中预处理包括进行检点、分割和标准化处理；
将预处理信号作为数据源构建深度神经网络模型，包括以下步骤：
预先标定LSTM和ResNet进行建模，其中；3层的双向LSTM，将625 ×2的PPG和ECG输入按照周期拆成5x125x2的输入，其中5为序列长度，125x2为输入特征维度，隐藏层的特征维度设置为256，分别将双向的最后一个神经元的结果输出到512维的全连接层，最终输出SBP信号和 DBP信号；
基于PPG信号和ECG信号作为两个通道的一维信号输入模型，将模型中的二维卷积改为一维卷积，其余参数维持不变；
输出512维特征到全连接层，最终输出SBP和DBP；
基于深度神经网络模型输出作为无袖带血压监测参数。
其中，所述信号进行预处理，包括以下步骤:
预先采集PPG信号和ECG信号；
对所述PPG信号和所述ECG信号进行处理；
其中，所述PPG信号预先使用db8的小波经DWT(Discrete Wavelet Transform，离散小波变换)将PPG信号分解为9级，提取代表低频分量的 CA(Coefficient ofApproximation，近似系数)和代表高频分量的CD (Coefficients of Detail，细节系数)；
将第1级的低频分量CA以及7-9级的高频分量CD置零，基于分解系数进行信号重构，即可去除PPG信号的基线漂移与少量的高频噪声；
所述ECG信号预先通过FIR滤波器(Finite Impulse Response，有限冲击响应)进行带通滤波(0.5-35Hz)，消除ECG信号的工频干扰和基线漂移。
其中，所述标准化处理，包括以下步骤：
预先对检点和分割的信号使每段信号等长，其中包括使PPG信号和 ECG信号每段均为625个点(采样率125*5)，便于异常信号的筛除，以及后续RNN建模时的变形重组；
在幅值上，通过0-1标准化使PPG和ECG通过线性变换落在[0,1]区间，表示为：
Y＝(X-Min)/(Max-Min)
其中，Min和Max为该段信号的最大值和最小值。
其中，所述深度神经网络模型，还包括以下步骤：
预先将训练的损失函数Loss定义为SBP信号和DBP信号的MSE之和，表示为：
其中，SBPpi和DBPpi为预测值，SBPti和DBPpi为目标值，n样本的数量。
学习率是训练中最重要的超参数，在此设置为0.0001，优化器为Adam 优化器，其β为(0.9，0.999)。小批量输入大小(Batch Size)为512。为减少过拟合，使用了L2正则化系数(Weigh Decay)为0.4的L2正则化，神经元随机丢弃(Dropout)系数设置为0.5。早停(EarlyStopping)同样被用来减轻过拟合，模型每10个循环(Epoch)在验证集上验证一次，由于SBP信号的误差通常较大，故而SBP信号的MAE最小的模型被保存下来，并在测试集上测试得出最终结。
借助于上述技术方案，通过预先采集信号并对信号进行检点、分割和标准化处理；将预处理信号作为数据源构建深度神经网络模型，基于深度神经网络模型输出作为无袖带血压监测参数，实现无需人工提取特征的的血压估计模型，仅需输入可穿戴设备采集的ECG和PPG信号即可实时输出动态血压，不仅监测效率高，且监测精度高，具有高实时性和高易用性。
具体的，在应用时，其从采集终端开机开始，终端准备与后台进行通信。同时后台打开串口开关，与终端开启数据流传输。此时可以在终端上启动对受试者的数据采集，同步采集PPG与ECG信号，采样率为250Hz，后台不间断接收信号并持续写入到文本文件中储存。血压计算模块读取该文本文件，且仅读取最新的30s的数据，经过滤波、检点等信号预处理。在此过程中，若所检到的点数过少，导致最终获取的信号周期数过少，认为此段信号质量过差，放弃该段信号并重新读取最新数据。若信号质量满足要求，则进行信号分割以及标准化处理。之后将信号输入到深度神经网络模型，输出SBP和DBP，并传到全息平台更新显示。
综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过预先采集信号并对信号进行检点、分割和标准化处理；将预处理信号作为数据源构建深度神经网络模型，基于深度神经网络模型输出作为无袖带血压监测参数，实现无需人工提取特征的的血压估计模型，仅需输入可穿戴设备采集的ECG和PPG 信号即可实时输出动态血压，不仅监测效率高，且监测精度高，具有高实时性和高易用性。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于深度神经网络的无袖带血压建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
预先采集信号并对信号进行预处理，其中预处理包括进行检点、分割和标准化处理；
将预处理信号作为数据源构建深度神经网络模型，包括以下步骤：
预先标定LSTM和ResNet进行建模，其中；3层的双向LSTM，将625×2的PPG和ECG输入按照周期拆成5x125x2的输入，其中5为序列长度，125x2为输入特征维度，隐藏层的特征维度设置为256，分别将双向的最后一个神经元的结果输出到512维的全连接层，最终输出SBP信号和DBP信号；
基于PPG信号和ECG信号作为两个通道的一维信号输入模型，将模型中的二维卷积改为一维卷积，其余参数维持不变；
输出512维特征到全连接层，最终输出SBP和DBP；
基于深度神经网络模型输出作为无袖带血压监测参数。
2.根据权利要求1所述的基于深度神经网络的无袖带血压建模方法，其特征在于，所述信号进行预处理，包括以下步骤:
预先采集PPG信号和ECG信号；
对所述PPG信号和所述ECG信号进行处理；
其中，所述PPG信号预先使用db8的小波经DWT将PPG信号分解为9级，提取代表低频分量的CA和代表高频分量的CD)；
将第1级的低频分量CA以及7-9级的高频分量CD置零，基于分解系数进行信号重构，即可去除PPG信号的基线漂移与少量的高频噪声；
所述ECG信号预先通过FIR滤波器进行带通滤波，消除ECG信号的工频干扰和基线漂移。
3.根据权利要求2所述的基于深度神经网络的无袖带血压建模方法，其特征在于，所述标准化处理，包括以下步骤：
预先对检点和分割的信号使每段信号等长，其中包括使PPG信号和ECG信号每段均为625个点，便于异常信号的筛除，以及后续RNN建模时的变形重组；
在幅值上，通过0-1标准化使PPG和ECG通过线性变换落在[0,1]区间，表示为：
Y＝(X-Min)/(Max-Min)
其中，Min和Max为该段信号的最大值和最小值。
4.根据权利要求3所述的基于深度神经网络的无袖带血压建模方法，其特征在于，所述深度神经网络模型，还包括以下步骤：
预先将训练的损失函数Loss定义为SBP信号和DBP信号的MSE之和，表示为：
其中，SBPpi和DBPpi为预测值，SBPti和DBPpi为目标值，n样本的数量。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20210625 |