CN115089145A - 基于多尺度残差网络和ppg信号的智能血压预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及无创血压预测技术领域，具体公开了一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法，包括：采集PPG信号；对PPG信号进行滤波；滤波后的PPG信号进行分割和贴上对应的血压标签；划分训练数据和测试数据；构建基于多尺度残差网络的血压预测模型；将训练集输入到血压预测网络模型中进行训练；将测试集输入到训练好的血压预测网络模型中，验证血压预测网络模型的有效性。本发明提供的基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法，能够从PPG信号中提取到更丰富的特征信息，随后采用3×1卷积核的卷积层加深网络，提高了血压预测网络的泛化性，能够有效提高血压预测网络的预测精度。
Description
技术领域
本发明涉及无创血压预测技术领域，更具体地，涉及一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法。
背景技术
为了实现连续、舒适、长时间的血压(blood pressure，BP)监测，许多无袖无创传感器被提出，能够进行长时间、连续、舒适的BP监测。这些无袖传感器甚至可以以可穿戴设备的形式收集长时间的数据，用于BP估计。无袖口血压测量装置正被广泛使用以改善血压的测量。这些设备中有许多采用了光电容积描记(photoplethysmography,PPG)传感器。PPG传感器通过将光照射在组织体积的一侧，并在另一侧接收透射光或在同一侧接收反射光来测量脉搏动脉血容量波形。与其他体积描记仪(如超声波)相比，这些传感器易于使用，只需要极少的硬件。传统的PPG传感器以手夹的形式出现在指尖、脚趾或耳垂上，以反射贴片的形式出现在鼻子、前额或其他位置。通过专用传感器或摄像机，反射式PPG传感器现在也可以在智能手机和智能手表上使用，而且还可能成为一种适用的生物电子系统。
然而，值得注意的是，即使PPG，心电(electrocardiogram,ECG)传感器成功地获得了脉搏波传导速度(pulse wave velocity,PWV)，脉冲传输时间(pulse transit time,PTT)和脉冲到达时间(pulse arrival time,PAT)，也从未充分证明PTT或PAT能够准确估计BP。这是因为，要描述人体真实的心血管系统的动力学，单单通过考虑PWV，PTT和PAT是不够的。实际上，测量的PPG波形高度依赖于人与人之间心血管特征的变化。对于这些人来说，常常通过设计用于提取不同时间间隔的许多预先确定的(或手工制作的)特征的给定算法来进行BP预测，但可能会得到错误的特征。此外，不同受试者检测血管周围及血管上方的皮肤、组织、脂肪和骨骼的光学特性也会影响PPG的波形特征，更不用说测量位置可能出现的错误定位。随着智能回归研究的不断深入，各种各样的信号预处理技术被用来从原始测量PPG波形中提取质量特征，而原始测量PPG波形通常具有较大的直流漂移和高频噪声。另一组报道的研究利用上述各种回归方法从PPG波形中提取非生理特征来估计BP值。
最近，已经报道了一些使用深度学习方法直接从PPG数据中提取特征来预测BP的工作。融合特征提取和回归计算的深度学习模型可以更好地解决由于手工提取特征而造成的BP预测误差较大的问题。此外，深度学习为使用单个PPG传感器实现更好的BP精度提供了机会。在此基础上，如何采用深度学习方法设计一种高精高效的BP预测模型是研究的重点。
发明内容
针对现有技术中存在的上述弊端，本发明提供了一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法，在处理PPG信号过程中，能够帮助血压预测网络提取到不同尺度的特征，提高网络的学习能力，能够有效提高血压预测网络的预测精度。
作为本发明的第一个方面，提供一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法，包括以下步骤：
步骤S1：采集用户的PPG信号；
步骤S2：对采集到的用户PPG信号进行滤波处理，得到滤波后的PPG信号；
步骤S3：根据预先设置的样本时长对所述滤波后的PPG信号进行分割，得到多个PPG信号样本；
步骤S4：将分割后的多个PPG信号样本分为训练集和测试集，并将所述训练集中的PPG信号样本和所述测试集中的PPG信号样本进行归一化处理；
步骤S5：构建初始多尺度残差网络血压预测模型；
步骤S6：将所述训练集中归一化处理后的PPG信号样本输入到所述初始多尺度残差网络血压预测模型中进行训练，得到训练后的多尺度残差网络血压预测模型；
步骤S7：将所述测试集中归一化处理后的PPG信号样本输入到所述训练后的多尺度残差网络血压预测模型中进行血压预测，得到用户的血压预测结果。
进一步地，还包括以下步骤：
通过PPG信号采集设备采集所述用户的PPG信号；
设置每次进行分析的样本时长，并根据样本时长采用滑动窗口的方法对所述PPG信号进行分割，将分割后的PPG信号样本分为训练集和测试集。
进一步地，所述将分割后的多个PPG信号样本分为训练集和测试集，并将所述训练集中的PPG信号样本和所述测试集中的PPG信号样本进行归一化处理，还包括：
将所述训练集中的PPG信号样本和所述测试集中的PPG信号样本采用min-max归一化的方法进行比例缩放。
进一步地，所述构建初始多尺度残差网络血压预测模型，还包括：
根据Resnet-18网络的结构参数确定所述初始多尺度残差网络血压预测模型各个模块的超参数，包括各个卷积层的卷积核尺寸、通道数和步长、各个池化层的池化尺寸和步长；所述初始多尺度残差网络血压预测模型的具体构建过程如下：
步骤S5.1：在输入层后构建3个1×1卷积核的卷积层和1个最大池化层，其中2个1×1卷积核的卷积层后分别紧跟3×1和5×1卷积核的卷积层，最大池化层后紧跟1×1卷积核的卷积层，用于捕获PPG信号中的多尺度特征；
步骤S5.2：随后构建通道拼接层，及依次构建4个通道数为16、卷积核大小为3×1以及步长为1的卷积层，同时在两个卷积层之间添加跳跃连接，一共添加两个跳跃连接；
步骤S5.3：紧接着依次构建4个通道数为32、卷积核大小为3×1、步长为1的卷积层，其中第一个卷积层的步长为2，用于压缩特征，同时在后两个卷积层之间添加跳跃连接；
步骤S5.4：紧接着依次构建4个通道数为64、卷积核大小为3×1、步长为1的卷积层，其中第一个卷积层的步长为2，同时在后两个卷积层之间添加跳跃连接；
步骤S5.5：最后构建一个全局平均池化层，并将所述全局平均池化层输出的PPG信号的多尺度特征输入到神经元个数为2的全连接层中，以获取所述训练后的多尺度残差网络血压预测模型。
进一步地，将所述训练集中归一化处理后的PPG信号样本输入到所述初始多尺度残差网络血压预测模型中进行训练，学习率设置为0.001，采用Adam优化器最小化真实血压值和预测血压值的均方误差。
本发明提供的一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法具有以下优点：采用多尺度残差网络，能够从PPG信号中提取到更丰富的特征信息，随后采用3×1卷积核的卷积层加深网络，提高了血压预测网络的泛化性，能够有效提高血压预测网络的预测精度。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提供的基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法的流程图。
图2为本发明提供的基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法的具体实施方式流程图。
图3为本发明提供的多尺度残差网络血压预测模型的整体结构示意图。
图4为本发明提供的收缩压预测结果的回归分析图。
图5为本发明提供的舒张压预测结果的回归分析图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。显然，所描述的实施例为本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
在本实施例中提供了一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法，如图1-2所示，一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法包括：
步骤S1：采集用户的PPG信号；
需要说明的是，PPG信号为光电血管容积图信号。
步骤S2：对采集到的用户PPG信号进行滤波处理，去除其中的基线漂移和高频噪声，得到滤波后的PPG信号；
步骤S3：根据预先设置的样本时长对所述滤波后的PPG信号进行分割，得到多个PPG信号样本，并为每个样本贴上对应的舒张压和收缩压标签；
步骤S4：将分割后的多个PPG信号样本分为训练集和测试集，并将所述训练集中的PPG信号样本和所述测试集中的PPG信号样本进行归一化处理；
步骤S5：构建初始多尺度残差网络血压预测模型；
步骤S6：将所述训练集中归一化处理后的PPG信号样本输入到所述初始多尺度残差网络血压预测模型中进行训练，得到训练后的多尺度残差网络血压预测模型；
需要说明的是，训练后的多尺度残差网络血压预测模型为一个用于PPG信号的特征提取模型和血压预测模型。
步骤S7：将所述测试集中归一化处理后的PPG信号样本输入到所述训练后的多尺度残差网络血压预测模型中进行血压预测，得到用户的血压预测结果。
优选地，还包括以下步骤：
通过PPG信号采集设备采集所述用户的PPG信号；
设置每次进行分析的样本时长，例如样本时长为8s，并根据样本时长采用滑动窗口的方法对所述PPG信号进行分割，将分割后的PPG信号样本分为训练集和测试集。
优选地，所述将分割后的多个PPG信号样本分为训练集和测试集，并将所述训练集中的PPG信号样本和所述测试集中的PPG信号样本进行归一化处理，还包括：
将所述训练集中的PPG信号样本和所述测试集中的PPG信号样本采用min-max归一化的方法进行比例缩放，将信号的幅值进行缩小，以此提高初始多尺度残差网络血压预测模型的训练效率和识别精度。
优选地，如图3所示，所述构建初始多尺度残差网络血压预测模型，还包括：
根据Resnet-18网络的结构参数确定所述初始多尺度残差网络血压预测模型各个模块的超参数，包括各个卷积层的卷积核尺寸、通道数和步长、各个池化层的池化尺寸和步长；所述初始多尺度残差网络血压预测模型的具体构建过程如下：
步骤S5.1：在输入层后构建3个1×1卷积核的卷积层和1个最大池化层，其中2个1×1卷积核的卷积层后分别紧跟3×1和5×1卷积核的卷积层，最大池化层后紧跟1×1卷积核的卷积层，用于捕获PPG信号中的多尺度特征；
步骤S5.2：随后构建通道拼接层，及依次构建4个通道数为16、卷积核大小为3×1以及步长为1的卷积层，同时在两个卷积层之间添加跳跃连接，一共添加两个跳跃连接；
步骤S5.3：紧接着依次构建4个通道数为32、卷积核大小为3×1、步长为1的卷积层，其中第一个卷积层的步长为2，用于压缩特征，同时在后两个卷积层之间添加跳跃连接；
步骤S5.4：紧接着依次构建4个通道数为64、卷积核大小为3×1、步长为1的卷积层，其中第一个卷积层的步长为2，同时在后两个卷积层之间添加跳跃连接；
步骤S5.5：最后构建一个全局平均池化层，并将所述全局平均池化层输出的PPG信号的多尺度特征输入到神经元个数为2的全连接层中，以获取所述训练后的多尺度残差网络血压预测模型。
优选地，将所述训练集中归一化处理后的PPG信号样本输入到所述初始多尺度残差网络血压预测模型中进行训练，学习率设置为0.001，采用Adam优化器最小化真实血压值和预测血压值的均方误差。
需要说明的是，PPG信号来自PhysioNet提供的重症监护多参数智能监测(MIMIC)II在线波形数据库中的数据，数据集包括正常、高血压和低血压人群。
需要注意的是，PPG信号是通过血氧仪采集指尖PPG信号获得，血压是通过主动脉有创记录ABP计算得到。
在本发明实施例中，血压预测结果如图4-5所示，可以看到收缩压SBP和舒张压DBP的估计值的拟合线与真实血压值的拟合线非常接近，具有很好的预测效果。
本发明提供的一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法，采用多尺度残差网络，能够从PPG信号中提取到更丰富的特征信息，随后采用3×1卷积核的卷积层加深网络，提高了血压预测网络的泛化性，能够有效提高血压预测网络的预测精度。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (5)
1.一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：采集用户的PPG信号；
步骤S2：对采集到的用户PPG信号进行滤波处理，得到滤波后的PPG信号；
步骤S3：根据预先设置的样本时长对所述滤波后的PPG信号进行分割，得到多个PPG信号样本；
步骤S4：将分割后的多个PPG信号样本分为训练集和测试集，并将所述训练集中的PPG信号样本和所述测试集中的PPG信号样本进行归一化处理；
步骤S5：构建初始多尺度残差网络血压预测模型；
步骤S6：将所述训练集中归一化处理后的PPG信号样本输入到所述初始多尺度残差网络血压预测模型中进行训练，得到训练后的多尺度残差网络血压预测模型；
步骤S7：将所述测试集中归一化处理后的PPG信号样本输入到所述训练后的多尺度残差网络血压预测模型中进行血压预测，得到用户的血压预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法，其特征在于，还包括以下步骤：
通过PPG信号采集设备采集所述用户的PPG信号；
设置每次进行分析的样本时长，并根据样本时长采用滑动窗口的方法对所述PPG信号进行分割，将分割后的PPG信号样本分为训练集和测试集。
3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法，其特征在于，所述将分割后的多个PPG信号样本分为训练集和测试集，并将所述训练集中的PPG信号样本和所述测试集中的PPG信号样本进行归一化处理，还包括：
将所述训练集中的PPG信号样本和所述测试集中的PPG信号样本采用min-max归一化的方法进行比例缩放。
4.根据权利要求1所述的一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法，其特征在于，所述构建初始多尺度残差网络血压预测模型，还包括：
根据Resnet-18网络的结构参数确定所述初始多尺度残差网络血压预测模型各个模块的超参数，包括各个卷积层的卷积核尺寸、通道数和步长、各个池化层的池化尺寸和步长；所述初始多尺度残差网络血压预测模型的具体构建过程如下：
步骤S5.1：在输入层后构建3个1×1卷积核的卷积层和1个最大池化层，其中2个1×1卷积核的卷积层后分别紧跟3×1和5×1卷积核的卷积层，最大池化层后紧跟1×1卷积核的卷积层，用于捕获PPG信号中的多尺度特征；
步骤S5.2：随后构建通道拼接层，及依次构建4个通道数为16、卷积核大小为3×1以及步长为1的卷积层，同时在两个卷积层之间添加跳跃连接，一共添加两个跳跃连接；
步骤S5.3：紧接着依次构建4个通道数为32、卷积核大小为3×1、步长为1的卷积层，其中第一个卷积层的步长为2，用于压缩特征，同时在后两个卷积层之间添加跳跃连接；
步骤S5.4：紧接着依次构建4个通道数为64、卷积核大小为3×1、步长为1的卷积层，其中第一个卷积层的步长为2，同时在后两个卷积层之间添加跳跃连接；
步骤S5.5：最后构建一个全局平均池化层，并将所述全局平均池化层输出的PPG信号的多尺度特征输入到神经元个数为2的全连接层中，以获取所述训练后的多尺度残差网络血压预测模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于多尺度残差网络和PPG信号的智能血压预测方法，其特征在于，将所述训练集中归一化处理后的PPG信号样本输入到所述初始多尺度残差网络血压预测模型中进行训练，学习率设置为0.001，采用Adam优化器最小化真实血压值和预测血压值的均方误差。
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