基于心电与脉搏波的血压检测算法的改进

针对基于心电和脉搏波的无创连续血压检测方法中特征点提取算法的计算量大的问题,提出了一种改进的提取特征点的差分算法,改进后算法的效率和特征点检测的精准度都得到了很大的提高.通过对采样数据进行相关性分析和回归分析,可以看到脉搏波传播时间与收缩压有强相关性,而与舒张压成中度相关.实验结果表明,利用改进后的特征点提取算法能够较准确地计算出脉搏波传播时间,进而计算出个体的收缩压,并且能够很好地满足AAMI国际标准对无创血压检测误差的要求.     

软件滤波的示波血压测量算法及Android实现

提出软件滤波与示波法相结合的改进算法.利用三重软件滤波处理,针对传统示波法血压测量中脉搏振荡波提取和波形突变点选择的困难,从混合压力信号采样数据中有效提取出特征明显的脉搏振荡波,通过幅度系数法确定脉搏振荡波中突变点的幅值范围,利用波形判别法仅在该幅值范围内选取突变点,完成舒张压和收缩压的测量.在Matlab中进行仿真,并在Android移动平台上实现.Matlab仿真结果表明:该算法具有较强的可靠性和准确性.     

基于手机摄像头的血压估计方法

提出一种使用手机摄像头采集脉搏波的血压估计方法,称为基于脉搏波的多参数收缩压估计法(multiparameter estimation of systolic blood pressure based on pulse wave,MBPP).在运动实验中,分别通过手机摄像头和血压仪获得不同的脉搏波时序数据和血压.然后,对脉搏波数据进行去噪,计算加速脉搏波,得到脉搏波传导时间.再计算得到脉搏波的特征点,从而计算心率.最后,选择脉搏波传导时间和心率两个参数与血压进行线性拟合,从而得到血压的回归方程.实验结果表明,MBPP方法准确性高,可以用于血压的测量.     

基于经验模态分解和形态滤波的血压测量研究

为更彻底地对光电容积脉搏波进行去噪,准确地建立脉搏与血压的估算模型,提出结合经验模态分解和形态学滤波的算法对脉搏波进行滤波处理,利用Adaboost识别出两种不同的加速脉搏波,并采用不同的方法对两种加速脉搏波进行特征点提取以计算脉搏波传导时间,最终建立脉搏波传导时间和血压的估算模型。由实验可知,该方法对脉搏波去噪效果较佳,血压测量值与真值之间误差小于5 mmHg,优于AAMI标准(8 mmHg),为血压连续测量以及便携式多生理参数设备的研究提供一定参考依据。     

一种连续无创血压监测头带的研究

目前大多数无创血压测量采用的是袖带示波测量法,仪器携带不方便;通过气泵对袖带进行充放气,测量周期长,不能够对人体血压进行连续地测量,考虑研制穿戴式血压测量头带,对人体血压进行无创连续测量.采用高分辨率心电采集芯片ADS1292R采集头部微弱心电信号(electrocardiogram,ECG),同时使用反射式光电传感器在眉骨处采集时间上严格同步的光电容积脉搏波信号(photoplethysmography,PPG).分别定位ECG和PPG的特征点,计算PPG信号传播延迟(pulse wave transit time,PWTT),并和同一时刻血压值进行相关性分析以及回归分析,建立血压测量模型,即可根据PWTT求得血压.对试验者进行实验表明,采用该便携式无创血压检测装置与传统无创血压测量法对比,误差维持在5％以内.该检测头带信号采集均在头部完成,穿戴方便,功耗低,舒适性强,是一种可行的便携无创连续血压监测装置;同时可将检测结果通过蓝牙实时传至用户手机或PDA装置显示并存储,完成长时间动态血压监护.     

基于容积脉搏波的收缩压测量方法

利用脉搏波传播时间测量收缩压需要同时测量心电信号与脉搏波信号,这种方法不具备便携性;因此提出通过光电容积脉搏波测量脉搏波传播时间,进而无创连续测量收缩压的新方法.该方法是通过发射红光的透射式血氧指夹得到容积脉搏波,经过滤波、放大、数字信号处理后得到加速脉搏波,然后根据加速脉搏波的推进波与反射波之间的脉搏波传播时间建立其与收缩压的关系.系统通过ATmega128单片机与安卓手机来实现.针对个体的试验结果表明,该方法测量的收缩压与用电子血压计测量的收缩压有较好的一致性.     

基于VB的指端脉搏波检测系统的研制

利用脉搏波中提取的信息来诊断动脉硬化越来越受到重视.针对目前国内脉搏波信息检测中存在的问题,采用指端容积脉搏波测量法设计了指端脉搏波检测系统,实现了基于指套式红外传感器的脉搏波采集,设计了对脉搏波信号进行滤波及特征点提取的软件.实验结果表明,该检测系统可以无创采集并描绘人体指端脉搏波图,能够用硬度指数简单评价血管的动脉硬度程度.     

一种间接测量人体血压值的新方法

现有的脉搏血流参数检测仪需要事先测量人体血压,并且操作不方便,针对这一问题,提出了一种获取人体动脉血压值的新方法.该方法基于动脉血压与光电容积脉搏波特征参数的相关性理论,对特征参数与动脉收缩压和舒张压进行相关性分析,从而获得与收缩压及舒张压相关性较大的几个特征参数;然后利用线性回归的方法得到动脉血压和这几个特征参数的方程,依此求出人体的动脉血压值.该方法同传统测压方法相比,测量方便,可被应用到无创光电检测仪中,具有更广阔的应用前景.     

脉搏波图像的包络线提取与特征点跟踪

针对传统包络线提取需要手工绘制的问题,提出一种自动识别多普勒超声图像包络线方法.该算法首先对脉搏波图像进行ROI区域裁剪,然后利用最大类间方差阈值法二值化图像,结合形态学方法和Sobel算子边缘检测提取脉搏波的包络线,最后采用多门限阈值法判断和分析脉搏波特征点,实现了对脉搏波图像包络线提取和对脉搏波特征点的精确定位.     

基于脉搏波特征参数的无创血红蛋白检测研究

因传统血红蛋白检测方法对人体有创伤,需要专门的仪器且耗时长,基于此,提出一种基于光电容积脉搏波特征参数的无创血红蛋白检测方法。通过设计脉搏波采集系统采集指尖脉搏信号,再由EEMD结合形态学滤波的方法对原始脉搏波进行滤波处理,对降噪后的脉搏信号进行时域特征、频域特征以及形态特征的提取,并由皮尔森系数及PCA算法进行核心特征子集的构建,最后基于支持向量回归模型对人体血红蛋白进行预测。实验结果表明,该方法相关系数为0.76,对血红蛋白的检测具有一定的可靠性。