【摘要】：血壓是衡量人體健康的重要對象之一,它的非正常波動將會給人體帶來嚴重傷害。近年來,隨著飲食結(jié)構不合理、精神壓力、作息不規(guī)律等問題的日漸突出,血壓相關性疾病,例如高血壓、心腦血管疾病、心血管疾病等越來越普遍,且趨向于年輕化方向發(fā)展,所以加強血壓的連續(xù)性監(jiān)測顯得尤為必要�，F(xiàn)有的無創(chuàng)連續(xù)性血壓檢測的方法大多為光電血壓檢測法,通過研究光電容積脈搏波(PPG)、心電信號(ECG)和血管內(nèi)腔彈性模型等實現(xiàn)血壓測量。但因不同人體之間的個體特征存在一定的差異,所以需針對不同人群分別建立生理信號與血管彈性腔之間的數(shù)學模型,增加了血壓測量的復雜度。針對這一問題,本文融合PPG、ECG特征及個體特征提出了一種基于機器學習模型的血壓修正算法,并結(jié)合網(wǎng)絡化傳輸背景和知識,設計了一套基于人體臀部的網(wǎng)絡化無創(chuàng)血壓智能監(jiān)測系統(tǒng)。首先,為提高生理信號的質(zhì)量和處理效率,本文提出了一種基于優(yōu)質(zhì)信號的提取算法。首先將預處理后的生理信號按照特征點對信號劃分為多個部分,然后通過統(tǒng)計量分析,分別從波形形態(tài)穩(wěn)定性的粗略判斷和波形形態(tài)準確性的精確判斷兩方面進行判斷,從而將該段信號中的優(yōu)質(zhì)信號提取出來,進而避免了因某一異常信號而放棄該段時間內(nèi)的整段信號,影響后續(xù)處理的效率。其次,通過分析血壓產(chǎn)生機理和人體各種不同生理特征之間的聯(lián)系,本文提出基于用戶個體特征(包括性別、年齡、身高、體重、有無遺傳性高低血壓、體質(zhì)指數(shù)),及實時測量的心率、和由優(yōu)質(zhì)生理信號處理的血壓估測值作為輸入?yún)?shù),以同一時間水銀血壓計的測量結(jié)果作為真實值,構造訓練數(shù)據(jù)集。然后,分別建立支持向量回歸模型和隨機森林回歸模型進行血壓預測,并分別使用遺傳算法和網(wǎng)格搜索法對模型參數(shù)調(diào)優(yōu)。通過大量的經(jīng)驗學習和實驗對比,得出隨機森林回歸模型血壓預測結(jié)果的各項評價指標均優(yōu)于支持向量回歸模型,所以本監(jiān)測系統(tǒng)最終選定隨機森林回歸模型作為血壓修正模型。最后,分別從硬件和軟件兩方面詳細闡述了整個網(wǎng)絡化無創(chuàng)血壓智能監(jiān)測系統(tǒng)的實現(xiàn)方式。硬件部分主要為網(wǎng)絡通信模塊與信號采集模塊的結(jié)合;軟件方面,以Visual Studio 2016為軟件開發(fā)平臺,編寫了一套多生理參數(shù)信息處理系統(tǒng),主要功能包括數(shù)據(jù)通訊、生理信號的實時顯示、生理參數(shù)處理結(jié)果展示、歷史信息查詢等。
【圖文】：

的形態(tài)、傳播速度等特點直接或間接的反映了脈搏波的研究，了解人體血壓信息。號的檢測方法大致可分為兩類：一是運用壓力過程中對壓力的穩(wěn)定有嚴格的要求；二是運用程簡單，穩(wěn)定性較好，且體積小巧，廣泛應用波信號的原理是應用人體血液和組織對特定波性的變化[25]。按照光的接收方法，采集脈搏波的脈搏波信號是采用反射式測量方法從人體臀

3.2.3 最優(yōu)波形實驗驗證按照上述最優(yōu)波提取流程，本節(jié)任抽取一名實驗者從臀部實時采集到的一段生理信號進行驗證。圖 3.4 為原始生理信號圖。由圖可看出，，采集到的原始信號因受到基線漂移、微弱運動等干擾，信號質(zhì)量較差而影響后續(xù)判斷，所以先對采集到的信號經(jīng)過濾波處理。圖 3.4 原始生理信號圖圖 3.5 為濾波后的信號圖，從圖中可以較清晰地看出生理信號的整體運行趨勢。在 PPG信號第 1400 個時間點附近和 ECG 信號 2300 個時間點附近，由于實驗者在測試過程出現(xiàn)身體晃動而使測試部位與光電傳感器、生物電極片之間接觸不良，導致生理信號出錯而產(chǎn)生大幅
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TH77

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本文編號：2620741