本文選題：脈搏波信號 + 脈搏波波群　； 參考：《天津理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：血壓是人體最為重要的生理指標之一,反應了人體心臟和血管的物理及供血功能的狀態(tài)。在疾病診斷、治療效果評價、藥效評估等方面具有十分重要的指導意義。目前血壓主要以單次血壓測量為主,僅反映了當時瞬時血壓值。從醫(yī)學角度連續(xù)血壓的測量會更有利于血壓藥物服用時間和劑量的指導,從而達到科學降血壓的目的。目前醫(yī)院配備的連續(xù)血壓測量設備,以間歇式測量為主,通常每隔15~30分鐘獲得一次血壓值,不能達到真正的連續(xù)。因此,本文提出了一套推算每個心動周期血壓的完整策略,具體研究內容如下:針對雙路和多源信號血壓測量的設備佩戴復雜的狀況,本文采用單路脈搏波進行連續(xù)血壓測量研究。考慮到病患和老年人群因血管彈性降低造成脈搏波特征點丟失的缺陷,以單次心動周期產生的完整脈搏波波形中的離散點作為推算血壓的特征。首先,對采集到的脈搏波數據進行濾波處理,再利用線性逐步回歸方法建立血壓測量模型,然后,以此模型推算每個心動周期的血壓值,最后實現血壓的連續(xù)測量。通過自采數據與公共數據驗證,血壓值符合±5%錯誤率的預期標準。研究中發(fā)現,線性逐步回歸算法在變量多時收斂較慢,影響血壓估算得效率。同時,經醫(yī)學研究表明,人體血壓值得變化是非線性的,線性模型的描述會造成估算結果的低準確度。本文在前面研究的基礎上,利用檢測人的前期數據采用BP神經網絡建立血壓測量模型,從而實現血壓連續(xù)測量。驗證實驗在自采和MIMIC公共數據庫中的脈搏波數據上分別進行了驗證。在自采數據上,25名被測者收縮壓和舒張壓均達到AAMI標準,血壓值精度比逐步回歸方法有小幅提升。在MIMIC數據庫上的33名受試者有大幅提高。同時,實驗結果還證明此種方法對于健康年輕人、病患、老年人的血壓預測同樣有效,符合AAMI標準。
[Abstract]:Blood pressure is one of the most important physiological indexes of human body, which reflects the state of the physical and blood supply function of human heart and blood vessel.It has important guiding significance in disease diagnosis, therapeutic effect evaluation and drug efficacy evaluation.At present, blood pressure is mainly measured by single blood pressure, which only reflects the instantaneous blood pressure at that time.Continuous blood pressure measurement from a medical point of view will be more conducive to the guidance of the time and dosage of blood pressure drugs, so as to achieve the purpose of lowering blood pressure scientifically.At present, the hospital is equipped with continuous blood pressure measurement equipment, mainly intermittent measurement, usually every 1530 minutes to obtain blood pressure values, can not reach the true continuous.Therefore, this paper proposes a complete strategy for estimating blood pressure in each cardiac cycle. The specific contents of the study are as follows: for the equipment with dual and multi-source signal blood pressure measurement,In this paper, single pulse wave is used for continuous blood pressure measurement.Considering the defect of pulse wave characteristic point loss caused by the reduction of vascular elasticity in patients and elderly people, the discrete points in the complete pulse wave waveform produced by a single cardiac cycle are used as the characteristics of estimating blood pressure.Firstly, the pulse wave data collected are filtered, then the blood pressure measurement model is established by linear stepwise regression method. Then, the blood pressure value of each cardiac cycle is calculated by the model, and the continuous blood pressure measurement is realized finally.The self-collected data and common data showed that the blood pressure was up to the expected standard of 鹵5% error rate.It is found that the linear stepwise regression algorithm converges slowly in multiple variables, which affects the efficiency of blood pressure estimation.At the same time, medical research shows that the change of human blood pressure is nonlinear, and the description of linear model can result in low accuracy of estimation results.On the basis of the previous research, BP neural network is used to establish the blood pressure measurement model by using the pre-data of human being, so as to realize the continuous blood pressure measurement.The validation experiments were carried out on the pulse wave data of self-mining and MIMIC public database respectively.The systolic and diastolic blood pressure of 25 subjects were up to AAMI standard, and the accuracy of blood pressure was slightly higher than that of stepwise regression method.There was a significant increase in the 33 subjects on the MIMIC database.The results also show that this method is equally effective in predicting blood pressure in healthy young people, patients and the elderly, and conforms to AAMI criteria.
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R443.5;TP183

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本文編號：1765296