【摘要】：針對現(xiàn)有的基于脈搏波傳導(dǎo)時間法或脈搏波特征參數(shù)法的血壓測量模型存在的不足,提出利用平均影響值(Mean Impact Value,MIV)法從提取的脈搏波傳導(dǎo)時間和脈搏波特征參數(shù)中優(yōu)選出對血壓值影響較大的參數(shù)作為輸入量,血壓值作為輸出量訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后采用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)對個性化參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,從而建立一種連續(xù)血壓無創(chuàng)監(jiān)測模型—GA-MIV-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型計算血壓的結(jié)果與實(shí)際測量得到的結(jié)果進(jìn)行Bland-Altman一致性分析,表明兩者具有很好的一致性,可互換使用,因此該算法對促進(jìn)無創(chuàng)連續(xù)血壓監(jiān)測方法的臨床應(yīng)用具有積極作用。
【圖文】：

，GA)對模型的個性化參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而得到單個個體的連續(xù)血壓無創(chuàng)測量模型—GA-MIV-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收縮壓模型和GA-MIV-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)舒張壓模型。1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集與處理1．1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集根據(jù)脈搏波信號和心電信號的特點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)基于計算機(jī)平臺，組合使用橈動脈脈搏傳感器(HK-2000B型傳感器，合肥華科電子技術(shù)研究所)，心電電極和心電檢測導(dǎo)聯(lián)線，，以及數(shù)據(jù)采集卡(USB-D1280型，上海聚星儀器)來實(shí)現(xiàn)脈搏波和心電信號的同步采集，其中脈搏波和心電信號的采樣頻率都設(shè)置為400Hz，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。圖1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig．1Diagramofthesystemstructure被測者為年齡在21～28歲之間的健康男性5名和女性7名，被測者的招募基于自愿和知情同意的原則，研究內(nèi)容和研究結(jié)果與之不存在利益沖突。室溫下分別采集被測者運(yùn)動前靜息數(shù)據(jù)和運(yùn)動后數(shù)據(jù)，記錄被測者的脈搏波和心電信號，同時使用歐姆龍HEM-6131型電子血壓計測量被測者的收縮壓和舒張壓各三次，取平均值作為血壓計測量值。共采集記錄到294組數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)情況如表1所示。表1采集到的脈搏波和心電數(shù)據(jù)詳情Tab．1CollectedpulsewaveandECGdata男性女性Test_1Test_2Test_3Test_4Test_5Test_6Test_7Test_8Test_9Test_10Test_11Test_124812233112265012141624261．2實(shí)驗(yàn)信號處理在脈搏波和心電信號的體表采集過程中，工頻干擾、肌電干擾等高頻噪聲和基線漂移等低頻噪聲嚴(yán)重地影響了信號的檢測結(jié)果;不同個體處于不同的生理病理狀態(tài)下，其脈搏波和心電信號波形特征變化復(fù)雜，本文在MATLABＲ2014a平臺上，對實(shí)驗(yàn)室采集的脈搏波信號和心電信號進(jìn)行去噪和特征點(diǎn)識別，具體情況如下。1．2．1

用雙樹復(fù)小波閾值法濾除信號中的高頻噪聲;然后將得到的濾除了高頻噪聲的脈搏波信號采用三次樣條插值法擬合出近似基線漂移曲線，最后用濾除了高頻噪聲的脈搏波信號減去擬合出的基線漂移曲線，從而得到濾除了高頻噪聲和基線漂移的脈搏波信號。圖2脈搏波信號特征Fig．2Characteristicsofpulsewavesignal不同個體處于不同生理狀態(tài)下的脈搏波形特征不盡相同，采用單一方法不能準(zhǔn)確可靠地識別脈搏波的特征信息。因此本文結(jié)合雙樹復(fù)小波、微分法和滑窗法的脈搏波特征點(diǎn)識別方法，根據(jù)脈搏波特征點(diǎn)位置信息，逐步縮小脈搏波特征點(diǎn)的識別范圍。首先采用滑窗法識別b、c點(diǎn)，再采用微分法在一定范圍內(nèi)識別f、g點(diǎn)，然后采用微分法在c和f點(diǎn)之間識別d點(diǎn)，最后根據(jù)雙樹復(fù)小波d5層信號d、f點(diǎn)之間對應(yīng)的最大值點(diǎn)識別e點(diǎn)。圖3(a)為一段含噪脈搏波信號，圖3(b)為去噪后脈搏波信號的特征點(diǎn)識別情況。(a)原始脈搏波信號(b)去噪后脈搏波信號圖3脈搏波特征點(diǎn)檢測結(jié)果Fig．3Featurepointrecognitionofthedenoisedpulsewavesignal1．2．2心電信號去噪和特征點(diǎn)識別結(jié)合雙樹復(fù)小波變換對心電信號高頻波段和形態(tài)學(xué)濾波對心電信號低頻波段［16］的處理優(yōu)勢，本文首先采用形態(tài)學(xué)濾波器濾除含噪心電信號中的基線漂移等低頻噪聲，進(jìn)而對信號進(jìn)行雙樹復(fù)小波閾值去噪濾除信號中的高頻噪聲，從而實(shí)現(xiàn)心電信號中高頻噪聲和基線漂移的濾除。雙樹復(fù)小波變換具有突出信號奇異點(diǎn)或瞬變點(diǎn)的能力，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)探索發(fā)現(xiàn)，雙樹復(fù)小波變換的d4層小波系數(shù)模極大值的最大值點(diǎn)對應(yīng)原始心電信號的Ｒ波。采用滑窗法識別出d4層心電信號的模極大值的最大值點(diǎn)，對應(yīng)?

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本文編號：2675829