提高血壓測量準確度是預防高血壓的重要途徑。針對示波法僅由經驗確定一組比例系數(shù)使血壓測量不準的問題,提出一種多方法結合的血壓判定方法。將前處理后的包絡特征通過分類模型匹配一組最適用的比例系數(shù),再采用示波法估計血壓。分類模型離線訓練,首先利用新型k-means算法對包絡唯一聚類,然后各類包絡分別采用梯度下降法獲取一組最優(yōu)比例系數(shù),最終由多類包絡的質心向量與比例系數(shù)構成分類模型。利用33例對象做對比實驗,對比水銀法,測量值的相關系數(shù)可達0. 91,且準確度符合AAMI-SP10及ESH的一級標準要求;另以ESH為中間標準對比傳統(tǒng)示波法,5 mm Hg偏差內達標量的平均增長率為10. 5%,10 mm Hg偏差內達標量的平均增長率為6. 8%。這說明,所提出的方法不僅準確性良好,而且較傳統(tǒng)示波法具有一定優(yōu)越性。 

【文章來源】：中國生物醫(yī)學工程學報. 2020,39(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

振蕩波預處理

基于包絡特征匹配比例系數(shù)的關鍵在于構建分類模型。分類模型由包絡的類別標簽及對應各類包絡的比例系數(shù)構成，然而擬合后的振蕩波包絡沒有任何標簽屬性，因此需要通過無監(jiān)督學習添加標簽。k-means是一種典型的無監(jiān)督學習方法，采用貪心策略，原理簡單，聚類性能良好。針對傳統(tǒng)kmeans算法存在的類別數(shù)事先無法確定、初始聚類中心隨機選定等問題，周世兵等[26]提出一種可確定最佳聚類數(shù)的新型k-means算法，保證了聚類結果的唯一性和穩(wěn)定性。本研究采用此新型k-means算法，對包絡聚類通過AP算法確定類別數(shù)，選取距離所有樣本中心最近的一個樣本作為第一個初始聚類中心，再基于最大最小距離算法確定其他聚類中心。采用輪廓系數(shù)Silhouette對聚類效果進行評價，其最大值對應的類數(shù)為最佳類別數(shù)。對于樣本i，設a(i)為樣本i與類內其他所有樣本的平均距離，b(i)為樣本i與到其他每個類中樣本平均距離的最小值，則樣本i的輪廓系數(shù)sil(i)為聚類結果為已劃分的k類包絡及每類包絡的質心向量，多類包絡下的質心向量集合是構建分類模型的關鍵部分，在估計血壓時，通過計算輸入的包絡特征與質心向量的距離來確定該包絡的類別，進一步匹配適用該包絡的比例系數(shù)。

本研究的數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)與江蘇鹿德醫(yī)療電子股份有限公司合作完成，試驗前已簽署受試者同意書。實驗對象共33例，均無嚴重的血液循環(huán)障礙，控制年齡、性別、體位、采樣頻率及信號來源等變量，其中年齡及性別信息如表1所示。選用一般型號的水銀血壓計和電子血壓計，對33例實驗對象總計進行了4輪同等采樣，單輪采樣過程中對每例對象交替使用兩種測量工具，各取3次有效數(shù)據(jù)，記錄每例對象每次測量的水銀測量值，并保留傳感器的原始混合數(shù)據(jù)。實驗假設有二:一是與水銀法相比，本方法的測量準確度滿足國際標準要求;二是與傳統(tǒng)示波法相比，本方法在測量準確度上具有優(yōu)越性。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3132774