脉搏波无创血压测量技术与有创血压测量技术临床对比及应用前景

目的对比脉搏波无创血压测量技术与有创血压测量技术的临床效果及其应用前景。方法选择冠脉造影患者120例,随机数字法分为对照组与观察组各60例,对照组经周围动脉将导管送至腋动脉,有创测量其中心动脉压;观察组利用四管通道连接脉搏波无创血压计,测量左、右侧肱动脉无创血压,记录两组收缩压(SBP)、舒张压(DBP)、平均动脉压(MAP)及脉压(PP),比较两组血压值,并采用相关系数(ICC)与Bland-Altman分析两组血压值的相关性。结果两组SBP、DBP、MAP、PP差异均无统计学意义(均P>0. 05);两组SBP与DBP的ICC值分别为0. 98(95%CI 0. 97～1. 00)和0. 96(95%CI 0. 90～0. 98);Bland-Altman分析发现SBP和DBP的差值均值均接近0值参考线。结论脉搏波无创血压测量技术能准确反映患者血压状况,更加安全、简便。

可穿戴人体无创血压测量技术

针对传统的连续无创血压测量设备结构复杂、体积大、不宜穿戴、限制患者运动等问题,设计一种可穿戴设备对人体血压进行实时无创测量。通过硬件设备同步获取心电-脉搏波信号,设计信号处理算法,提取特征点用于后续血压估计。应用MIMIC数据中心电-脉搏-血压信号计算脉搏波传导时间及射血前期,并利用最小二乘法进行线性回归分析,构建血压测量模型,实现个性化血压检测算法。实验验证结果表明:采用该技术检测人体血压时,误差的标准差在±8 mmHg(1 mmHg≈133 Pa)范围内,平均绝对误差小于5 mmHg,满足AAMI国际血压计准确性评价标准的要求。

基于BiLRCN和注意力机制的脉搏波血压测量

为了提高无创血压测量的精度,提出了基于双向长期递归卷积网络(Bidirectional Long-term Recurrent Convolutional Network,BiLRCN)和注意力机制的脉搏波血压测量方法。通过2个卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)层提取出光电容积脉搏信号的高维度特征,将其作为双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络的输入,通过BiLSTM提取输入序列前后向的特征信息进行预测;根据注意力机制自动分配权重的特征,给予重要时刻脉搏特征数据较大的权重,并通过2个全连接层得到血压的测量值。将所提出的方法与CNN、长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络、BiLSTM网络、长期递归卷积神经网络(Long-term Recurrent Convolutional Network,LRCN)方法进行了收敛速度和血压测量的对比实验。实验结果表明,所提出的方法较LRCN均方误差降低了21.63%,平均绝对误差降低了67.5%,确定性相关系数提高了0.42%。所提出的方法的收敛速度更快、血压测量精度更高。

基于脉搏波和心电信号的无创连续血压预测方法研究

目的 研究基于脉搏波和心电信号的无创连续血压预测方法。方法 从MIMIC-Ⅲ数据库中选取300个病例,用于构建血压预测模型、模型验证;另收集2022年1月至6月入住福建省立医院重症监护病房的121例患者,用于测试模型;采集患者动脉血压、光电容积脉搏波和心电图信号。构建两个血压预测模型,一个是以人工提取出的8种特征参数构建的人工特征参数模型,另一个是以8种特征参数加1种卷积神经网络提取的特征进行融合构建的特征融合模型。对两个预测模型进行验证、测试,评价指标采用平均绝对误差(MAE)、标准差(SD)、均方根误差(RMSE),根据国际公认的美国医疗器械促进协会(AAMI)规定的标准进行评价,对比两个模型预测能力。结果 用MIMIC-Ⅲ数据对两个模型进行评价,特征融合模型的MAE、SD符合AAMI标准,RMSE比人工特征参数模型低。用实际收集的重症患者数据对两个模型进行评价,特征融合模型收缩压的SD、舒张压的MAE和SD达到AAMI标准,RMSE也比人工特征参数模型低。结论 特征融合模型的预测能力比人工特征参数模型好。

一款无创连续血压测量设备研制及其准确性验证

目的:研制一款无创连续血压测量设备NC-BPM型并验证其监测血压的准确性。方法:研制一款NC-BPM型无创连续血压测量设备(简称NC-BPM),整套设备系统主要由指套传感器、信号采集和压力控制单元、高度校正系统和主机4个模块组成。使用欧姆龙J760电子血压计(简称J760)和CNAP Monitor 500连续无创血压监测系统(简称CNAP Monitor 500)作为监测血压准确性验证的参考血压计,按照美国电气和电子工程师协会(IEEE)有关可穿戴无袖带血压测量装备标准测试流程,分别测量25名受试者静态期、血压变化期和校准后期3个阶段的血压,验证NC-BPM测量血压的准确性。结果:使用NCBPM与CNAP Monitor 500均采集到13753个数据点,两种仪器测得收缩压(SBP)、舒张压(DBP)及平均血压(MAP)具有高度相关性(r=0.96、0.97、0.98,P<0.05);欧姆龙J760采集到379个数据点,NC-BPM与欧姆龙J760测得SBP和DBP数据亦有高度相关性(r=0.98、0.95,P<0.05)。按照英国高血压协会(BHS)和美国医疗仪器促进协会(AAMI)标准的等级评价,NCBPM与CNAP Monitor500的SBP差值在0~5 mmHg、0~10 mmHg和0~15 mmHg范围内的占比分别为85.01%、97.60%和99.47%,DBP占比分别为84.34%、99.85%和100%,MAP占比分别为92.66%、99.72%和99.96%,三者均属BHS标准A级;两种仪器测量的指动脉SBP、DBP和MAP压差值分别为(0.67±5.07)mmHg、(2.43±2.87)mmHg和(1.43±2.89)mmHg,均在AAMI标准(5±8)mmHg范围内。NC-BPM与欧姆龙J760的SBP差值0~5 mmHg、0~10 mmHg和0~15 mmHg范围内占比分别为79.95%、97.36%和100%,DBP占比分别为89.71%、99.74%和100%,两者均属BHS标准A级;两种仪器测量的肱动脉收缩压、舒张压差值分别为(1.57±4.18)mmHg、(0.57±5.20)mmHg,均在AAMI标准(5±8)mmHg范围内。结论:NC-BPM设备已通过了IEEE标准下AAMI标准的第一阶段临床试验,可进行下一阶段临床验证试验。

基于光电容积脉搏波描记法的无创连续血压测量

为了摆脱传统血压计充气袖带的束缚、实现长期连续的血压监测,很多学者开展了基于PPG实现无创、连续血压监测的研究。阐述基于光电容积脉搏波描记法(PPG)实现无创、连续血压测量的基本原理。将当前基于PPG无创血压监测的研究分为3类,分别为心电(ECG)与PPG结合的血压测量技术、两路PPG结合的血压测量技术、脉搏波特征参数血压测量技术,分析这3类技术的基本测量原理、测量精度及其优缺点。在此基础上,论述基于PPG实现无创、连续监测血压的发展方向。

基于脉搏波速度法的无创连续血压测量方法研究进展(英文)

连续血压作为载人航天关键的医学生理指标,在医学监护、疾病诊断、健康状态评价和医学研究等方面具有十分重要的应用价值。基于脉搏波速度法的无创连续血压测量方法不需要加压套袖即可方便舒适地完成血压的测量,具有广阔的应用前景。本文将脉搏波速度法分为正相关测量法、反相关测量法和多参数测量方法 3类,并进行了详细综述,同时介绍了影响血压测量的各种因素,最后对基于脉搏波速度法的无创连续血压测量方法进行了总结和展望。

基于容积脉搏波的无创连续血压测量系统

目的设计一种基于容积脉搏波的无袖套连续血压测量系统。方法从单一容积脉搏波中提取脉搏波传导时间,经逐步回归分析与血压建立血压估算方程,实现无创连续血压测量。结果通过对不同人群血压检测,并与鱼跃牌水银血压计进行对比,结果表明该方法和传统方法具有较好的测试一致性,测量误差优于美国医疗仪器促进协会(AAMI)推荐标准。结论该方法同传统血压测量方法相比,测量方便,可彻底摆脱缚带,并能实现无创连续测量,具有更广阔的应用前景。

一种基于脉搏波的无创连续血压测量方法

提出一种基于脉搏波的无创连续血压测量方法。该方法通过提取人体肱动脉脉搏波的特征参数,根据逐步回归分析建立的血压特征方程估计人体每搏的血压,实现无创连续血压测量。实验结果表明,采用此方法测得的血压与水银血压计测得的血压具有很好的一致性,收缩压与舒张压的平均差值都小于3mmHg,标准误差都小于5mmHg。

基于脉搏波相位差的无创连续血压测量方法

无创连续血压测量技术对医疗保健、临床监护、临床研究有重要意义。首次提出利用人体脉搏波的相位差来测量血压的新方法。介绍了桡动脉相位差和指端相位差与血压的关系,设计了实验测量不同血压条件下的人体多点脉搏波相位差,结果表明:多点脉搏波相位差与血压存在很强的相关性,且便携性与稳定性要优于传统的基于脉搏波传输时间(PTT)测量血压。

脉搏波波速法无创血压测量中多模量血压计算模型研究

针对脉搏波波速法无创血压测量中血压计算模型建模困难和模型计算精度较低的问题,结合TPTT、ln(TPTT)及(1/TPTT)2等模量建立多模量血压计算模型。首先,利用99名随机测试者的实验数据确定多模量模型参数,并基于实验数据计算各模型性能评价指标,其中多模量血压计算模型拟合相关系数最大,为0.891,误差方差最小,仅为6.1,实验表明,多模量血压计算模型具有更好的拟合效果和更低的计算误差。然后,利用医用水银血压计和自主设计的多模量血压测量系统两种方法采集另外36名随机测试者的收缩压和舒张压数据,并计算两种方法采集数据间的相关参数,其中收缩压差值的绝对值d<6 mm Hg,差值均值E_d=0.55 mm Hg,差值的标准差δ_d=2.98 mm Hg;舒张压差值的绝对值d<6 mm Hg,差值均值E_d=0.57 mm Hg,差值的标准差δ_d=3.42 mm Hg,完全符合美国医疗仪器促进协会SP10-199中对电子血压计测量差值<8 mm Hg的要求。最后,采用Bland-Altman差值法,对两种方法测量数据一致性进行检验,发现舒张压与收缩压的95%一致性界限分别为(-5.3,6.4)和(7.2,-6.2),完全在临床血压测量可接受范围之内,较好地证明多模量血压计算模型用于无创血压测量的有效性。研究结果表明,多模量血压计算模型可以应用于脉搏波波速法无创血压测量。

基于脉搏波的无创连续血压预测研究进展

血压是人体重要的生理指标,近年来,无创、无袖带、连续血压监测设备的需求日益增加。基于脉搏波的特征参数建立合适的模型,通过测量脉搏的一系列特征如动脉脉搏波的脉冲传递时间,可以用来连续估计动脉血压。本文首先介绍基于脉搏波的特征参数测量血压的原理,并总结归纳相关测量模型,如线性回归模型、非线性回归模型、神经网络模型,对其研究结果进行概括总结,并对脉搏波技术在心血管疾病中的应用的研究现状予以介绍,最后分析其未来发展趋势。

基于脉搏波特征参数的无创连续血压测量研究进展

脉搏波与血压变化息息相关,可以通过脉搏波特征参数进行无创连续血压测量。本研究首先介绍脉搏波特征参数以及通过脉搏波特征参数进行无创连续血压测量的原理;总结了当前利用脉搏波特征参数计算血压的测量模型,主要有一元线性回归模型、多元线性回归模型和神经网络模型,并主要分析了这些模型的测量原理和研究进展,以及各种模型的优缺点;最后对基于脉搏波特征参数进行血压测量,研究方向进行了展望。

基于脉搏波信号的无创血压测量的研究进展与展望

脉搏波蕴含着许多人体生理与病理的重要信息,大量研究通过光电容积描记法(photoplethysmography,PPG)来利用脉搏波特征参数进行无创血压监测。为此,我们总结了脉搏波的特征参数及利用其进行血压测量的基本原理。然后,我们对利用脉搏波特征参数进行血压测量的有线性回归(linear regression,LR)模型、随机森林(random forest,RF)模型、支持向量机(support vector machines,SVM)模型和神经网络模型及不同模型的优缺点和研究进展进行综述。最后,对基于脉搏波信号的无创血压测量的研究进行展望。

基于脉搏波信号和血管弹性腔模型的动脉血压连续测量方法

目的为满足健康监护中的连续测量血压的要求,研究并实现一种基于脉搏波信号和血管弹性腔模型的动脉血压拟合计算方法。方法利用自制的穿戴式人体生理参数监测系统收集测试对象的脉搏波信号、心电信号以及血压数据。根据心电信号与脉搏波信号的时间关系,推导出收缩压和脉搏波传导时间的回归分析方程,而舒张压的测量,则是通过脉搏波的波形系数分析以及血管单弹性腔模型的参数计算完成。结果试验结果表明,该方法血压测量结果的平均偏差和标准偏差为(0.51±0.74)kPa([384±5.54)mmHg],达到了美国医疗仪器促进协会建议的(0.665±1.064)kPa([5±8)mmHg]标准。结论结合脉搏波信号和弹性腔模型可以估算人体血压值,为连续血压测量提供了新的实现方法。

基于脉搏波传导时间的无袖带血压测量仪设计

设计了一种无袖带血压测量仪器,它主要由脉搏波测量、数据处理、特征点的提取和数学建模4个部分组成。单片机将脉搏波测量部分输出的数据进行数据处理后以异步串行通信方式传送给上位机,上位机提取脉搏波特征点,计算出脉搏波传导时间,并建立脉搏波传导时间与血压之间的模型关系,从而实现无袖带血压测量。实验结果表明,血压测量标准差小于8 mmHg,符合AAMI推荐的标准差不大于8 mmHg的标准,可初步应用在医疗监护中。

基于脉搏波速法的无创连续血压检测系统

目的设计基于脉搏波速法的无创连续血压测量系统。方法分析基于脉搏波传导时间计算动脉血压的原理,提出脉搏波传导时间与血压的关系方程,并论述了方程参数标定方法。根据心电与脉搏波信号的特点,采用数字信号处理器和16位A/D等先进的电子器件设计了同步采集心电和脉搏波信号,准确计算脉搏波传导时间并计算动脉血压的仪器。结果实验表明,仪器的测量误差优于AAMI推荐标准。结论本系统能满足无创连续血压测量的基本要求,已应用于航天员日常训练。

采用融合的U-net模型连续无创动脉血压预测方法

持续的血压监测有助于心血管疾病的诊断和治疗。由于目前使用机器学习和深度学习通过人工提取特征参数来预测血压的方法,无法重建完整的血压信号,提出了基于融合的U-net模型的连续无创动脉血压测量方法。首先将原始光电容积脉搏波(PPG)信号作为输入,减少人工提取特征参数的误差;然后使用U-net网络重构动脉血压信号,为进一步提高预测血压波形精度,将重构的血压信号作为MultiResUnet网络的输入,采用MultiRes模块从数据中学习不同特征,Res Path模块缓解编码器和解码器之间的语义差异,使得模型学习变得更加容易。融合的U-net网络在MIMIC-Ⅲ数据集中的受试者评估中预测的动脉血压(ABP)波形与实际波形高度相关。计算出的收缩压(SBP)、舒张压(DBP)和平均压(MAP)的平均绝对误差分别为2.20±4.30 mmHg、1.82±3.146 mmHg和2.25±2.86 mmHg,且该方法符合美国医疗仪器促进协会(AAMI)的标准,同时在英国高压协会(BHS)标准中达到A级。

利用脉搏波特征参数连续测量血压的方法研究

通过研究血压与脉搏波特征参数的关系 ,提出了一个选择多个与血压相关的脉搏波特征参数 ,通过回归分析建立适合不同人的特征方程 ,进行血压的连续测量的新方法 ;为了验证测量结果的准确性 ,研制了张力计。实验结果表明 :该方法具有较高的测量精度 ,可以应用于临床危重病人的血压监护和一般医学研究中 。

用脉搏波传导时间实现血压连续测量

研究了一种能进行个体校正利用脉搏波传导时间无创连续测量血压的方法。对同一个体,在一段时期内脉搏波传导时间和血压之间是一线性关系。但是在不同的个体之间,表征这一关系的特征参数是不同的。本文利用流体静压差原理,通过改变体位改变被测个体一部分血管内的血压值,从而得到2种体位之间血压差△BP。测量2种情况下的心电和体表脉搏波,对心电和脉搏波信号进行运算得到PWTT以及2种情况下相应的改变量△PWTT。根据△BP和△PWTT可以得到血压方程的参数b。另外,在已有测量值的基础上,结合其中一个体位情况下的血压值,可以得到血压方程的另一个参数a。利用构建的针对个体的血压方程,由连续测量的PWTT值就可连续估计血压。对志愿者进行的初步试验表明,这种方法估计的血压和有创血压对比,误差在5％以内,是一种可行的无创血压连续监测方法。