[发明专利]一种血压预测方法和装置

权利要求书

1.一种血压预测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据信号采集时间阈值，对测试对象进行光体积变化描记图法PPG信号采集处理生成PPG信号数据；根据数据采样频率阈值，对所述PPG信号数据进行信号采样处理生成PPG一维数据序列；

根据血压卷积神经网络CNN模型的输入数据长度阈值N，对所述PPG一维数据序列进行血压CNN模型输入数据转换处理生成输入数据四维张量；

根据卷积层数阈值，利用所述血压CNN模型对所述输入数据四维张量进行PPG特征提取计算，生成特征数据四维张量；并对所述特征数据四维张量进行血压人工神经网络ANN模型输入数据二维矩阵转换处理生成特征数据二维矩阵；

根据人口特征信息标识符，获取人口统计学信息和或个体状态特征信息生成人口特征信息；并使用所述人口特征信息对所述特征数据二维矩阵进行人口特征数据补充处理生成输入数据二维矩阵；

根据最终输出节点阈值，利用所述血压ANN模型对所述输入数据二维矩阵进行特征数据回归计算生成血压回归数据二维矩阵；

根据预测模式标识符，对所述血压回归数据二维矩阵进行血压预测处理;

所述方法之前：

配置所述信号采集时间阈值；

配置所述数据采样频率阈值；

配置所述输入数据长度阈值N；

配置所述卷积层数阈值；

配置所述最终输出节点阈值的值为2；

配置所述人口特征信息标识符；所述人口特征信息标识符包括统计信息、个体特征和全部三种标识符；

配置所述预测模式标识符；所述预测模式标识符包括均值预测和动态预测两种标识符；

获取所述测试对象的个体数据对所述人口统计学信息和所述个体状态特征信息进行设置；所述人口统计学信息至少包括性别、年龄、身高、体重和臂展宽度中的一种信息；所述个体状态特征信息至少包括身体质量指数BMI、体温、是否食用带咖啡因食物和是否运动后中的一种信息。

2.根据权利要求1所述的血压预测方法，其特征在于，

所述PPG一维数据序列具体为PPG一维数据序列[A]；所述PPG一维数据序列[A]包括所述A个PPG数据；所述A为所述数据采样频率阈值乘以所述信号采集时间阈值的乘积。