[发明专利]容积脉搏波信号处理方法、血压测量装置和存储介质

权利要求书

1.一种容积脉搏波信号处理方法，其特征在于，包括：

从所述容积脉搏波信号提取单周期波形形态特征；所述单周期波形形态特征描述所述容积脉搏波信号的其中一个第一周期；

使用双向循环网络获取所述单周期波形形态特征的时空关联特征；

将所述时空关联特征输入共享深度卷积网络，获取所述共享深度卷积网络输出的特征图；

将所述特征图输入全连接网络，获取所述全连接网络输出的血压拟合值；

所述使用双向循环网络获取所述单周期波形形态特征的时空关联特征，包括：

从所述容积脉搏波信号提取第二周期波形形态特征和第三周期波形形态特征；所述第二周期波形形态特征描述所述容积脉搏波信号的第二周期，所述第三周期波形形态特征描述所述容积脉搏波信号的第三周期，所述第二周期为在所述第一周期之前的一个或多个周期，所述第三周期为在所述第一周期之后的一个或多个周期，所述第二周期和所述第三周期均与所述第一周期邻接；

使用卷积神经网络从所述单周期波形形态特征提取第一潜在形态特征、从所述第二周期波形形态特征提取第二潜在形态特征、从所述第三周期波形形态特征提取第三潜在形态特征；

将所述第一潜在形态特征、第二潜在形态特征和第三潜在形态特征输入至所述双向循环网络，获取所述双向循环网络输出的所述时空关联特征。

2.根据权利要求1所述的容积脉搏波信号处理方法，其特征在于，所述从所述容积脉搏波信号提取单周期波形形态特征，包括：

确定所述容积脉搏波信号中的波峰特征点和波谷特征点；

提取所述波峰特征点和所述波谷特征点之间的部分容积脉搏波信号作为所述单周期波形形态特征。

3.根据权利要求1所述的容积脉搏波信号处理方法，其特征在于，所述将所述时空关联特征输入共享深度卷积网络，获取所述共享深度卷积网络输出的特征图，包括：

对所述共享深度卷积网络设定血压拟合子任务；

将所述时空关联特征输入共享深度卷积网络；

获取所述共享深度卷积网络根据所述时空关联特征执行所述血压拟合子任务输出的特征图；

设定逐通道注意力机制，将注意力图与所述特征图的相乘结果作为所述血压拟合子任务的结果。

4.根据权利要求1-3任一项所述的容积脉搏波信号处理方法，其特征在于，所述容积脉搏波信号处理方法还包括：

使用巴特沃斯低通和高通滤波器组去除所述容积脉搏波信号中的基线漂移噪声和高频噪声；

使用中值滤波器去除所述容积脉搏波信号中的毛刺噪声。

5.根据权利要求4所述的容积脉搏波信号处理方法，其特征在于，所述容积脉搏波信号处理方法还包括：

获取波形形态模板；

确定所述单周期波形形态特征与所述波形形态模板之间的相似度；

基于带约束的卡尔曼模型对所述单周期波形形态特征进行时序变化的跟踪，根据所述相似度确定所述单周期波形形态特征的有效性评级。

6.根据权利要求1-3任一项所述的容积脉搏波信号处理方法，其特征在于，所述容积脉搏波信号处理方法还包括：

将所述时空关联特征输入反卷积网络，获取所述反卷积网络输出的一维波形信号；所述一维波形信号用于在对所述双向循环网络、所述共享深度卷积网络和所述全连接网络的训练过程中作为参考值。

7.根据权利要求6所述的容积脉搏波信号处理方法，其特征在于，在对所述双向循环网络、所述共享深度卷积网络和所述全连接网络的训练过程中，所使用的损失函数为其中SBP为收缩压值，DBP为舒张压值，MAP为平均动脉压值，为拟合值，Y为参考值，L(·)为绝对误差损失函数，w_i为血压拟合子任务i的权重值。

8.一种血压测量装置，其特征在于，包括：

信号采集模块，用于采集容积脉搏信号；

信号处理模块，用于执行如权利要求1-7任一项所述方法以获得所述血压拟合值；

信号输出模块，用于输出所述血压拟合值。

9.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述方法。