[发明专利]血压检测装置

说明书

本发明提供了一种血压检测装置，所述血压检测装置包括：采集模块，用于信号采集，所述采集模块包括用于采集人体的光电容积脉搏波信号(PPG)的光电传感器、用于采集人体的心电信号(ECG)的电极片以及将采集到的PPG信号与ECG信号上传的WiFi通信模块；云平台模块，与WiFi通信模块通讯连接，用于将WiFi通信模块上传的PPG信号和ECG信号进行处理，所述云平台模块包括将上传的PPG信号和ECG信号进行滤波预处理的信号处理模块和根据信号处理模块的处理结果来计算人体血压值的血压算法模块。本发明的血压检测装置不仅提高了血压检测的计算精度和运算速度，而且操作方法简单，检测过程舒适，且能够实现连续实时的血压检测。

技术领域

本发明涉及一种血压检测装置，属于生物信号检测技术领域。

背景技术

血压作为衡量心血管健康指标的重要参数，其参数的监测以及检测装置的设计对于心血管疾病的预防具有重要的意义。

连续性无创血压检测方法主要为光电法，其主要通过人体光电容积脉搏波(PPG)、心电信号(ECG)和血管内腔弹性模型之间的关系建立模型，实现血压测量。该方法操作简单，便于反复测量，且测试者在测试过程中不存在不适感。由于人体特征差异，需对人群建立不同的数学模型，这必定会增加血压测量的工作量和复杂度。近几年机器学习方法在许诸多领域取得理想的效果，一些学者将机器学习方法应用于医疗领域。

目前已经提出的基于机器学习进行血压预测的方法有：运用BP神经网络方法和径向基函数方法构建血压预测模型，该模型易于实现，但时间复杂度较低，泛化能力较弱。另外，运用深度神经网络，结合人体生理特征建立预测模型，该方法预测结果明显优于BP神经网络方法，但其运行速度较慢，不适合实时监测。

目前血压采集装置主要为两种，一种为基于柯氏音听诊法的水银柱式血压计，另一种为袖带式电子加压血压计。以上两种血压计都需要使用袖带，因此次不能满足连续可穿戴实时血压检测的要求，且此方法会给检测者带来不适感。

有鉴于此，确有必要提出一种血压检测装置，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种血压检测装置，以进行连续性实时血压检测。

为实现上述目的，本发明提供了一种血压检测装置，所述血压检测装置包括：采集模块，用于信号采集，所述采集模块包括用于采集人体的光电容积脉搏波信号(PPG)的光电传感器、用于采集人体的心电信号(ECG)的电极片以及将采集到的PPG信号与ECG信号上传的WiFi通信模块；云平台模块，与WiFi通信模块通讯连接，用于将WiFi通信模块上传的PPG信号和ECG信号进行处理，所述云平台模块包括将上传的PPG信号和ECG信号进行滤波预处理的信号处理模块和根据信号处理模块的处理结果来计算人体血压值的血压算法模块。

作为本发明的进一步改进，所述光电传感器用于采集红光的PPG信号和红外光的PPG信号。

作为本发明的进一步改进，所述红光的波长为λ₁＝650nm，所述红外光的波长为λ₂＝950nm。

本发明的目的还在于提供一种血压检测方法，以更好地使用上述血压检测装置，提高血压检测的精度。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于脉搏波传递时间的血压检测方法，所述方法应用于上述血压检测装置，包括如下步骤：

步骤1：获取一段同时采集到的光电容积脉搏波信号(PPG)与心电信号(ECG)，并导入测试者的包括年龄、身高、体重、体脂以及心率的生理参数；

步骤2：对步骤1中采集到的PPG信号和ECG信号进行特征点提取，求得脉搏波传递时间(PTT)；

步骤3：根据测试者的年龄选择对应的拟合公式，并利用步骤2中得到的脉搏波传递时间(PTT)和测试者的体重求得第一级血压值；