[发明专利]一种血压仪检测方法及装置

说明书

本发明提供了一种血压仪检测方法及装置，所述血压仪检测方法，包括：S1：血压仪开始工作，向可充气袖带内充气、放气；S2：在充放气过程中，获取被检测者可充气袖带内的压力信息、脉搏波信息和心率信息；S3：处理器接收S2中检测的参数，计算血压测定值，并将可充气袖带内的压力信息、脉搏波信息以及心率参数信息上传至云端服务器，调取云端服务器内预存储的补偿值和补偿值系数，获取测量补偿值，计算最终测量血压值。本发明所述的血压仪检测方法，通过检测计算可充气袖带的压力变化量、被检测者的脉搏波信息变化量以及心率参数信息，利用大数据学习、分析功能，匹配出适合的补偿值和补偿值系数，达到提高检测精度的目的。

技术领域

本发明涉及医疗器械技术领域，特别涉及一种血压仪检测方法及装置。

背景技术

血压是指血管内流动的血液对单位面积血管壁的侧压力，即压强。心脏每一次收缩与舒张过程中，血流对血管壁的压力也随之变化，而且动脉血管与静脉血管内的压力也不同，不同的部位血管压力也不同。临床上以人体上臂与心脏同高度的动脉血管内对应心脏收缩期和舒张期的压力值表征人体血压，分别称为收缩压(高压)和舒张压(低压)。

血压是分析循环系统疾病的指标之一。基于血压进行循环系统疾病的风险分析，对于例如脑中风、心力衰竭、心肌梗塞等心血管类疾病的预防是有效的。特别地，清晨血压上升的清晨高血压与心脏病、脑中风等有关。

血压仪是通过采集人体模拟信号，再根据算法计算获得参数的医疗设备。无创血压的主要测量方法有柯氏音法与示波法。示波法的测量原理为：在使用袖带充放气测量血压的过程中，随着袖带压力的下降，袖带内会出现一个压力振荡波，从袖带压力振荡波中利用特定血压估计算法可获取人体肱动脉血压值。

无创血压测量模块一般由袖带、压力采集系统、充放气系统、微处理器键盘显示部分和电源几大部分组成。充放气系统的工作过程是：首先用电机(或手动)给袖带加压，达到一定压力时阻断动脉血流，然后在放气过程中检测袖带内的气体压力振荡波。放气方式包括：多阀连续放气、阶梯式放气、线性放气等。泵气系统主要实现袖带内充、泄气功能，并要与压力传感器配合，当气体压力充到预设值时停止充气；泄气动作会在紧急情况下(如压力过大)或测量结束时启动，泄气后可将袖带内的压力降至大气压。

在使用时，影响无创血压准确测量的因素主要有以下几个方面：

(1)袖带尺寸：袖带过窄会导致血压测量值过高。相反，袖带过宽会导致血压测量值过低；

(2)袖带放置位置：袖带应放置在上臂与心脏同一水平线的位置以得到真正的零读数，袖带太松会导致血压读数过高；

(3)人为因素：由颤抖、冲击或其他有节奏的或外部的压力导致的误差；

(4)对于肥胖的被测人员，脂肪层环绕在上臂周围会抵消动脉脉冲使其无法达到袖带，会降低测量的准确度；

(5)用听诊器监听柯氏音时，需要从众多噪音中辨别所需要的声音及其变化，而电子电路则很难将这些干扰造成的压力波动噪声分辨出并过滤掉，从而降低临床测量患者血压的精准度。

(6)无创血压测量模块上的压力采集系统、充放气系统、微处理器键盘显示部分等部件发生故障，导致测量失准。

现有技术中，医护人员为了提高检测精度已经做了各种各样的努力。如公开号为CN111317458A的专利中，公开了一种基于深度学习的血压检测系统，通过获取用户近期的血压检测数据，利用LSTM神经网络算法将血压检测数据按时间节点进行比较分析，生成专属于用户的血压状态时间序列模型，然后通过相似性匹配、真实检测值与模拟趋势值比较，从而判断血压是否异常。

公开号为CN110167436A的专利中，通过设置生物传感器、运动传感器检测对象的生物信息和运动信息，然后通过解析部判定从所述生物信息的值开始下降直到成为平常值为止的所述值的时间历程是否处于适当范围内，从而可靠的判断检测对象是否处于异常，削减生物信息量，达到检测精准的目的。