[发明专利]一种基于心电信号的无气囊血压检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于心电信号的无气囊血压检测系统，其特征在于，包括：

心电信号采集装置，用于采集待检测者的心电信号；

处理器，用于执行如下方法：

获取心电信号；

根据所述心电信号，计算对应血压值；其中，所述根据心电信号，计算对应血压值包括：根据心电信号，计算心电信号的一个或多个特征指标，根据心电信号的特征指标，计算对应血压值；其中，心电信号的特征指标，包括：对心电信号的pRRx序列进行线性分析以得到一个或多个线性的特征指标，和/或进行非线性分析，以得到一个或多个非线性的特征指标；其中任意一段心电信号的pRRx序列通过以下方式计算得到：计算该段心电信号中相邻RR间期之差大于阈值x毫秒的数量与全部RR间期的数量的比值，通过设置值不同的阈值x，得到每一个阈值x对应的比值，这些比值构成了所述pRRx序列。

2.如权利要求1所述系统，其特征在于，所述处理器还用于执行如下方法：

预先建立心电信号的特征指标与血压值对应关系的模型函数，将心电信号的特征指标输入模型函数，得到对应血压值。

3.如权利要求1或2所述系统，其特征在于，心电信号的特征指标，还包括：

所述线性分析获得的特征指标：pRRx序列的均值AVRR、pRRx序列的标准差SDRR、pRRx序列中相邻pRRx差值的均方根rMSSD、pRRx序列中相邻pRRx差值的标准差SDSD中的至少一者；和/或，

所述非线性的特征指标包括对所述pRRx序列进行熵值分析法所得到的特征指标，包括：pRRx序列直方分布信息熵S_dh、pRRx序列功率谱直方分布信息熵S_ph、pRRx序列功率谱全频段分布信息熵S_pf中的至少一者；和/或，所述非线性的特征指标包括所述pRRx序列进行分形维数计算分析所得到的特征指标，包括：结构函数法计算所得的分形维数D_sf、相关函数法计算所得的分形维数D_cf、变差法计算所得的分形维数D_vm、均方根法计算所得的分形维数D_rms中的至少一者。

4.如权利要求2所述系统，其特征在于，所述预先建立心电信号的特征指标与血压值对应关系的模型函数，包括：

预先获取若干个血压值，及每个血压值的时间点之前的心电信号；

获取这些心电信号的特征指标；

将这些心电信号的特征指标作为输入，这些心电信号对应的血压值作为标签，进行机器学习，训练得到心电信号的特征指标与血压值对应关系的模型函数。

5.如权利要求4所述系统，其特征在于，通过机器学习建立模型函数时，输出的血压值按照步长为5mmHg进行区间划分，具体输出的血压值为此区间的中值并向上取整。

6.一种基于心电信号的无气囊血压检测产品，其特征在于，包括：

存储器，用于存储程序；

处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如下方法：

获取心电信号；

根据所述心电信号，计算对应血压值；其中，所述根据心电信号，计算对应血压值包括：根据心电信号，计算心电信号的一个或多个特征指标，根据心电信号的特征指标，计算对应血压值；其中，心电信号的特征指标，包括：对心电信号的pRRx序列进行线性分析以得到一个或多个线性的特征指标，和/或进行非线性分析，以得到一个或多个非线性的特征指标；其中任意一段心电信号的pRRx序列通过以下方式计算得到：计算该段心电信号中相邻RR间期之差大于阈值x毫秒的数量与全部RR间期的数量的比值，通过设置值不同的阈值x，得到每一个阈值x对应的比值，这些比值构成了所述pRRx序列。

7.如权利要求6所述产品，其特征在于，所述处理器还用于执行如下方法：

预先建立心电信号的特征指标与血压值对应关系的模型函数，将心电信号的特征指标输入模型函数，得到对应血压值。