[发明专利]一种基于电容耦合电极的非接触血压检测仪及方法在审

专利信息
申请号: 202210251624.5 申请日: 2022-03-15
公开(公告)号: CN114587307A 公开(公告)日: 2022-06-07
发明(设计)人: 许川佩;唐鹏;陈业锴;莫玮;胡聪;张活 申请(专利权)人: 桂林电子科技大学
主分类号: A61B5/021 分类号: A61B5/021;A61B5/00;A61B5/318;A61B5/0295;A61B5/352
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 541004 广西壮族自治*** 国省代码: 广西;45
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 电容 耦合 电极 接触 血压 检测 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于电容耦合电极的非接触血压检测仪及方法,电容耦合激励电极和电容耦合测量电极贴附于人体手臂衣物外侧进行阻抗容积特性检测;电容耦合测量电极与电容耦合参考电极贴附于人体心胸部衣物外侧进行心电图信号检测;心电与阻抗容积信号测量模块用于同步采集电容耦合阻抗容积率(CCIPG)信号和电容耦合心电图(CCECG)信号;数据采集模块用于将接收到的胸导联CCECG、手臂CCIPG信号转化为数字信号并传输给控制器,使得控制器得到测量者的电容耦合心电图波形和阻抗容积率波形图;特征提取模块用于获取脉搏波传导时间(PWTT);阻抗容积特征参数计算模块用于获取人体血流动力学参数;PTT血压计算模块用于计算血压值1;PTT融合阻抗容积参数的机器学习模块用于将人体血流动力学参数与血压值1作为样本数据进行学习训练,进行最终血压模型的建立;血压预测模块用于人体血压值的预测,从而可以实现血压的实时监测与心血管健康状态的分析,不需要将电极直接贴附于皮肤,不会引起测量者的不适,可广泛用于人体健康监测等领域。

技术领域

本发明涉及的是一种基于电容耦合电极的非接触血压检测仪及方法,可用于人体血压的实时监测与测量,属于医疗器械技术领域。

背景技术

血压在生物医学测量中是一种常用而重要的指标。心脏的泵血功能、冠状动脉的血液供应状况、周围血管的阻力和弹性、全身的血容量及血液的物理状态等因素都反映在血压的参数指标中,血压可作为心血管系统状态的指示器。因此,血压参数的检测在临床检查、病人护理,或是在生理研究工作中,血压的测量都提供了一个极为重要的依据。

现有的血压测量技术主要分为侵入式测血压和非侵入式测血压两种方式,侵入式血压测量是将导管插入待测部位的血管或心脏内,并把压力传感器放置于导管末端,待测部位血液流动、撞击导管所产生的压力传至导管端部由压力传感器进行感知,从而直接测量出患者的血压,这种方法能准确并连续监测患者的血压,但它必须经皮肤将导管放入血管内,操作难度大且极易造成患者测量部位创口的感染;非侵入式血压测量方式则是利用脉管内压力与血液阻断开通时刻所出现的血流变化间的关系,从体表测出相应的血压值,目前使用广泛的柯氏音法和示波法,都是利用袖带充气加压阻断动脉,随后缓慢放气,在袖带下或动脉的远端检测出脉搏的变化或血流的变化,由血压算法计算收缩压和舒张压,虽然可以避免侵入式对患者造成感染的缺点,但它也只能测量患者该时段的收缩压和舒张压而无法长时间连续记录血压波形。

针对侵入式测量不便、存在感染风险以及非侵入式不能长时间连续监测血压的缺点,近年国外多个研究所开始利用光电容积描记法(PPG)检测脉搏波波形特征变化和AgCl湿式电极测心电信号(ECG)的方式,获取脉搏波的传导时间(PTT),从而实现了血压的连续监测。但PPG技术对测量者的要求比较高,同时AgCl湿式电极在使用过程中为了减小接触阻抗,通常需要配合导电胶一块使用,存在准备时间长、刺激人体皮肤、长时间监测的过程中容易脱落等缺点,而且仅仅依靠PTT参数所提取到的舒张压(DBP)误差较大,其检测准确度仍有待于进一步提高。

为解决上述问题,发明公开了一种基于电容耦合电极的非接触血压检测仪及方法。以电容耦合原理为基础设计耦合电极,在不直接接触皮肤的前提下,将人体体表的生物电信号完整的耦合到检测端,进而检测出耦合式胸部心电信号(CCECG)和耦合式手臂阻抗容积率信号(CCIPG),计算脉搏波传导时间,同时结合阻抗血流图的特征参数构建非接触式连续血压预测模型,以此来提高血压测量值的准确度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于电容耦合电极的非接触血压检测仪及方法,该方法主要以非接触式心电信号和阻抗容积率信号的检测为核心,拓展无创检测血压的研究,可避免电极片直接接触皮肤,并提高血压测量的准确性,建立并优化非接触式连续血压预测的模型。

为实现上述问题,本发明提供了一种基于电容耦合电极的非接触血压检测仪及方法,该方法是由电容耦合激励电极1、电容耦合测量电极2、电容耦合参考电极3、心电与阻抗容积信号测量模块4、数据采集模块5、特征提取模块6、阻抗容积特征参数计算模块7、PTT血压计算模块8、PTT融合阻抗容积参数的机器学习模块9以及血压预测模块10组成。

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