基于PPG信号的血压测量方法、装置、系统及存储介质与流程

本技术涉及人工智能，具体而言，涉及一种基于ppg信号的血压测量方法、装置、系统及存储介质。

背景技术：

1、目前，在使用ppg(photo plethysmo graphic，光电容积脉搏波描记法)进行血压预测时，会将基于ppg采集的电信号(简称ppg信号)输入基于机器学习的回归模型进行血压预测，得到血压值。

2、目前，一些血压测量装置通常配置一个预先训练好的回归模型进行血压的预测，该回归模型对不同用户或不同状态下的同一用户的血压预测能力有限。血压的测量受多方面影响，例如，用户的年龄、性别、生理状态、患病情况等，这些因素均可能使得ppg信号出现较大的差异，由此，可能使得预先训练好的回归模型在进行血压预测时，无法对不同的用户或不同生理状态下的同一用户均具有较好的预测准确性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术旨在提供一种基于ppg信号的血压测量方法、装置、系统及存储介质，以提高对不同用户或不同状态下同一用户的血压预测准确性。

2、第一方面，本技术提供一种基于ppg信号的血压测量装置，包括：数据获取模块，用于获取ppg信号和用户的生理信息；所述ppg信号包括多个脉搏波；信号处理模块，用于切分所述ppg信号得到多个所述脉搏波，并提取各所述脉搏波中与血压相关的信号特征；分类模块，基于所述生理信息、各所述脉搏波的信号特征和预设分类关系确定各所述脉搏波对应的脉搏波分类，所述预设分类关系包括生理信息、脉搏波信号特征与脉搏波分类三者之间的对应关系；预测模块，所述预测模块内预设有多个回归模型，每一所述回归模型分别与不同脉搏波分类对应，且每一所述回归模型由对应的脉搏波分类的训练数据训练得到，所述预测模块用于根据各所述脉搏波对应的脉搏波分类，分别将各所述脉搏波输入与脉搏波分类对应的回归模型中，得到各所述回归模型预测的血压值；输出模块，用于输出所述预测的血压值。

3、本技术实施例中，在预测模块中预设多个回归模型，不同回归模型由不同脉搏波分类的训练数据训练得到，使得不同回归模型对对应分类的脉搏波具有较高的预测准确性。由此，在面对不同用户或不同状态下的不同用户时，可以通过脉搏波和生理信息对ppg信号中的脉搏波进行分类，并将选择与脉搏波分类对应的回归模型对脉搏波进行血压预测，从而对不同用户或不同状态下的不同用户预测的血压均能够具有较高的准确性。

4、一实施例中，所述信号处理模块包括预处理子模块，所述预处理子模块包括峰值提取单元，所述峰值提取单元用于提取所述ppg信号中的波峰和波谷，并基于所述波峰和波谷切分所述ppg信号，得到所述脉搏波。

5、脉搏波通常包括波峰和波谷，因此，在本技术实施例中，预处理子模块可以通过确定波谷和波峰确定出脉搏波，再进行脉搏波切割，该方式可以减少甚至避免因个体化差异对脉搏波特征的影响，从而提高脉搏波提取的准确性，进而提高血压预测的准确性。

6、一实施例中，所述预处理子模块包括滤波单元，滤波单元包括：带通滤波器、savitzky-golay滤波器(一种平滑滤波器)和零相位滤波器；在所述信号处理模块切分所述ppg信号得到多个所述脉搏波之前，所述数据获取模块还用于所述ppg信号输出至所述滤波单元，以通过所述滤波单元中的所述带通滤波器、所述savitzky-golay滤波器和所述零相位滤波器进行滤波。

7、本技术实施例中，通过使用带通滤波器、savitzky-golay滤波器、零相位滤波器对ppg信号进行滤波，可以在去除ppg信号噪声和基线漂移的同时，能够保持ppg信号波形形态、波峰位置、波谷位置不发生明显改变，从而使得滤波后的ppg信号不产生相位差，由此，可以提高ppg信号的准确性，进而提高脉搏波分割的准确性，以及提高血压预测的准确性。

8、一实施例中，所述预处理子模块还包括信号质量评估单元；所述信号质量评估单元用于：计算所述ppg信号的置信度；基于所述置信度对所述ppg信号进行评分，得到该ppg信号的质量评估分数，其中，所述质量评估分数用于表征该ppg信号中所有脉搏波的质量；所述输出模块具体用于基于每一所述ppg信号的质量评估分数对每一所述ppg信号对应的血压值进行处理，输出处理后的所述血压值。

9、本技术实施例中，质量评估分数由ppg信号的置信度计算得到，可以用于表征ppg信号的质量，也可以用于表征该ppg信号中脉搏波的质量，由此，可以基于质量评估分数筛选质量较高的ppg信号，从而提高血压预测的准确性。以及，还可以基于质量评估分数对血压值进行处理，通过使得输出的血压值携带ppg信号及脉搏波的质量信息，辅助用户判断预测的血压值的可靠性，以得到更准确的血压值。

10、一实施例中，所述数据获取模块获取的ppg信号为多个，每一所述ppg信号分别对应不同的质量评估分数；所述输出模块还用于基于每一所述ppg信号的质量评估分数为各所述ppg信号分配对应的权重；基于各所述ppg信号对应的权重对每一所述ppg信号对应的血压值进行加权处理，得到加权处理后的血压值；输出所述加权处理后的血压值。

11、本技术实施例中，根据各ppg信号的质量评估分数对各ppg信号计算的血压值进行加权处理，由此，使得加权处理后的血压值与ppg信号的质量相关，从而提高预测的血压值的可靠性与准确性。

12、一实施例中，所述信号处理模块包括特征提取子模块；所述特征提取子模块具体用于：对于任意一个所述脉搏波，基于预设的关键点确定该脉搏波中的波形关键点，并基于所述波形关键点计算该脉搏波的信号特征。

13、相较于单一特征预测的血压值，血压预测时使用的信号特征越多，预测得到的血压值越准确，本技术实施例中，波形具有多个关键点，可以波形关键点，可以通过确定脉搏波的波形关键点，并利用波形关键点计算信号特征，通过不同关键点的组合，可以提取出较多类型的特征，从而提高血压预测的准确性。

14、一实施例中，所述脉搏波包括重搏波特征；所述预设分类关系还包括重搏波、生理信息、脉搏波信号特征与脉搏波分类四者之间的对应关系；所述预测模块还用于对于任意所述脉搏波，基于该脉搏波的信号特征确定该脉搏波对应的重搏波特征；基于所述生理信息、该脉搏波中的重搏波特征、该脉搏波对应的脉搏波信号特征和所述预设分类关系，确定该脉搏波对应的脉搏波分类。

15、由于健康人群的ppg信号中，通常可见明显的重搏波，而血管弹性变差或者血管外周阻力升高的人群，其ppg信号中的重搏波会趋于消失，也就是难以看出明显波峰，因此，本技术实施例中，所以基于重搏波对波形进行划分，可以起到对血管状态进行建模的作用，从而提高脉搏波分类的准确性，使得基于脉搏波分类选择的回归模型能够对脉搏波进行更准确的血压预测。

16、第二方面，本技术实施例提供一种基于ppg信号的血压测量方法，包括：获取ppg信号和用户的生理信息；所述ppg信号包括多个脉搏波；切分所述ppg信号得到多个所述脉搏波；提取各所述脉搏波中与血压相关的信号特征；基于所述生理信息、各所述脉搏波的信号特征和预设分类关系确定各所述脉搏波对应的脉搏波分类，所述预设分类关系包括生理信息、脉搏波信号特征与脉搏波分类三者之间的对应关系；根据各所述脉搏波对应的脉搏波分类，分别将各所述脉搏波输入与脉搏波分类对应的回归模型中，得到各所述回归模型预测的血压值；其中，预设有多个所述回归模型，每一所述回归模型分别与不同脉搏波分类对应，每一所述回归模型由对应脉搏波分类的训练数据训练得到；输出所述预测的血压值。

17、第三方面，本技术实施例提供一种血压测量系统，包括：光源；信号采集设备，用于采集基于所述光源照射后的ppg信号；如第一方面任一项所述的基于ppg信号的血压测量装置，与所述信号采集设备连接。

18、第四方面，本技术实施例提供一种计算机存储介质，所述存储介质被布置于计算机上，以使所述计算机成为如第一方面任一项所述的基于ppg信号的血压测量装置。