【摘 要】
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为了应对高血压和相关心血管疾病引起的全球范围内的健康问题,医学界对高血压疾病的诊疗已从传统的被动药物治疗方式,逐渐转向以血压管理、疾病预防,和提早发现为主。这一系列诊疗方式的改变对血压监测技术提出了更高要求,亟需一种简单方便的非侵入连续血压测量方法进行支撑。而传统血压测量技术和仪器已无法满足这一需要,研究新型连续血压测量方法对于控制心血管疾病发病率,保障人类健康具有重要的意义。本文围绕研究新型非侵
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为了应对高血压和相关心血管疾病引起的全球范围内的健康问题,医学界对高血压疾病的诊疗已从传统的被动药物治疗方式,逐渐转向以血压管理、疾病预防,和提早发现为主。这一系列诊疗方式的改变对血压监测技术提出了更高要求,亟需一种简单方便的非侵入连续血压测量方法进行支撑。而传统血压测量技术和仪器已无法满足这一需要,研究新型连续血压测量方法对于控制心血管疾病发病率,保障人类健康具有重要的意义。本文围绕研究新型非侵入连续血压测量方法,采用数据驱动方式从血压测量模型分析,血压测量模型构建,以及血压测量模型迁移三方面进行了系统性研究。论文的主要内容及创新性如下:1.在血压测量模型分析中,首次引入压力感受器反射（ABR）神经调节模型对现有连续血压测量模型的失效问题进行了分析。提出了一种自适应变分模态分解算法作为相关生理信号的时频分析工具。该算法可将非平稳生理信号自动分解为若干子模态信号的集合,这些子模态信号在时频域上相互独立,能有效反映原信号的细节本征特性。通过定性分析和定量实验证明了ABR神经调节机制对现有连续血压测量模型的影响。这种影响造成了现有连续血压测量模型在低频血压变化测量中的失效,同时也是导致现有连续血压测量模型精度不高稳定性差的主要原因之一。为了提高连续血压测量模型在低频血压变化测量中的表现,提升模型精度和稳定性。本文有针对地提出了一种ABR神经调节机制介入下的血压相关生理信号特征,命名为心率反射率（HRR）。2.在血压测量模型构建中,采用数据驱动模型构建方法,基于梯度提升回归树构建了包括HRR在内的16种生理信号特征与血压之间的映射关系。该模型通过多生理信号特征融合的方式,增强了连续血压测量模型的表征能力。降低了ABR神经调节机制对血压测量模型的影响,提高了模型精度和稳定性。3.在血压测量模型迁移中,针对连续血压测量模型的模型参数具有个体差异性,不同个体的模型参数需要进行单独标定,模型无法广泛适用等问题。本文结合迁移学习理论,针对梯度提升回归树血压测量模型,提出了一种两阶段域迁移（TSRT）模型迁移训练方法。其基本思想是寻找不同个体或不同时段生理信号特征的相似域,帮助完成不同个体或者不同时段之间的模型迁移训练,进而简化模型标定过程提高模型适用性。
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