【摘 要】
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血压作为人体健康评估常用的生理指标,包含着重要的人体生理信息。在一些特殊情况下,如重症监护室的病人需要长时间连续监测血压,及时发现异常血压以监控其健康状况和控制用药。而临床常用的连续血压监测方法是侵入式的,会引起病人的不适。此外,无创连续地监测血压在日常生活中对避免由异常血压引发的心血管疾病也有很大帮助。通过体表信号进行连续血压监测能降低病人的不适感,及时发现异常血压并控制。在可观测的体表信号中,
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血压作为人体健康评估常用的生理指标,包含着重要的人体生理信息。在一些特殊情况下,如重症监护室的病人需要长时间连续监测血压,及时发现异常血压以监控其健康状况和控制用药。而临床常用的连续血压监测方法是侵入式的,会引起病人的不适。此外,无创连续地监测血压在日常生活中对避免由异常血压引发的心血管疾病也有很大帮助。通过体表信号进行连续血压监测能降低病人的不适感,及时发现异常血压并控制。在可观测的体表信号中,脉搏信号包含着丰富的循环系统生理信息,与血压息息相关,并且其采集设备也便于集成于可穿戴健康监测设备中。本文旨在通过脉搏信号实现无创、连续、准确的血压监测,主要内容如下:（1）提出一种融合多特征的血压回归监测方法:研究了脉搏信号与血压间的关系,针对现有基于MK-EE、L-MK和M-M模型的血压监测方法准确性较低、个体差异较大这一问题,本文提出一种基于15个脉搏特征参数的特征集,该特征集包括脉搏到达时间、主波峰值、升支夹角、2/3主峰宽度等,并根据这一特征集提出一种融合多特征的血压回归监测方法。与上述模型的血压监测结果相比,本方法中收缩压（Systolic Blood Pressure,SBP）的平均绝对误差下降了48.2%,舒张压（Diastolic Blood Pressure,DBP）的平均绝对误差降低了34.8%。（2）提出一种基于脉搏信号的CNN+GRU联合血压监测模型:从基于深度学习的血压监测方法能自动选取与血压监测相关的脉搏信号特征,降低人工选取特征的成本并提高血压监测的准确性这一角度出发,本文提出一种基于脉搏信号的CNN+GRU联合血压监测模型,该模型通过卷积层进行特征提取,通过门控循环单元（Gate Recurrent Unit,GRU）层对特征进行融合处理。与其他模型相比,该模型具有记忆性,能学习过去时刻信息与当前预测时刻血压的相关关系,SBP和DBP的平均绝对误差分别下降了34.2%和31.8%;与基于循环神经网络的模型相比,该模型能够降低计算成本,减少网络间部分无用连接,SBP和DBP的平均绝对误差分别下降了19.4%和31.8%。同时,本文通过实验验证并分析讨论了GRU层数和信号输入长度对模型监测结果和运行时间的影响,以建立准确度较高的血压监测模型。
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