基于心电脉搏信号的无创血压算法研究

针对人体血压无创检测问题，提出了一种基于心电信号（Electrocardiogram，ECG）与光电容积脉搏波（Photoplethysmograph，PPG）的血压测量算法。通过脉搏波传递时间（Plusewave Transit Time，PTT）计算出收缩压；将弹性腔模型与脉搏波特征K值模型相结合，计算人体舒张压。实验中，对采集到的心电信号和指尖脉搏信号进行数字滤波，采用自适应特征提取方法对信号波形进行准确地分析计算，实现血压的无创连续监测，且计算结果与标准仪器测量结果相比平均误差小于5 mmHg。 在当今社会，随着人们健康意识的增强和医疗科技的飞速发展，血压监测已成为一个重要的医疗健康指标。在众多血压检测技术中，非侵入式测量方法因其便捷性和舒适性受到了广泛关注。基于心电图（ECG）和光电容积脉搏波（PPG）信号的无创血压测量算法的研究，正是在这一背景下应运而生。 该算法的核心原理是利用心电信号（ECG）与光电容积脉搏波（PPG）的同步测量，分析两者间的脉搏波传递时间（PTT）来计算收缩压。当心脏跳动时，产生的心电信号ECG的R波峰值可以准确地标示心脏收缩的时刻。与此同时，PPG信号反映了血液通过动脉流动的脉搏波动，其波峰时间点则对应于脉搏波在动脉中的传递时间。PTT定义为ECG的R波峰值到PPG波峰的时间差，它与血管壁的弹性、血液的黏度和血压等因素密切相关。在实际应用中，通过连续采集一定数量的心跳周期，可以建立PTT与收缩压之间的相关关系，从而实现对收缩压的准确估计。 对于舒张压的计算，算法采用了更为复杂的弹性腔模型来模拟血管的动态特性。在这个模型中，血管被视为一个有弹性的腔体，它会随着血液的流入和流出而扩张或收缩，而血管内的压力变化会受到血液容积、外周阻力等因素的影响。通过这些参数的综合分析，可以建立一个与脉搏波特征K值相关联的模型，最终推算出舒张压。这种计算方法虽然较为复杂，但可以提高舒张压测量的准确性。 在实验验证阶段，研究者使用了高精度的光电脉搏传感器和心电模块进行信号采集。采集到的信号经过数字滤波处理，以去除噪声干扰，并使用自适应特征提取方法对信号进行分析，从而提取出准确的ECG和PPG波形特征。实验结果显示，该算法能够连续监测血压，并且所计算出的血压值与传统标准仪器测量结果之间的平均误差小于5 mmHg。这一结果充分表明，该无创血压算法在准确性和可靠性方面均具有较高的性能。 这项基于心电信号和光电容积脉搏波的无创血压测量算法，为血压的非侵入性、连续监测提供了一种新的技术方案。这种方法不仅减少了患者在血压检测过程中可能遭受的不适与风险，而且在数据采集和处理上也显示出了较高的自动化和准确性。随着该技术的不断完善和优化，它有望在日常健康管理、长期医疗监测乃至远程医疗等领域发挥重要作用。可以预见，这一无创血压监测技术的应用将为提高医疗服务质量、保障人们健康水平带来新的突破。