提高电子血压计个体适应性检测能力的研究

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随着人们生活水平的提高,近年来我国在疾病的流行趋势上发生了显著变化。高血压是我国老年人群中最常见的患病率最高的慢性疾病,是老年人致死、致残的主要原因之一,也是全球范围内最重大的公共卫生问题。血压(Blood Pressure,BP)是反映心血管系统状态的重要生理参数,准确的血压测量在临床诊断和心血管病人长期治疗中占据非常重要的地位。目前在临床中血压无创检测(Non-invasive measurement)的主要方法为水银血压计和基于示波法(Oscillography method)的电子血压计。随着电子技术的发展,如今在家庭保健、临床生理监护以及动态血压测量中电子血压计测量已成为主导方法。虽然人们还在探索其他更有发展前景的血压无创测量技术,如张力测量法、容积补偿法、脉搏波传递时间测量法等,然而至今未得到临床的完全认同,尚处在不断改进和完善中。对于应用最广泛的示波法电子血压计,其检测算法主要还是基于固定比率系数(Constant ratio method)和特征点法(Characteristics method)。但是这两种方法存在着不可克服缺点:1.固定比率系数法的系数是通过统计方法得到,它受脉搏波幅、杨氏模量、心率、血管壁黏滞度等因素的影响,个体适应性比较差。2.特征点法从理论上来看能够很好解释收缩压和舒张压出现的时刻,但由于背景噪声和个体差异性,也很难准确得到血压参数。所以,为了降低由于个体差异等因素带来的电子血压计测量误差,提高仪器对血压测量的个体适应性,本文主要做了如下几方面的工作:1.合理的控制血压测量时的充放气速度,特别是在放气过程中运用了脉宽调试技术(Pulse Width Modulation,PWM),实现袖带压的匀速放气,以获取恰当的脉搏波信号,为血压的准确测量提供了前提条件。2.在脉搏信号(Pulse signal)特点分析的基础上提出了利用小波变换(Wavelet Transform,WT)对信号特征点进行识别的方法,并且根据心率值调整重采样率(Resample),以提高固定尺度下特征点识别的能力,最后介绍了在单片机(Microprocessor)上实现该算法过程。经样机与水银电子血压计的比对试验和统计分析,证明该方法对血压测量具有良好的个体适应性和稳定性。
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