基于独立成分分析的脉搏波血压算法研究

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动态血压是心血管疾病预防和诊断的重要体征参数之一。为找到一种无创、连续、方便的测量方法实现对人体血压的实时监测,本文对人体桡动脉脉搏波与血压之间的相关性、脉搏波提取过程中的干扰因素和脉搏波血压计算模型进行研究。人体动态血压可使用桡动脉脉搏波的特征参数进行测量计算。本文验证了人体桡动脉脉搏波参数与血压之间的相关性,并发现脉搏波采集过程中存在干扰因素会对脉搏波特征参数产生影响,并进而影响血压测量值。为验证脉搏波特征参数获取过程中会受到那些因素影响,设计了因子分析实验,选取血压变化、固定绷带松紧变化、不同被测试人员、不同位置四种因子进行交互实验。实验结果表明,不仅各因子分别对脉搏波特征参数存在影响,而且相互之间还存在交互作用。如果直接使用脉搏波特征参数预测人体动态血压,会存在很大干扰。为消除无关影响因子和因子之间的交互作用,选用独立成分分解的方法处理人体脉搏波,提取出仅与人体血压相关独立成分分量。并使用该独立成分分量的频谱密度作为特征参数值预测人体血压。最终构建特征参数与人体血压值之间的自回归预测模型。为验证模型,采集10位健康志愿者桡动脉脉搏波,并使用独立成分分析前后脉搏波特征参数预测血压,比较计算结果,误差由?4.7 mmHg下降到?55.2 mmHg。
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