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龙图腾网获悉无锡市中健科仪有限公司申请的专利一种针对受干扰血压动脉波形图的血压值计算方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115644833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211321935.0，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权一种针对受干扰血压动脉波形图的血压值计算方法是由方健;王胜;李洁设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对受干扰血压动脉波形图的血压值计算方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种针对受干扰血压动脉波形图的血压值计算方法，其可以无需技术人员的主观判断，即可对受干扰血压动脉波形图数据实现更高精度血压测量。本申请中先通过动态心电血压二合一设备对心电波形和血压动脉波形两者联动监测，能有效估算脉搏波传导速度并进一步计算血压值。其次，通过训练卷积神经网络构建血压测量模型，表达脉搏波传导速度与平均压和舒张压、收缩压之间的相关性。通过高质量动脉波形图中采集的PR间期、PP间期、PdH高度和PsH高度，对血压测量模型进行预训练，再通过待计算动脉波形图数据中微调用动脉波形图，对预训练过的血压测量模型进行有针对性的微调，得到训练好的血压测量模型，可对受干扰血压动脉波形图数据实现更高精度血压测量。

本发明授权一种针对受干扰血压动脉波形图的血压值计算方法在权利要求书中公布了：1.一种针对受干扰血压动脉波形图的血压值计算方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1：基于卷积神经网络构建血压测量模型； S2：按照预设的高质量阈值，基于信号质量评估方法采集N个高质量的动脉波形图，记作：基础动脉波形图；其中，N≥1000； 所述基础动脉波形图中包括： 静压曲线：静压随时间变化的曲线； 动脉波形图：动压随时间变化的曲线； II通道的心电波：II通道心电信号电压随时间变化的曲线； S3：基于示波法测出每个所述基础动脉波形图对应的收缩压、平均压、舒张压，记作标准预测结果； S4：分别采集每一个所述基础动脉波形图的基础数据构成基础数据序列，将所述基础数据对应的所述标准预测结果作为所述基础数据序列的标签； 所述基础数据包括：PR间期、PP间期、PdH高度和PsH高度； 所述PR间期：动脉波形图的峰点和心电图前方最近R波的时间差； 所述PP间期：动脉波形图的峰点和前一个峰点的时间差； 所述PdH高度：动脉波形图的峰点和后一个谷点压力差； 所述PsH高度：动脉波形图的峰点的横坐标位置，对应的静压曲线的纵坐标压力值； S5：基于所述基础数据序列，构建残缺数据序列； 预设残缺数据序列包括的序列个数InNum和每个残缺数据序列对应的残缺峰点值InP； 其中，InP小于所述基础动脉波形图中包括的峰点个数； 针对所述基础数据序列，在每个所述基础动脉波形图中，随机选择InP个峰点，将InP个峰点对应的所述基础数据都设置为0，即得到一个残缺数据序列； 共得到InNum组残缺数据序列，每组包括N个残缺数据序列； S6：将InNum组残缺数据序列与所述基础数据序列进行混杂并随机排序形成训练数据库； S7：基于所述训练数据库对所述血压测量模型进行预训练，得到预训练后的所述血压测量模型； S8：获取待计算动脉波形图数据，按照预设的训练用质量阈值，基于所述信号质量评估方法，找到质量较好的微调用动脉波形图；将所述微调用动脉波形图以外的数据记作：受干扰动脉波形图； S9：将所述微调用动脉波形图记作：基础动脉波形图，执行步骤S4~S6，将得到的训练数据库，记作：微调用训练数据库； S10：使用所述微调用训练数据库对预训练后的所述血压测量模型进行微调训练，得到训练好的所述血压测量模型； S11：针对每个所述受干扰动脉波形图，指定最高峰的横坐标和可信峰的横坐标，将两个横坐标和所述受干扰动脉波形图一起送入训练好的所述血压测量模型中，所述血压测量模型输出每个所述受干扰动脉波形图对应的预测结果； 所述预测结果包括：所述受干扰动脉波形图对应的收缩压、平均压、舒张压。

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