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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于光电容积脉搏波实现有创血压波形估计的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：CN114587310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210280125.9，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权一种基于光电容积脉搏波实现有创血压波形估计的方法是由张光磊;麻琛彬;孙洋洋;张鹏设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光电容积脉搏波实现有创血压波形估计的方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于光电容积脉搏波实现有创血压波形估计的方法，包括：采集监测人体的光电容积脉搏波信号，同时收集连续血压波形作为参考血压信号；进行数据预处理，得到训练数据；采用BEFS算法筛选具有鉴别意义的信息参数作为深度学习模型的先验信息；搭建用于无袖带血压波形连续估计监测的深度学习模型，包括深度特征提取网络、先验信息融合模块以及知识蒸馏训练架构；将训练数据划分训练集、验证集和测试集，并训练和验证模型；采集用户PPG数据，输入得到深度学习模型中，输出用户的预测血压波形。本发明通过优化深度特征和整合原始PPG的形态学特征，制定KD‑Informer，提供了连续的血压波形预测，更能反映动脉血管内血压的连续变化。

本发明授权一种基于光电容积脉搏波实现有创血压波形估计的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光电容积脉搏波实现有创血压波形估计的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采集监测人体的光电容积脉搏波信号，同时收集连续血压波形作为参考血压信号； S2，对步骤S1中获得的光电容积脉搏波信号及参考血压信号片段进行数据预处理，得到训练数据； S3，通过步骤S2数据预处理获取的训练数据，计算得到大量的PPG形态学参数，然后采用BEFS算法筛选具有鉴别意义的信息参数作为深度学习模型的先验信息，具体包括： 采用Wrapper和Embedded方法分别过滤出具有前k位的特征子集，用于估计收缩压和舒张压，并将合并后的集合作为基线集； 然后，在特征参数的后向消除阶段，依次消除重要性最低的特征，将剩余的特征集输入到回归器以拟合血压值，并根据优化后的回归结果考虑最终的特征集，作为深度学习模型的先验信息； S4，搭建用于无袖带血压波形连续估计监测的深度学习模型，得到具有KD策略的新型Informer架构KD-Informer，KD-Informer采用Informer作为学习共享高级特征的骨干网络，采用带有压缩和激发模块的ResNet结构用于融合先验信息，基于响应的KD策略，将教师Informer学到的知识转移到轻量级学生Informer上；新的特征融合方法自适应地调整特征比例因子，这种方法通过训练多层感知器来更新特征权重，融合操作定义如下： ； 其中，，b是偏置值；全连接层的非线性空间映射能够权衡先验知识和来自深层特征的信息； S5，将步骤S2中数据预处理获取的训练数据按照一定比例划分训练集、验证集和测试集，其中，利用训练集和验证集对步骤S4建立的深度学习模型进行训练和参数选择，测试集用于检验经训练和参数选择后得到的深度学习模型的泛化能力； S6，采集用户的待测光电容积脉搏波信号数据，输入步骤S5得到的深度学习模型中，输出用户的预测血压波形。

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