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申请/专利权人：重庆理工大学

摘要：本发明公开了一种基于PPG信号的中心动脉压波形重构的系统及方法，涉及人工智能与医疗器械研发技术领域。本发明包括数据采集控制模块、数据处理模块、桡动脉压测量模块、中心动脉压测量模块和数据显示模块；数据采集控制模块由指套式光电传感器、导线和生理信号采集电路组成，控制其他模块进行顺序测量和处理，桡动脉脉搏信号通过指套式光电传感器把光信号反映并转换为PPG信号。本发明通过一系列的改进，在使用时无需人工提取特征、无需建立中间仿真模型及其参数估计，建立一种直接从外周血压PPG信号到桡动脉脉搏波再到中心动脉压的一种端到端的重构模型，有效提升了中心动脉压波形的重构精度。

主权项：1.一种基于PPG信号的中心动脉压波形重构的系统，其特征在于：包括数据采集控制模块、数据处理模块、桡动脉压测量模块、中心动脉压测量模块和数据显示模块组成；所述数据采集控制模块由指套式光电传感器、导线和生理信号采集电路组成，控制其他模块进行顺序测量和处理；所述数据处理模块负责接收数据采集模块的信号与预处理，并将数据发送给指定模块进行进一步处理；所述桡动脉压测量模块通过接受数据处理模块发送的处理后的PPG信号，并经过CBi-SAN神经网络计算获得桡动脉压的重建波形；所述中心动脉压测量模块接收桡动脉压测量模块所测的桡动脉压波形数据，并经过CBi-SAN神经网络计算获得中心动脉压的重建波形；所述数据显示模块接收并显示桡动脉压测量模块输出的重构桡动脉压波形以及中心动脉压测量模块输出的重构中心动脉压波形和基本参数；CBi-SAN神经网络模型是由是由多组独立的一维CNN卷积层、Bi-LSTM，自注意力机制网络与全连接层串联而成；CBi-SAN神经网络的输入Xt先后分别为PPG信号与桡动脉压波形信号，通过多组并联的一维CNN卷积运算，经过批归一化Bn和激活函数Sule的处理得到包含信号波形局部特征的特征张量，由Concat函数实现张量叠加得到波形特征X′m；再送入Bi-LSTM实现对血压波形全局特征的更新，再经过自注意力机制通过对权重的调整进一步强化模型对局部特征的更新能力，最后经过全连接层先后获得重建的桡动脉压重建波形与中心动脉压重建波形Yt。

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