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申请/专利权人：中科元医智能(深圳)有限公司

摘要：本发明提供了一种基于AI的血压计算模型的构建方法、装置及电子设备，涉及医疗算法的技术领域，包括：接收血压计发送的血压样本数据，其中，血压样本数据包括：样本用户在血压测量过程中的心电信号和脉搏波信号；针对心电信号和脉搏波信号进行数据智能分析处理，确定目标参数集合；通过预设示波法血压计算模型，对目标参数集合进行深度学习处理，确定目标血压计算模型。本发明通过云服务器提取目标参数集合，并利用目标参数集合构建血压计算模型，可以显著提升血压计算模型的测量精度。

主权项：1.一种基于AI的血压计算模型的构建方法，其特征在于，所述方法应用于云服务器，所述方法包括：接收血压计发送的血压样本数据，其中，所述血压样本数据包括：样本用户在血压测量过程中的心电信号和脉搏波信号；针对所述心电信号和所述脉搏波信号进行数据智能分析处理，确定目标参数集合，其中，所述目标参数集合包括：脉搏波传播速度、呼吸信号和脉搏波包络图；通过预设示波法血压计算模型，对所述目标参数集合进行深度学习处理，确定目标血压计算模型；其中，所述针对所述心电信号和所述脉搏波信号进行数据智能分析处理，确定目标参数集合的步骤，包括：根据所述心电信号和所述脉搏波信号的信号特征，确定所述呼吸信号、所述脉搏波包络图和脉搏波滤波；并将所述心电信号和所述脉搏波信号进行对比，确定所述心电信号和所述脉搏波信号的波峰之间的时间差；通过预设血流速计算模型，基于所述时间差，确定所述脉搏波传播速度；其中，所述根据所述心电信号和所述脉搏波信号的信号特征，确定所述呼吸信号、所述脉搏波包络图和脉搏波滤波的步骤，包括：根据所述心电信号的波形的周期性变化规律，确定所述呼吸信号；通过预设自适应谱线增强器，对所述脉搏波信号进行曲线特征分析处理，确定所述脉搏波信号对应的所述脉搏波滤波和所述脉搏波包络图；其中，所述血压样本数据还包括：血压计气囊的气压压力信号，所述目标参数集合还包括：阻断时间点信息，所述针对所述心电信号和所述脉搏波信号进行数据智能分析处理，确定目标参数集合的步骤，还包括：将所述气压压力信号与所述脉搏波信号进行对比；当所述气压压力信号处于上升阶段，且所述脉搏波信号下降至预设信号阈值时，确定脉搏波消失，并记录脉搏波消失的所述阻断时间点信息；其中，所述血压样本数据还包括：血压计姿态感知模块的加速度计信号和陀螺仪信号，所述针对所述心电信号和所述脉搏波信号进行数据智能分析处理，确定目标参数集合的步骤，还包括：通过预设姿态分析模型，基于所述加速度计信号和所述陀螺仪信号，确定血压计的姿态信息，其中，所述姿态信息包括：抖动范围和倾斜角度；若血压计的所述抖动范围大于预设范围阈值和或所述倾斜角度大于预设角度阈值，则将该样本用户的所述血压样本数据标记为无效数据，并将所述无效数据删除。

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