【摘 要】
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连续血压测量是评估人体心血管系统健康状态、预防控制高血压的重要手段之一,但现有连续血压测量方案存在束缚性或需要其他监测方式配合的不足,并不适用于长时间的动态血压监测,而基于心冲击图（Ballistocardiogram,BCG）的血压测量方式具有无束缚且信号监测稳定的特点。因此,为提升血压测量精度,扩宽血压测量应用场景、实现无束缚连续血压测量而进行基于BCG信号的血压测量研究是具有一定意义的。本文
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连续血压测量是评估人体心血管系统健康状态、预防控制高血压的重要手段之一,但现有连续血压测量方案存在束缚性或需要其他监测方式配合的不足,并不适用于长时间的动态血压监测,而基于心冲击图（Ballistocardiogram,BCG）的血压测量方式具有无束缚且信号监测稳定的特点。因此,为提升血压测量精度,扩宽血压测量应用场景、实现无束缚连续血压测量而进行基于BCG信号的血压测量研究是具有一定意义的。本文以实现无束缚连续血压测量为目的,以BCG信号为研究对象,开展了基于BCG信号特征参数与血压之间的相关性研究。利用心动周期下BCG信号产生机制与血压形成之间的关系,分析了利用BCG特征参数实现血压测量方案的可行性,完成了BCG特征参数提取等相关工作。为获取更高精度的血压预测模型,开展了特征参数优选及血压模型优化研究,完成了构建BCG-血压数据库相关实验,开展了血压跟踪验证实验。本文主要研究内容如下:（1）研究了基于BCG信号实现血压测量方案的可行性。以心动周期为媒介,从BCG信号与血压之间的理论关系着手,分析了BCG特征参数与血压之间的关联性,对比运动前后BCG信号特征参数变化情况,确立了以BCG特征参数实现BCG血压测量的方法。参考生物学群落种群思想,利用基于皮尔逊相关系数的DBSCAN聚类算法获取了用于构建血压模型的BCG特征模板,并从BCG特征模板中提取了幅值、波群时长、波群面积及频域能量等47个BCG波形特征参数。（2）开展了BCG信号血压算法研究。进行了BCG特征参数与血压之间的关联性研究,针对BCG波形特征参数存在冗余的问题,开展了以mRMR方法实现降低BCG特征参数冗余度及优选特征参数集的研究。提出了mRMR-BP神经网络模型、PSO-mRMR-BP神经网络模型,分析并对比验证了其血压预测模型的性能。（3）进行了基于BCG信号血压模型构建及验证等相关实验研究。为扩大BCG-血压数据库血压样本范围,开展了静动态血压测试。为验证本文所提出的PSOmRMR-BP模型的有效性,进行了群体血压跟踪及午休短时血压跟踪的验证实验。本文在分析BCG信号可实现连续血压测量的基础上,研究了BCG信号特征参数与血压之间的机制关系,并建立了基于特征参数的PSO-mRMR-BP神经网络血压预测模型,为利用BCG信号实现连续血压测量研究提供了一定的参考价值。
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