目的开发利用腕部采集的脉搏波信号无创估测心脏每搏输出量(stroke volume,SV)的算法,以实现在家庭环境中对SV的监测。方法 351名志愿者参与本研究,每名志愿者的样本数据包含桡动脉脉搏波信号和SV,前者使用小云心脉仪在腕部采集,后者利用超声设备获得,两者的测量同步进行。在剔除了39名有明显心血管异常的志愿者的数据后,样本数据被分为训练集和测试集两组,前者用于优化估测算法,后者用于检验算法的有效性。SV的估测方程基于在脉搏波信号上提取的6个特征点构建。考虑年龄、性别等生理因素对SV的影响,进一步按性别、年龄对志愿者进行二次分组,分别优化SV的估测方程。结果对两组志愿者估测的SV与超声测量值均显示良好的相关性,其中训练集的皮尔逊相关系数r=0.776,测试集的相关系数r=0.725。结论利用在腕部采集的脉搏波信号无创估测SV具有可行性,该方法有望实现在家庭环境中由使用者自主完成SV测量,对心血管健康的院外自主监测将是有益的补充。