基于智能手机PPG信号的血压估测方法

作者：李映辉; 唐晓英^*

来源：生命科学仪器, 2023, 21(04): 40-45.

• 智能手机
• PPG信号
• 信号处理
• 机器学习
• 血压估测

由于传统血压计的应用场景有限，为了更灵活便捷地估测血压，本文提出了一种基于智能手机光电容积脉搏波(Photoplethysmography, PPG)信号的血压估测方法。利用智能手机采集用户的指端视频并将视频转化为PPG信号，再利用一维U-net网络对PPG信号去噪去基线，对处理完成的信号使用加入残差模块的卷积神经网络进行信号质量分类，之后将分类得到的高质量PPG信号进行特征提取，最后将信号特征与用户生理特征(身高、体重、年龄和性别)结合，通过随机森林算法建立特征与血压的回归模型，完成血压估测。实验采集了83名受试者的数据，在测试集17例数据上，血压模型估测血压的平均误差为：收缩压(SBP)-0.62±3.29mmHg,舒张压(DBP)0.34±3.67mmHg。本研究在一定程度上证明了智能手机提取的PPG信号在血压估测上有较大价值，也为智能手机估测血压这一研究方向提供了技术参考。

• 单位
  北京理工大学; 生命学院