基于生物电抗技术的心血管监测方法、系统、装置、介质及程序产品与流程

本技术涉及血压监测，特别是涉及基于生物电抗技术的心血管监测方法、系统、装置、介质及程序产品。

背景技术：

1、血压监测和心排量监测是临床上评估心血管功能和指导治疗的两种重要方法。血压监测是心血管疾病管理和预防中不可或缺的一部分，高血压是心血管疾病的主要风险之一，包括心脏病、中风、肾脏疾病等。通过定期监测血压，可以及时发现血压异常，从而采取相应的治疗或生活方式调整，以降低心血管疾病的风险。心排量监测则用于评估心脏的泵血功能，对于诊断心力衰竭、低排综合征、评估患者预后等具有重要的临床意义。

2、传统的血压监测依赖于袖带式血压计，袖带式血压计虽然被广泛使用，但存在着一些明显的局限性。首先，袖带式血压计通常只能提供单一时间点的血压读数，无法捕捉到血压在日常生活中的自然波动，从而限制了其在连续监测和长期健康管理中的应用。其次，袖带式血压计在使用过程中可能造成用户的不适，特别是在需要频繁测量的场景下，长期使用可能会导致皮肤受损或其他不适。近年来，基于光学原理的脉搏波传感技术(简称ppg)在无创血压监测领域得到了一定的应用，能够提供一定程度上的连续监测能力，其原理是利用光在人体组织中的透射或反射特性，来检测由心脏活动引起的血液容积周期性变化。然而，基于光学原理的脉搏波传感技术的准确性受到多种因素的影响，包括用户运动、环境光线变化等，使得其在临床应用中受到限制。此外，ppg设备通常需要紧贴皮肤，长时间佩戴导致舒适度下降。因此，本领域亟需一种更舒适、更便捷、无创且准确的血压监测方式。

3、传统的心排量监测方式主要有：有创心排量监测、微创心排量监测、无创心排量监测等。其中，有创心排量监测、微创心排量监测，尤其是肺动脉导管的使用，存在感染、血管损伤、心率失常等并发症的风险。无创心排量监测技术如icg，其准确性和可靠性高度依赖于操作者的技术和经验。因此，本领域亟需一种更低风险更便捷操作的心排量监测方式。

技术实现思路

1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本技术的目的在于提供基于生物电抗技术的心血管监测方法、系统、装置、介质及程序产品，用于解决现有的袖带式血压计在监测过程中不够舒适、不便捷、准确性不高的技术问题；现有的心排量监测方式风险高不便于操作的技术问题。

2、为实现上述目的及其他相关目的，本技术的第一方面提供一种基于生物电抗技术的连续血压监测方法，包括：通过电流施加设备向血压监测对象施加微小电流；捕获多个血压监测对象在被施加单频率或多频率微小电流后的即时响应，并基于生物电抗技术计算单频率或多频率微小电流所对应的电抗数据，以形成电抗数据集；对所述电抗数据集进行预处理，将所述血压监测对象的生理基本参数、血压历史数据以及预处理后的电抗数据集输入机器学习模型进行模型训练得到血压预测模型；训练完成后的血压预测模型被部署至终端，用于对当前患者的实时血压读数进行实时血压监控。

3、于本技术的第一方面的一些实施例中，在对多个血压监测对象分别施加多频率微小电流的情况下，所述血压预测模型表示为：

4、bp＝g[xfiltered(f1),xfiltered(f2),…,xfiltered(fn)；θ]；其中，bp表示预测的血压值；g[·；θ]表示基于机器学习算法的函数，该函数利用电抗谱数据作为输入；xfiltered表示预处理后的电抗信号；θ表示模型的参数，(f1,f2,…,fn)代表不同的测量频率。

5、于本技术的第一方面的一些实施例中，所述方法包括：使用四电极系统得到电抗值；所述四电极系统包括两对电极，其中一对电极用于注入微小电流，另一对电极用于测量电压。

6、于本技术的第一方面的一些实施例中，所述血压预测模型的构建过程包括：由血压监测对象的生理基本参数、血压历史数据及历史电抗数据集形成模型数据集；将所述模型数据集按照一定比例分割为训练集和测试集；将训练集输入机器学习模型进行训练，通过最小化损失函数进行模型反向传播以迭代更新模型的权重参数；将测试集输入训练好的机器学习模型进行测试，以评估模型性能。

7、于本技术的第一方面的一些实施例中，所述机器学习模型的类型包括前馈神经网络；模型包括输入层、隐藏层和输出层，其中：

8、隐藏层中第i层的输出表示为：a[]]＝g(w[l]a[l-1]+b[l]"；其中，a[l]表示第i层的激活输出，a[l-1]表示第(i-1)层的激活输出，w[l]表示第i层的权重，b[l]表示第i层的偏置，g(·)表示激活函数；

9、损失函数表示为：其中，，l表示损失函数，n表示训练样本的数量，coi表示第i个样本的真实心脏输出量，vri表示第i个样本的真实血管阻力值，是模型对第i个样本的心脏输出量预测值，vri是模型对第i个样本的血管阻力预测值。

10、于本技术的第一方面的一些实施例中，所述方法包括：根据所述血压预测模型输出的血压预测值，基于阈值进行健康状态评估，和/或实时监测和预测当前用户的收缩压和舒张压。

11、为实现上述目的及其他相关目的，本技术的第二方面提供一种基于生物电抗技术的心排量监测方法，包括：通过电流施加设备向心排量监测对象施加微小电流；捕获多个心排量监测对象在被施加单频率或多频率微小电流后的即时响应，并基于生物电抗技术计算单频率或多频率微小电流所对应的电抗数据，以形成电抗数据集；对所述电抗数据集进行预处理，将所述心排量监测对象的生理基本参数、心排量历史数据以及预处理后的电抗数据集输入机器学习模型进行模型训练得到心排量预测模型；训练完成后的心排量预测模型被部署至终端，用于对当前患者的实时心排量读数进行实时心排量监控。

12、为实现上述目的及其他相关目的，本技术的第三方面提供一种基于生物电抗技术的心血管监测系统，包括：电流注入模块，用于通过电流施加设备向监测对象施加微小电流；电抗计算模块，用于获多个监测对象在被施加单频率或多频率微小电流后的即时响应，并基于生物电抗技术计算单频率或多频率微小电流所对应的电抗数据，以形成电抗数据集并对所述电抗数据集进行预处理；血压监控模块，用于将监测对象的生理基本参数、血压历史数据以及预处理后的电抗数据集输入机器学习模型进行模型训练得到血压预测模型；心排量监控模块，用于将监测对象的生理基本参数、心排量历史数据以及预处理后的电抗数据集输入机器学习模型进行模型训练得到心排量预测模型；模型部署模块，用于将训练完成后的血压预测模型、心排量预测模型部署至终端，用于对当前患者的实时血压读数进行实时血压监控，以及对当前患者的实时心排量读数进行实时心排量监控。

13、为实现上述目的及其他相关目的，本技术的第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于生物电抗技术的连续血压监测方法，或者实现所述基于生物电抗技术的心排量监测方法。

14、为实现上述目的及其他相关目的，本技术的第五方面提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包括计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，使得所述计算机实现所述基于生物电抗技术的连续血压监测方法，或者实现所述基于生物电抗技术的心排量监测方法。

15、为实现上述目的及其他相关目的，本技术的第六方面提供一种计算机装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序；所述处理器执行所述计算机程序以实现所述基于生物电抗技术的连续血压监测方法，或者实现所述基于生物电抗技术的心排量监测方法。

16、如上所述，本技术的基于生物电抗技术的心血管监测方法、系统、装置、介质及程序产品，具有以下有益效果：

17、首先，准确度高：生物电抗技术能够充分考虑电抗的变化，更全面地反映血液和血管的实际状态。通过精细的电抗变化分析，可以更准确地推断血压变化，尤其是连续监测中能够捕捉到细微的血压波动，提供更为精确的血压信息。

18、其次，抗干扰能力强：由于生物电抗技术可以在多频率下进行测量，这使得它能够有效区分和抑制来自于非血液组织(如肌肉、脂肪等)的干扰信号，以及外界环境变化(如温度、湿度等)带来的影响。多频率数据的综合分析提高了测量的稳定性和抗干扰能力。

19、最后，解决现有技术困境：传统的血压监测技术在连续监测、用户舒适度和数据准确性方面存在限制。生物电抗技术通过无创、连续的方式监测血压，不仅改善了用户体验，减少了对日常生活的干扰，而且提高了监测数据的准确性和可靠性。特别是在动态血压变化的长期监测中，生物电抗技术能够提供更加精准和实时的血压变化趋势，对于心血管疾病的预防和管理具有重要价值。传统的心排量监测方式可靠性高度依赖于操作者的技术和经验，本技术的心排量监测方式风险低且易于操作。

20、总结而言，生物电抗技术在连续血压监测领域的应用展现了其在提高准确度、增强抗干扰能力及解决传统监测技术困境方面的独特优势。通过对电抗的综合分析，生物电抗技术为实现更高精度、更便捷、更人性化的血压监测提供了有效的技术支持。