一种结合传统示波法与新型k-means算法的血压判定方法

发布时间：2021-04-12 06:08

　　提高血压测量准确度是预防高血压的重要途径。针对示波法仅由经验确定一组比例系数使血压测量不准的问题,提出一种多方法结合的血压判定方法。将前处理后的包络特征通过分类模型匹配一组最适用的比例系数,再采用示波法估计血压。分类模型离线训练,首先利用新型k-means算法对包络唯一聚类,然后各类包络分别采用梯度下降法获取一组最优比例系数,最终由多类包络的质心向量与比例系数构成分类模型。利用33例对象做对比实验,对比水银法,测量值的相关系数可达0. 91,且准确度符合AAMI-SP10及ESH的一级标准要求;另以ESH为中间标准对比传统示波法,5 mm Hg偏差内达标量的平均增长率为10. 5%,10 mm Hg偏差内达标量的平均增长率为6. 8%。这说明,所提出的方法不仅准确性良好,而且较传统示波法具有一定优越性。 

【文章来源】：中国生物医学工程学报. 2020,39(02)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

振荡波预处理

基于包络特征匹配比例系数的关键在于构建分类模型。分类模型由包络的类别标签及对应各类包络的比例系数构成，然而拟合后的振荡波包络没有任何标签属性，因此需要通过无监督学习添加标签。k-means是一种典型的无监督学习方法，采用贪心策略，原理简单，聚类性能良好。针对传统kmeans算法存在的类别数事先无法确定、初始聚类中心随机选定等问题，周世兵等[26]提出一种可确定最佳聚类数的新型k-means算法，保证了聚类结果的唯一性和稳定性。本研究采用此新型k-means算法，对包络聚类通过AP算法确定类别数，选取距离所有样本中心最近的一个样本作为第一个初始聚类中心，再基于最大最小距离算法确定其他聚类中心。采用轮廓系数Silhouette对聚类效果进行评价，其最大值对应的类数为最佳类别数。对于样本i，设a(i)为样本i与类内其他所有样本的平均距离，b(i)为样本i与到其他每个类中样本平均距离的最小值，则样本i的轮廓系数sil(i)为聚类结果为已划分的k类包络及每类包络的质心向量，多类包络下的质心向量集合是构建分类模型的关键部分，在估计血压时，通过计算输入的包络特征与质心向量的距离来确定该包络的类别，进一步匹配适用该包络的比例系数。

本研究的数据采集环节与江苏鹿德医疗电子股份有限公司合作完成，试验前已签署受试者同意书。实验对象共33例，均无严重的血液循环障碍，控制年龄、性别、体位、采样频率及信号来源等变量，其中年龄及性别信息如表1所示。选用一般型号的水银血压计和电子血压计，对33例实验对象总计进行了4轮同等采样，单轮采样过程中对每例对象交替使用两种测量工具，各取3次有效数据，记录每例对象每次测量的水银测量值，并保留传感器的原始混合数据。实验假设有二:一是与水银法相比，本方法的测量准确度满足国际标准要求;二是与传统示波法相比，本方法在测量准确度上具有优越性。

【参考文献】：
期刊论文
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[4]基于支持向量回归的人体血压预测方法[J]. 赵谞博,赫英迪,李信政,任蓉,任家东.  燕山大学学报. 2017(05)
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[7]无创血压测量方法的研究进展[J]. 蒋巍巍,季忠.  中华高血压杂志. 2015(07)
[8]基于高斯拟合的神经网络血压测量算法[J]. 温亮,李振波,陈佳品,张大伟.  传感器与微系统. 2014(04)
[9]基于示波法的血压测量新方法[J]. 侯功,邓辉.  现代电子技术. 2012(22)
[10]基于示波法测量血压的算法改进[J]. 王维维,蒲宝明,李生金,贺宝岳.  计算机系统应用. 2012(02)



本文编号：3132774