优化的心电与脉搏波血压检测算法：特征点提取与分析

“基于心电与脉搏波的血压检测算法的改进.pdf” 本文主要探讨了在无创连续血压监测技术中，如何通过改进心电图（ECG）和光电容积描记法（PPG）的特征点检测算法来提高血压测量的精度和效率。作者徐久强、蔺弘济、李晗和赵海来自东北大学信息科学与工程学院，他们在2014年发表的研究中提出了一种新的差分算法，旨在解决原有算法计算量大、特征点识别不准确的问题。 传统的基于ECG和PPG的血压监测方法依赖于特征点的精确提取，如ECG的R波和PPG的峰值等。这些特征点的检测对于计算脉搏波传播时间和进一步推算血压至关重要。然而，原始算法在处理大量实时数据时可能会遇到计算效率低下的问题，影响到实时血压监测的准确性。 文中提出的改进差分算法显著提高了算法的运行效率，同时保证了特征点检测的精度。通过对采样数据进行相关性分析和回归分析，研究发现脉搏波传播时间与收缩压有强烈的相关性，与舒张压则呈现中度相关。这意味着通过精确测量脉搏波传播时间，可以更准确地估算出个体的收缩压和舒张压。 实验结果显示，应用改进后的特征点提取算法，计算出的脉搏波传播时间准确度较高，进而计算出的血压值也符合AAMI（美国自动体外除颤器制造商协会）的国际标准，即无创血压监测误差的要求。这表明该算法在实际应用中具有良好的可行性和可靠性，为无创连续血压监测提供了更为高效且准确的技术支持。 关键词：心电图、脉搏波、血压、特征点检测、相关性分析、回归分析。文章被分类在技术领域中的TP274类，具有较高的学术价值和实用价值，对生物医学信号处理和医疗设备开发等领域具有参考意义。 这项研究为无创血压监测技术的发展做出了重要贡献，改进后的算法不仅提升了血压检测的速度，还确保了测量结果的精确性，对于临床实践和远程健康监护等领域具有重要应用前景。