本技术涉及智能人体血压测量医学领域，特别涉及一种全时血压检测方法、系统。
背景技术：
1、
2、目前血压监测主要分为有创监测和无创监测两种，普通人群的日常监测通常选用无创监测。家庭日常血压测量一般使用示波法的电子血压计，该类型血压计经过多年的临床实践和市场反馈测量结果还是准确可信的，但存在的弊端是不能连续测量实时记录反映人体血压情况。为了解决该问题出现了24小时动态血压仪，但该类型的血压计仍然使用的是示波法，可以手动设置测量间隔时间，属于伪连续血压测量，而且由于仍然需要充气加压测量，夜间测量会对睡眠造成影响，对用户使用来说不是十分友好。为了真正实现连续血压测量近几年陆续出现了采用ecg+ppg、bcg+ppg、bcg+ecg+ppg或多通道ppg连续血压测量方法，相关的文献有如下的公开专利：cn107854123a、cn111000544a等，但该方法存在的弊端是采集多部位生理信号，设备比较复杂，需要事先知道自己的血压，或者找一台血压计测量一下自己的血压值并将参考血压手动输入程序，才能获得准确的血压值，而且该方法需要经常对设备进行校准，而每个用户全天的校准血压值并不相同，清醒状态和睡眠状态下的血压往有所差异，特别是重症患者或者是术后患者，在清醒状态和睡眠状态的血压往往差异更大，而当前动态血压仪无法准确的同时测量用户清醒状态和睡眠状态的血压。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对当前动态血压仪针对用户血压监测不准确的情况提供一种全时血压测量方法、系统。
2、第一方面，本实施例提供了一种全时血压检测方法，包括：
3、通过光电容积脉搏信号获取用户手腕和/或手指的初始血压测量值以及用户睡眠状态信息；
4、通过压力脉搏波信号获取用户在当前睡眠状态信息下的肱动脉的血压校准值；
5、基于所述用户睡眠状态信息、所述血压校准值以及所述初始血压测量值确定血压校准参数；
6、构建标准血压测量模型；
7、将用户测得的所述初始血压测量值输入所述标准血压测量模型中，对所述血压校准参数进行修正，输出与所述血压校准值一致的目标血压值。
8、优选的，所述构建标准血压测量模型的方法包括：
9、构建通过光电容积脉搏信号获取用户睡眠状态信息的初始血压测量模型；
10、将所述血压校准参数输入所述初始血压测量模型中；
11、将所述血压校准值、所述初始血压测量值，所述血压校准参数输入初始血压测量模型中训练优化，获得标准血压测量模型。
12、优选的，所述血压校准值包括用户浅睡状态信息的血压校准值、用户深睡状态信息的血压校准值、用户快速眼动状态信息的血压校准值以及用户清醒状态信息的血压校准值；
13、获取所述用户浅睡状态信息的血压校准值的方法包括：通过光电容积脉搏信号获取所述用户睡眠状态信息，当所述用户睡眠状态信息为浅睡状态信息时，通过压力脉搏波信号获取用户的第一血压校准值；
14、获取所述用户深睡状态信息的血压校准值的方法包括：通过光电容积脉搏信号获取所述用户睡眠状态信息，当所述用户睡眠状态信息为深睡状态信息时，通过压力脉搏波信号获取用户的第二血压校准值；
15、获取所述用户快速眼动状态信息的血压校准值的方法包括：通过光电容积脉搏信号获取所述用户睡眠状态信息，当所述用户睡眠状态信息为快速眼动状态信息时，通过压力脉搏波信号获取用户的第三血压校准值；
16、获取所述用户清醒状态信息的血压校准值的方法包括：通过光电容积脉搏信号获取所述用户睡眠状态信息，当所述用户睡眠状态信息为清醒状态信息时，通过压力脉搏波信号获取用户的第四血压校准值。
17、优选的，所述血压校准参数包括用户浅睡状态信息的血压校准参数、用户深睡状态信息的血压校准参数、用户快速眼动状态信息的血压校准参数以及用户清醒状态信息的血压校准参数；
18、当所述用户睡眠状态信息为浅睡状态信息时，获取用户的第一初始血压测量值，通过所述第一初始血压测量值与所述第一血压校准值确定第一血压校准参数；
19、当所述用户睡眠状态信息为深睡状态信息时，获取用户的第二初始血压测量值，通过所述第二初始血压测量值与所述第二血压校准值确定第二血压校准参数；
20、当所述用户睡眠状态信息为快速眼动状态信息时，获取用户的第三初始血压测量值，通过所述第三初始血压测量值与所述第三血压校准值确定第三血压校准参数；
21、当所述用户睡眠状态信息为清醒状态信息时，获取用户的第四初始血压测量值，通过所述第四初始血压测量值与所述第四血压校准值确定第四血压校准参数；
22、优选的，所述将所述血压校准参数输入所述初始血压测量模型中的方法包括：将所述第一血压校准参数、所述第二血压校准参数、所述第三血压校准参数以及所述第四血压校准参数输入所述初始血压测量模型中；
23、优选的，将所述血压校准值、所述初始血压测量值，所述血压校准参数输入初始血压测量模型中训练优化，获得标准血压测量模型的方法包括：将所述第一血压校准值、所述第二血压校准值、所述第三血压校准值以及所述第四血压校准值和所述初始血压测量值，输入所述初始血压测量模型中训练优化，获得标准血压测量模型。
24、优选的，所述初始血压测量模型为基于深度学习迁移模型和/或transformer模型的连续无创血压预测。
25、优选的，所述初始血压测量模型包括所述深度学习迁移模型和所述transformer模型的融合。
26、优选的，所述深度学习迁移模型用于实时估计当前血压值，所述transformer模型用于对未来t时刻的血压值进行预测。
27、优选的，所述transformer模型生成的合成数据用于对所述深度学习迁移模型生成的数据进行增强。
28、优选的，所述初始血压测量模型的融合方法是所述深度学习迁移模型和所述transformer模型为根据训练模型的预测准确性和置信度分配权重，计算加权平均值。
29、优选的，将所述深度学习迁移模型的未来t时刻的血压值记为δ1，将所述transformer模型对未来t时刻的估计血压值记为δ2，将通过压力脉搏波信号获取用户未来t时刻的肱动脉的血压校准值记为δ3；
30、若δ1和δ2差值的绝对值与δ3的差值＞5mmhg，至少两次输入所述血压校准值δ3和所述初始血压测量值，直至δ2与δ3的差值小于3mmhg。
31、另一方面，本技术实施例提供了一种全时血压检测系统，包括：
32、光电容积脉搏波设备，用于通过光电容积脉搏信号获取用户手腕和/或手指的初始血压测量值和用户睡眠状态信息；
33、压力脉搏波设备，用于通过压力脉搏波信号获取用户肱动脉的血压校准值；
34、标准血压测量模型，用于对光电容积脉搏波信号获取的用户初始血压测量值进行数据校准修正。
35、优选的，所述光电容积脉搏波设备包括光电容积微控制单元、光电容积信号发生采集模块、光电容积信号处理模块、光电容积存储模块、光电容积数据传输模块和光电容积充电模块；
36、所述压力脉搏波设备包括压力脉搏波微控制单元、压力脉搏波充气模块、压力脉搏波放气模块、压力脉搏波信号采集模块、压力脉搏波信号处理模块、压力脉搏波信号显示模块、压力脉搏波存储模块、压力脉搏波按键模块、压力脉搏波数据传输模块。
37、优选的，所述标准血压测量模型设置于云端服务器，所述云端服务器通过所述压力脉搏波数据传输模块与所述压力脉搏波设备数据互传，所述云端服务器通过所述光电容积数据传输模块与所述光电容积脉搏波设备数据互传。
38、优选的，所述云端服务器与手机端、电脑端、车载终端、医护设备端中的任一项数据互传。
39、优选的，所述标准血压测量模型位于所述光电容积微控制单元内，所述光电容积数据传输模块与所述压力脉搏波数据传输模块数据互传。
40、优选的，所述光电容积数据传输模块与所述压力脉搏波数据传输模块数据互传方式为有线传输和/或无线传输。
41、优选的，所述光电容积脉搏波设备佩戴于用户的手腕和/或手指处，所述光电容积脉搏波设备与所述压力脉搏波设备通过磁吸和/或卡扣的方式实现可拆卸连接，在所述磁吸和/或所述卡扣处设置金属触点，所述金属触点将所述光电容积脉搏波设备与所述压力脉搏波设备电连接，可使得所述光电容积脉搏波设备和所述压力脉搏波设备之间的数据互传。
42、优选的，所述压力脉搏波设备可通过所述金属触点可对所述光电容积脉搏波设备进行充电。
43、优选的，所述压力脉搏波设备还包括打印模块，所述压力脉搏波微控制单元与所述打印模块连接，并用于打印全时血压测量报告。
44、与现有技术相比，本技术的优点是：
45、(1)、本技术通过将光电容积脉搏波设备和压力脉搏设备结合，同时可以采集用户的全时动态的血压测量值和间歇血压校准值以及用户的睡眠状态，并根据用户不同的睡眠状态提供与睡眠状态想对应的校准参数，用户无需手动输入，即可得到在不同睡眠状态下的血压测量结果，该结果稳定可靠，准确度高，更有利于用户了解其全时状态下的各个睡眠状态的血压值。
46、(2)本技术将全时测量了用户的清醒状态信息、浅睡状态信息快速眼动状态信息以及深睡状态信息的血压校准值，针对重症患者以及术后康复的患者清醒状态和睡眠状态下血压变化较大的情况可以提供更加有利的血压监测。
47、(3)本技术通过将用户在不同睡眠状态信息下的血压校准参数在深度学习迁移模型和transformer模型中进行不断的训练，得到了用户的在各个不同睡眠状态下最佳的血压校准模型，该模型可以预测用户在各个睡眠状态信息下的不同血压测量值，避免出现重复多次的校准，影响用户的舒适感。
1.一种全时血压检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种全时血压检测方法，其特征在于，所述构建标准血压测量模型的方法包括：
3.根据权利要求2所述的一种全时血压检测方法，其特征在于，所述血压校准值包括用户浅睡状态信息的血压校准值、用户深睡状态信息的血压校准值、用户快速眼动状态信息的血压校准值以及用户清醒状态信息的血压校准值；
4.根据权利要求3所述的一种全时血压检测方法，其特征在于，所述血压校准参数包括用户浅睡状态信息的血压校准参数、用户深睡状态信息的血压校准参数、用户快速眼动状态信息的血压校准参数以及用户清醒状态信息的血压校准参数；
5.根据权利要求4所述的一种全时血压检测方法，其特征在于，将所述血压校准参数输入所述初始血压测量模型中的方法包括：将所述第一血压校准参数、所述第二血压校准参数、所述第三血压校准参数以及所述第四血压校准参数输入所述初始血压测量模型中。
6.根据权利要求5所述的一种全时血压检测方法，其特征在于，将所述血压校准值、所述初始血压测量值，所述血压校准参数输入初始血压测量模型中训练优化，获得标准血压测量模型的方法包括：将所述第一血压校准值、所述第二血压校准值、所述第三血压校准值以及所述第四血压校准值和所述初始血压测量值，输入所述初始血压测量模型中训练优化，获得标准血压测量模型。
7.根据权利要求4所述的一种全时血压检测方法，其特征在于，所述初始血压测量模型为基于深度学习迁移模型和/或transforme r模型的连续无创血压预测。
8.根据权利要求7所述的一种全时血压检测方法，其特征在于，所述初始血压测量模型包括所述深度学习迁移模型和所述transforme r模型的融合。
9.根据权利要求8所述的一种全时血压检测方法，其特征在于，所述深度学习迁移模型用于实时估计当前血压值，所述transforme r模型用于对未来t时刻的血压值进行预测。
10.根据权利要求9所述的一种全时血压检测方法，其特征在于，所述transformer模型生成的合成数据用于对所述深度学习迁移模型生成的数据进行增强。
11.根据权利要求8所述的一种全时血压检测方法，其特征在于，所述初始血压测量模型的融合方法是所述深度学习迁移模型和所述transformer模型为根据训练模型的预测准确性和置信度分配权重，计算加权平均值。
12.根据权利要求11所述的一种全时血压检测方法，其特征在于，将所述深度学习迁移模型的未来t时刻的血压值记为δ1，将所述transformer模型对未来t时刻的估计血压值记为δ2，将通过压力脉搏波信号获取用户未来t时刻的肱动脉的血压校准值记为δ3；
13.一种全时血压检测系统，其特征在于，包括：
14.根据权利要求13所述的一种全时血压检测系统，其特征在于，所述光电容积脉搏波设备包括光电容积微控制单元、光电容积信号发生采集模块、光电容积信号处理模块、光电容积存储模块、光电容积数据传输模块和光电容积充电模块；
15.根据权利要求14所述的一种全时血压检测系统，其特征在于，所述标准血压测量模型设置于云端服务器，所述云端服务器通过所述压力脉搏波数据传输模块与所述压力脉搏波设备数据互传，所述云端服务器通过所述光电容积数据传输模块与所述光电容积脉搏波设备数据互传。
16.根据权利要求15所述的一种全时血压检测系统，其特征在于，所述云端服务器与手机端、电脑端、车载终端、医护设备端中的任一项数据互传。
17.根据权利要求16所述的一种全时血压检测系统，其特征在于，所述医护设备端包括制氧机和/或呼吸机。
18.根据权利要求14所述的一种全时血压检测系统，其特征在于，所述标准血压测量模型位于所述光电容积微控制单元内，所述光电容积数据传输模块与所述压力脉搏波数据传输模块数据互传。
19.根据权利要求18所述的一种全时血压检测系统，其特征在于，所述光电容积数据传输模块与所述压力脉搏波数据传输模块数据互传方式为有线传输和/或无线传输。
20.根据权利要求19所述的一种全时血压检测系统，其特征在于，所述光电容积脉搏波设备佩戴于用户的手腕和/或手指处，所述光电容积脉搏波设备与所述压力脉搏波设备通过磁吸和/或卡扣的方式实现可拆卸连接，在所述磁吸和/或所述卡扣处设置金属触点，所述金属触点将所述光电容积脉搏波设备与所述压力脉搏波设备电连接，可使得所述光电容积脉搏波设备和所述压力脉搏波设备之间的数据互传。
21.根据权利要求20所述的一种全时血压检测系统，其特征在于，所述压力脉搏波设备可通过所述金属触点可对所述光电容积脉搏波设备进行充电。
22.根据权利要求14所述的一种全时血压检测系统，其特征在于，所述压力脉搏波设备还包括打印模块，所述压力脉搏波微控制单元与所述打印模块连接，并用于打印全时血压测量报告。
