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龙图腾网获悉瑞科高维度医疗器械科技(成都)有限公司申请的专利结合深度学习和临床先验知识的PPG血压估计方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119632524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411917198.X，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权结合深度学习和临床先验知识的PPG血压估计方法及系统是由张劲;何凌;谯明鸿;曾帝设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合深度学习和临床先验知识的PPG血压估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合深度学习和临床先验知识的PPG血压估计方法及系统，结合深度学习和临床先验知识的PPG血压估计方法先通过信号采集模块获取脉搏波信号；再对脉搏波信号进行预处理，分别输出第一支路脉搏波信号和第二支路脉搏波信号；然后将第一支路脉搏波信号进行维度转换并通过深度学习网络提取多维特征，提取第二支路脉搏波信号中临床先验知识特征；最后，根据多维特征与临床先验知识特征构建相应时间段的血压估计模型，并通过血压估计模型预测输出对应时间段的血压值，从而通过结合深度学习和临床先验知识的双分支特征提取提高所提取的PPG特征与BP的相关性及血压测量精度，保证该血压估计方法的有效性、可解释性，并提高估计血压值的可信度。

本发明授权结合深度学习和临床先验知识的PPG血压估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合深度学习和临床先验知识的PPG血压估计方法，其特征在于，所述结合深度学习和临床先验知识的PPG血压估计方法包括以下步骤： 获取脉搏波信号； 对所述脉搏波信号进行预处理，分别输出第一支路脉搏波信号和第二支路脉搏波信号； 将所述第一支路脉搏波信号进行维度转换，并通过深度学习网络提取多维特征； 提取所述第二支路脉搏波信号中临床先验知识特征； 根据所述多维特征与所述临床先验知识特征采用AutoML自动机器学习作为建模策略构建相应时间段的血压估计模型，并通过所述血压估计模型预测输出对应时间段的血压值； 所述对所述脉搏波信号进行预处理的步骤具体为： 先消除所述脉搏波信号中的噪声信号和不连续饱和信号，并筛除所述脉搏波信号中的异常片段；消除脉搏波信号中的噪声信号和不连续饱和信号具体为：对于上午、下午及晚上三个时间段的PPG数据，先使用通带为0.5Hz-5Hz的5阶巴特沃兹带通滤波器来消除基线漂移和高频噪声；然后去除不连续信号和具有饱和振幅的信号：将PPG信号分割为长10秒的片段，在每一长10秒的PPG片段中，如果任何三个相邻的采样点具有相等的值，则该片段为包含不连续或饱和的PPG数据，便删除这一长10秒的PPG片段；筛除脉搏波信号中的异常片段具体为：截断所有片段中PPG信号的振幅，以去除小于零的振幅值，留下振幅为正的PPG信号；定义了两种不同的卷积核：，，其中，fs是PPG的采样频率，w1和w2是两个手动定义的时间变量，分别用来突出每个心动周期和PPG收缩峰值，w1和w2的值分别等于每个心动周期和每个收缩峰的持续时间；然后，将这两个卷积核应用于滤波后的PPG片段，产生两个卷积后的信号，即卷积信号PPGbeat和PPGpeak：，，其中，PPGseg代表滤波后的PPG片段，卷积分别在每个心动周期和收缩峰值的范围内产生较高的振幅；为了进一步定位每个心脏收缩峰值，使用计算一个阈值曲线，其中，α是与PPGbeat相关的偏移量，表示为：，z是PPGseg的算术平均曲线，寻找PPGpeak大于THpeak的区间，将其视作包含PPG收缩峰的区间，通过对每个片段内的区间进行计数，得到每个PPG片段内的收缩峰数量，收缩峰数量的阈值设定为8，只保留收缩峰超过8个的PPG片段，β为系数； 再对所述脉搏波信号进行精细分割处理；具体为：在每个心动周期前后各加入一个收缩期峰值，每三个PPG收缩峰定义一个ROI，每一PPGROI包括一个完整的心动周期，以及上一个周期和下一个周期的前一个下降支和后一个上升支，形成了一个PPG窗； 所述将所述第一支路脉搏波信号进行维度转换并通过深度学习网络提取多维特征的步骤具体为： 将所述第一支路脉搏波信号转换到二维空间中，形成可见性图；具体为：先将所有提取的PPG窗的振幅重映射到0到1的范围内；将PPG的振幅峰视为具有不同高度的节点，如果连接两个节点的线段与其他结点的振幅相交，则这两个节点不具有自然可见性；反之，如果连接两个节点的线段与任何其他样本的振幅都不相交，则这两个点具有自然可见性；将任意节点与其余节点的连线段视为一个无向边，每个节点便和所有无向边构成一个无向图；根据无向图的邻接矩阵生成一个二值图像，其横坐标和纵坐标代表无向图中节点的序号；二值图像中每个像素的值取决于以横坐标和纵坐标为序号的两个节点之间的自然可见性，如果这两个节点之间存在自然可见性，则像素值设为1，否则设为0； 基于VGG19模型，提取所述可见性图中的局部特征和纹理信息； 结合卷积模块和MobileViTv2模块，提取所述可见性图中的全局拓扑结构； 所述临床先验知识特征包括时域特征、形态特征及统计特征； 时域特征：根据振幅、持续时间和特定斜率位置从PPG波形中提取了12个时域特征，从PPG波形中提取的时域特征包括PE、VD、PD、AS、DS、WH、WD、AD、DD、AA、DA和K值；其中，K值由PPG信号的最大值、平均值和最小值通过公式计算得出：，其中，PPGperiod代表一个完整的PPG波形周期； 形态特征：通过48个特征参数描述PPG波形；PPG波形从PEAK点垂直分为两部分，对于左侧部分，在分解线上将WH分成10个部分，计算每个WH段点到左侧波形的水平距离，得到SW[x]；根据WD分段点到右侧波形的距离，计算右侧部分的DW[x]，相应的SW[x]和DW[x]的和及比值可得到SW[x]和DW[x]的和SSD、SW[x]和DW[x]的比RSD； 统计特征：采用中心倾向、离散性和形状原则提取了六个统计特征，将PPG信号描述为一个概率分布；统计特征包括均值ME、方差VAR、边际因子MF、形式因子FF、偏斜度SK和峰度KU，，，，，，；其中，是PPG周期中的采样点，表示信号周期的长度。

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