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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于弹性腔模型和脉搏波速方程的连续血压监测方法、系统、终端及存储介质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：CN121370099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511960543.2，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权基于弹性腔模型和脉搏波速方程的连续血压监测方法、系统、终端及存储介质是由但果;张乃文;张羽;郭晓龙;马锦婷设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弹性腔模型和脉搏波速方程的连续血压监测方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及血压监测技术领域，公开了基于弹性腔模型和脉搏波速方程的连续血压监测方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：利用二元件弹性腔模型，从系统层面反映心脏射血、动脉顺应性及外周阻力之间的动态过程，建立血压与血流之间的时域耦合关系，并引入脉搏波速方程，来计算不同对象的动脉顺应性C参数来对模型顺应性C参数进行校准，得到具有针对性的血压监测结果。本发明引入了个体化的生理信息，提升了对不同对象进行血压预测的准确性和可解释性。

本发明授权基于弹性腔模型和脉搏波速方程的连续血压监测方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于弹性腔模型和脉搏波速方程的连续血压监测方法，其特征在于，所述基于弹性腔模型和脉搏波速方程的连续血压监测方法包括： 采集目标对象的多个生理信号，对所有所述生理信号进行预处理得到对应的标准生理信号，并从所有所述标准生理信号中获取多个常规参数，具体包括： 所述常规参数包括：心脏收缩射血时间、心脏舒张期时间、心动周期时间和血流量参数； 利用多个传感器对目标对象进行数据采集，得到光电容积脉搏波、心电图和心阻抗图； 利用第一滤波器将所述光电容积脉搏波、所述心电图和所述心阻抗图中的第一噪声进行滤除处理，利用第二滤波器将所述光电容积脉搏波、所述心电图和所述心阻抗图中的第二噪声进行滤除处理，得到标准光电容积脉搏波、标准心电图和标准心阻抗图； 从所述标准光电容积脉搏波中提取所述目标对象的所述心脏收缩射血时间、所述心脏舒张期时间和所述心动周期时间； 从所述标准心阻抗图中提取所述目标对象的所述血流量参数： ； 其中，表示血流量参数，表示血液密度，和分别表示血液从流到的点和点处的时间，和分别表示点和点处的动脉壁厚，表示血管长度，表示监测起点； 构建弹性腔模型，将所有所述常规参数添加到所述弹性腔模型中，以构建状态方程，对所有标准生理信号进行特征提取，得到形态特征、统计特征和序列特征，具体包括： 构建所述目标对象的弹性腔模型，并将所述心脏收缩射血时间、所述心脏舒张期时间和所述心动周期时间添加到所述弹性腔模型中： ； ； 其中，表示在第时刻的电流输入，表示心输出量，表示心动周期时间，表示心脏收缩射血时间，表示整个心动周期时间的时间索引，表示心动周期的数量，表示模型顺应性C参数，表示第时刻的电压，表示电阻； 基于所述心动周期时间，对所述标准光电容积脉搏波、所述标准心电图和所述标准心阻抗图进行统计得到统计特征，对所述统计特征进行平均处理得到形态特征； 获取多个心动周期的光电容积脉搏波信号或心阻抗图信号，计算所述光电容积脉搏波信号或所述心阻抗图信号的变异信号，得到序列特征； 构建所述形态特征、所述统计特征和所述序列特征与所述状态方程中的多个参数之间的映射，得到训练样本集，并利用所述训练样本集对所述弹性腔模型进行训练，得到预测模型； 从多个所述标准生理信号中获取脉搏波速度，根据所述脉搏波速度计算动脉壁杨氏模量，构建脉搏波速方程，将所述动脉壁杨氏模量添加到所述脉搏波速方程，得到动脉顺应性值C参数的特异性表达式； 根据所述特异性表达式计算所述目标对象的动脉顺应性值C参数，并调整所述预测模型中的模型顺应性C参数，利用调整后的预测模型监测所述目标对象的血压，得到连续血压估计值。

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