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龙图腾网获悉无锡市健维仪器有限公司申请的专利一种基于血压脉搏波的血压计算方法和血压测量设备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：CN116509354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202310404200.2，技术领域涉及：G16H50/00；该发明授权一种基于血压脉搏波的血压计算方法和血压测量设备是由杨亮;陈洪;李卓设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于血压脉搏波的血压计算方法和血压测量设备在说明书摘要公布了：本申请提供的一种基于血压脉搏波的血压计算方法，其基于原始的血压的压力脉搏波数据，拟合得到振幅曲线，然后对振幅曲线进行重采样后归一化处理，提取到计算血压值时所需的所有关键特征信息，无需采集其他数据进行辅助计算，基于压力脉搏波计算得到舒张压和收缩压的血压值，不但准确度更高，而且更有针对性；基于机器学习算法构建收缩压预测模型和舒张压预测模型，通过带有标签的训练数据对两个模型进行训练，通过特征提取，将基于原始的压力脉搏波采集的归一化重采样振幅系数分别改造为适用于舒张压预测模型和收缩压预测模型的输入数据，提高了血压检测的准确率的同时，基于确保了本申请的血压计算方法适用于不同类型的血压数据的计算。

本发明授权一种基于血压脉搏波的血压计算方法和血压测量设备在权利要求书中公布了：1.一种基于血压脉搏波的血压计算方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1：获取血压检测的原始测量数据，对舒张压和收缩压进行标注，得到：训练样本原始数据； 所述训练样本原始数据中包括：收缩压样本原始数据和舒张压样本原始数据； S2：基于所述训练样本原始数据，提取原始测量数据对应的原始脉搏波曲线；纠正误差数据后，在所述原始脉搏波曲线中寻找所有波峰点和波谷点，拟合得到波峰包络线和波谷包络线； 基于所述波峰包络线和所述波谷包络线计算拟合得到原始振幅曲线； S3：剔除所述训练样本原始数据中的异常数据后，对所述原始振幅曲线基于压力值重采样，完成对所述训练样本原始数据的数据增强操作； 再对数据增强后得到的振幅曲线的系数进行归一化，得到重采样振幅曲线系数； S4：对所述重采样振幅曲线系数依次进行特征提取操作和降维操作； 得到的低维度收缩压数据即为收缩压样本数据；得到的低维度舒张压数据即为舒张压样本数据； S5：基于机器学习算法分别生成收缩压预测模型和舒张压预测模型； S6：使用所述收缩压样本数据对所述收缩压预测模型进行训练，使用所述舒张压样本数据对所述舒张压预测模型进行训练，分别得到训练好的所述收缩压预测模型和所述舒张压预测模型； S7：获取待测量原始血压数据，提取所述待测量原始血压数据对应的原始脉搏波曲线；在所述原始脉搏波曲线中寻找所有波峰点和波谷点，拟合得到波峰包络线和波谷包络线；基于所述波峰包络线和所述波谷包络线计算拟合得到原始振幅曲线； 对所述原始振幅曲线进行压力值重采样，再对重采样后得到的振幅曲线的系数进行归一化，得到重采样振幅曲线系数； 得到所述待测量原始血压数据对应的重采样振幅曲线系数，记作：待计算振幅曲线系数； S8：对所述待计算振幅曲线系数依次进行所述特征提取操作和所述降维操作，得到所述低维度收缩压数据和所述低维度舒张压数据分别记作：收缩压输入数据和舒张压输入数据； S9：将所述收缩压输入数据输入到所述收缩压预测模型中，将所述舒张压输入数据输入到所述收缩压预测模型和舒张压预测模型中，进行血压预测；所述收缩压预测模型和所述舒张压预测模型分别输出收缩压预测值和舒张压预测值，即得到所述待测量原始血压数据对应的测量值。

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