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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于去除年龄混淆因子的可穿戴连续血压测量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：CN116649932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310058024.1，技术领域涉及：A61B5/021；该发明授权一种基于去除年龄混淆因子的可穿戴连续血压测量方法及系统是由付治中;丁晓蓉设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于去除年龄混淆因子的可穿戴连续血压测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于去除年龄混淆因子的可穿戴连续血压测量方法及系统，其中系统具体包括数据采集模块、数据预处理模块、神经网络血压估计模型、血压显示模块几个部分。可以通过可穿戴设备采集心电Electrocardiogram，ECG信号和光电容积脉搏波Photoplethysmogram，PPG信号对血压进行估计。先对可穿戴设备采集的信号进行去噪，时间同步，归一化等一系列操作，然后再将信号放入去除年龄混淆因子可穿戴连续血压估计模型进行训练，最后用训练好的模型进行血压的估计。经过实例数据证明，模型准确率和泛化性均有提高，鲁棒性也更好。

本发明授权一种基于去除年龄混淆因子的可穿戴连续血压测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于去除年龄混淆因子的可穿戴无袖带连续血压测量方法，主要包括如下步骤： 步骤1：使用穿戴无袖带测量设备获取脉搏波信息和心电信息，利用可穿戴电、光及压力传感测量人体某一部位有关心脏及动脉搏动信息，得到心电、光电容积脉搏波及体表动脉压力信号，测量所述信号中有关血压变化； 步骤2：对心电信号和脉搏波信号进行预处理； 所述步骤2中，“心电信号和脉搏波信号预处理”，具体包括以下步骤： 步骤2.1：使用butterworth滤波器滤除心电信号和脉搏波信号的高频噪声； 步骤2.2：将心电信号和脉搏波信号周期对齐，将连续的5个心动周期对应的心电信号和脉搏波信号划分为一组输入信号； 步骤2.3：对心电信号和脉搏波信号归一化； 步骤2.4：对心电信号和脉搏波信号进行插值重采样，每个心动周期采样100个点； 步骤2.5：心电信号和脉搏波信号分别和参考心电信号和脉搏波信号计算信号质量指数，去除信号质量指数小于设定阈值的信号； 步骤3：搭建去除年龄混淆因子血压估计神经网络模型，该神经网络模型通过全连接层输出估计的收缩压或者舒张压； 所述步骤3中，“搭建去除年龄混淆因子血压估计神经网络模型”，具体包括以下步骤： 步骤3.1：神经网络模型的Input_size为2*500，具体为5个心动周期的心电信号和脉搏波信号，其中每个周期采样点为100个； 神经网络模型包括两层ANN，去除年龄混淆因子层，GRU层和全连接层； 步骤3.2：第一层为Input_size为2*500，Output_size为2*1000的ANN层，激活函数为ReLu，第二层为Input_size为2*1000，Output_size为2*250的ANN层，激活函数为ReLu； 步骤3.3：第三层将第二层输出的特征，进行去除年龄混淆因子处理，表达式如下： 其中为去年龄混淆特征，qt为第二层输出特征，K为各年龄分组平均特征，Z为平均特征，pz输入特征为各年龄分组的概率，σ为输入特征qt的长度； 各年龄分组平均特征部分，先将20-89岁的样本分为三组，分别是20-39岁，40-59岁，60-89岁；在每个组分别预训练一个平均特征抽取模型，抽取出每个年龄分组的平均特征；pz通过5层感知机连接softmax层进行概率预测，Input_size为2*500，具体为5个心动周期的心电信号和脉搏波信号；输出为年龄分别为20-39岁，40-59岁，60-89岁的概率； 步骤3.4：将得到的年龄组概率再放入一个ANN层，输出size为2*100，最终构建的去除年龄混淆因子层，输入size为2*250，输出size为2*100； 步骤3.5：第四层将第三层输出和第二层的输出拼接到一起，输出size为2*350； 步骤3.6：第五层为GRU层，输入size为2*350，输出size为2*128； 步骤3.7：第六层为全连接层，输入size为256，输出size为50，激活函数为ReLu；第七层为全连接层输入size为50，输出size为预测收缩压或者舒张压，激活函数为ReLu； 步骤4：将样本数据放入去除年龄混淆因子血压估计神经网络模型中进行训练，更新血压估计神经网络模型的参数，最后获得去除年龄混淆因子血压估计神经网络模型； 步骤5：将智能穿戴设备获取的数据输入训练完成的去除年龄混淆因子血压估计神经网络模型，获得血压估计值显示到血压显示模块。

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