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龙图腾网获悉东北大学秦皇岛分校申请的专利一种基于便携式脉诊仪的血压精准测量方法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：CN120381253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510765217.X，技术领域涉及：A61B5/0225；该发明授权一种基于便携式脉诊仪的血压精准测量方法是由赵玉良;孙天昂;张淳;孟德华;吕晓永设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于便携式脉诊仪的血压精准测量方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于便携式脉诊仪的血压精准测量方法，通过采集受试者的脉搏和血压数据，并进行系统的数据处理和分析，实现对血压的精准预测。该方法包括利用便携式脉诊仪采集左右手脉搏数据，并同步采集血压数据以建立脉搏与血压的映射关系。数据处理步骤包括数据清洗、香农采样及小波阈值去噪算法，确保脉搏信号的准确性和可靠性。通过构建基于HunterPreyOptimizationHPO改进的机器学习回归模型，结合XGBoost算法进行预测，提升模型的泛化能力和稳定性。该模型采用均方误差MSE作为损失函数，通过自适应学习率调整策略进行迭代优化，有效减少过拟合，提高预测精度。最终，通过模型对受试者的脉搏数据进行血压预测，并进行误差分析，验证模型的临床应用效果。本发明具有高效性、准确性和稳定性，为便携式血压测量提供了一种非接触式、便捷的技术方案。

本发明授权一种基于便携式脉诊仪的血压精准测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于便携式脉诊仪的血压精准测量方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：获取受试者左右手脉搏和血压数据； 步骤2：对步骤1中获取的左右手脉搏数据进行预处理，获得最终脉搏数据集； 步骤3：将步骤2获得的最终脉搏数据集按8:2的比例划分为训练集和测试集，确保模型训练和测试的样本独立，增强模型的泛化能力； 步骤4：搭建基于HunterPreyOptimizationHPO改进的机器学习回归模型，以提高血压预测的精度和稳定性；具体包括以下子步骤： 步骤4.1：构建以HPO算法为基础的机器学习回归模型，优化模型的权重参数，以提升模型的收敛速度和准确性； 步骤4.2：将步骤4.1中的HPO算法与eXtremeGradientBoostingXGBoost回归模型结合，有效提升模型的性能； 步骤4.3：对步骤4.2中改进的机器学习回归模型进行参数迭代优化，并应用自适应学习率动态调整学习率，减少过拟合并提升模型的稳定性；自适应学习率的动态衰减机制公式为： 其中，为新的学习率，为初始学习率，为衰减因子，为当前的训练轮次，为学习率更新的间隔；通过动态调整学习率，模型能够在早期学习阶段快速收敛，并在后期逐渐减小学习率以避免参数波动，从而减少过拟合问题；同时，通过自适应学习率策略，模型能够根据不同数据复杂性动态调整优化步长，使模型训练更加稳定，提升了整体预测性能；在损失函数的选择上，采用均方误差MSE作为评估标准，MSE公式为： 其中，为样本数，为真实值，为模型预测值；MSE能够有效反映模型对真实数据的拟合程度，作为回归模型的优化目标，有助于HPO算法对参数的精细调整，使模型更好地捕捉血压数据中的细微差异； 步骤5：使用训练完毕的机器学习回归模型对受试者的血压进行预测。

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