基于Transformer模型的连续无创血压预测方法

来源：电子测量技术杂志2024年第3期北京时间：

作者：田俊豪，刘立程，王小林，刘梅

单位：1.广东工业大学信息工程学院 广州 510006; 2.中国科学院北京纳米能源与系统研究所 北京 101400; 3.广州中医药大学基础医学院 广州 510006

摘要：动脉血压（ABP）波形包含丰富的心血管信息，有助于心血管疾病的预防和诊断。目前大部分基于光电容积脉搏波描记法（PPG）的血压预测方法仅预测收缩压（SBP）和舒张压（DBP），本文提出了一种由PPG信号预测ABP波形的血压测量方法。首先使用PPG信号作为输入，通过线性映射到高维空间，然后利用Transformer编码器结构进行特征提取，最后由线性层输出预测的ABP波形，由预测的ABP波形可计算出SBP和DBP等血压参数。实验结果显示，Transformer网络在MIMIC数据集中预测的ABP波形与实际波形的拟合效果良好，计算得到的SBP和DBP预测误差分别为(3.76±5.66) mmHg、(2.20±3.77) mmHg，且该方法符合美国医疗仪器促进协会（AAMI）的标准，同时在英国高血压协会（BHS）标准中达到 A 级。

关键词：动脉血压;光电容积脉搏波;无创;Transformer;注意力机制

基金资助：广东省教育厅自然科学基金(2019KZDZX1040)项目资助