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基于脉搏波的穿戴式连续血压监测方法的研究的中期报告
随着健康管理的普及和对血压监测的需求增加，传统的定期测量血压的方法已经不能满足人们的需求。穿戴式血压监测设备的问世，大大方便了人们对自身血压状况的监测，其中基于脉搏波的穿戴式连续血压监测方法备受关注。本研究旨在探索基于脉搏波的穿戴式连续血压监测方法。本报告为中期报告，主要介绍研究的进展及未来的计划。
一、研究的背景及意义
目前，血压监测是健康管理的重要内容之一。传统的血压监测方法是每天几次在相同条件下测量血压，但这种方法存在很大缺陷，例如监测时间片段不一、人机误差等问题，难以真实反映一个人的血压波动情况。而基于脉搏波的穿戴式连续血压监测方法，可以采集到连续的血压数据，并减少人机误差，更准确地了解血压波动情况，具有较大的应用价值。
二、研究的进展及成果
本研究将基于脉搏波的穿戴式连续血压监测方法分为两个部分：脉搏波信号的采集和处理、血压的计算和预测。下面将分别介绍两个部分的进展及成果。
1.脉搏波信号的采集和处理
（1）采集数据
本研究使用手腕式穿戴式血压监测设备进行脉搏波信号的采集，并同步测量袖带血压。在一天的监测过程中，每十分钟采集一次血压和脉搏波数据，一天监测时间为12小时。
（2）信号预处理
由于采集过程中可能存在伪迹和噪声等问题，需要对采集到的脉搏波信号进行预处理。本研究采用基于小波变换的去噪方法对采集到的脉搏波信号进行了预处理，有效降低了噪声的影响。
2.血压的计算和预测
（1）血压计算
通过处理采集到的脉搏波信号，可以得到心率、脉压和舒张压等信息。本研究采用机器学习算法对脉搏波信号进行处理，得出每次测量时的血压值。
（2）血压预测
本研究针对血压波动情况的复杂性，采用了一种基于LSTM的深度学习算法对未来一小时的血压情况进行预测。预测结果表明，该算法能够通过监测过程中的脉搏波信号，更准确地预测未来一小时的血压波动情况。
三、下一步的计划
本研究将进一步完善基于脉搏波的穿戴式连续血压监测方法，主要包括以下两个方面的工作：
1.打造高精度的血压预测系统
本研究将继续优化基于LSTM的深度学习算法，增加监测数据的样本量和代表性，提高血压预测的准确性。
2.提升穿戴式血压监测设备的性能
本研究将研究针对脉搏波信号的采集和处理，提高信号质量，并优化血压计算和预测算法，增加监测设备的精度和稳定性，使其更加适合日常监测使用。
四、总结
本研究介绍了基于脉搏波的穿戴式连续血压监测方法的研究进展及成果，包括脉搏波信号的采集和处理、血压的计算和预测等方面，旨在为改善传统血压监测方法的缺陷和提升健康管理技术的水平做出贡献。未来，本研究将进一步完善方法的精度、稳定性和可靠性，更好地服务于人们的健康管理需求。