公开(公告)号：CN119745355A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411622930.0

申请日：2024-11-14

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 范非易 ,  刘人菊 ,  沈建飞 ,  陈益强

IPC: A61B5/021 ,  A61B5/00 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提供了一种生理语义一致的无袖带血压模型对比学习预训练方法，所述血压预测模型构建方法首先采用无标签PPG信号对模型进行无监督训练以提高模型的泛化能力，再采用有标签的PPG信号对模型进行有监督训练以训练模型的预测性能，最后采用少量的目标对象的有标签PPG信号对模型进行个性化训练以使模型具备预测目标对象血压数据的性能，其中，在无监督训练过程中，基于血压关键生理知识实现数据增强以确保增强数据的质量和实用性，并通过随机特征掩蔽、特征重采样以提高模型提取特征的多样性。本发明与现有的血压预测方法相比，减少了训练过程中有标签数据的需求量，同时，基于血压关键生理信息进行数据增强与特征重建以提高血压预测模型的泛化能力。