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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市奮達智能技術(shù)有限公司申請的專利一種基于標定數(shù)據(jù)的血壓測量方法、設備及可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120360516B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510845880.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/021；該發(fā)明授權(quán)一種基于標定數(shù)據(jù)的血壓測量方法、設備及可讀存儲介質(zhì)是由金歡歡;李玉春;周侗;黃文豐;付洪兵設計研發(fā)完成，并于2025-06-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于標定數(shù)據(jù)的血壓測量方法、設備及可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請實施例提供了一種基于標定數(shù)據(jù)的血壓測量方法，包括：獲取目標用戶的標定心率值和標定血壓值，確定目標用戶所屬的目標組別，采集目標用戶實時的PPG數(shù)據(jù)和ECG數(shù)據(jù)，使用目標組別對應的分類回歸擬合模型對PPG數(shù)據(jù)和ECG數(shù)據(jù)進行處理，得到實時血壓參數(shù)，分類回歸擬合模型包括特征提取結(jié)構(gòu)和隨機森林回歸擬合模型。本方案一方面，通過標定心率值和血壓值劃分目標組別，針對不同血壓水平的人群特點，運用相應的分類回歸擬合模型，提高了測量的針對性和精準度，能更準確地識別血壓情況；另一方面，綜合利用PPG和ECG數(shù)據(jù)的峰值區(qū)域參數(shù)，結(jié)合分類回歸擬合模型，有效提升對復雜生理數(shù)據(jù)的特征提取能力和處理能力，進而提高血壓測量的準確性和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于標定數(shù)據(jù)的血壓測量方法、設備及可讀存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于標定數(shù)據(jù)的血壓測量方法，其特征在于，包括： 獲取目標用戶的標定心率值和標定血壓值； 基于所述標定心率值和所述標定血壓值之間的關(guān)系確定所述目標用戶所屬的目標組別，所述組別包括血壓較低組，血壓正常組和血壓較高組； 采集所述目標用戶實時的PPG數(shù)據(jù)和ECG數(shù)據(jù)； 提取所述PPG數(shù)據(jù)的峰值區(qū)域參數(shù)和所述ECG數(shù)據(jù)的峰值區(qū)域參數(shù)； 使用所述目標組別對應的分類回歸擬合模型對所述PPG數(shù)據(jù)的峰值區(qū)域參數(shù)和所述ECG數(shù)據(jù)的峰值區(qū)域參數(shù)進行處理，得到目標用戶當前的收縮壓和舒張壓，所述分類回歸擬合模型包括特征提取結(jié)構(gòu)和隨機森林回歸擬合模型； 所述特征提取結(jié)構(gòu)包括2層LSTM和2層全連接層； 使用目標組別對應的分類回歸擬合模型對所述PPG數(shù)據(jù)的峰值區(qū)域參數(shù)和所述ECG數(shù)據(jù)的峰值區(qū)域參數(shù)進行處理，得到目標用戶當前的收縮壓和舒張壓包括： 將所述PPG數(shù)據(jù)的峰值區(qū)域參數(shù)和所述ECG數(shù)據(jù)的峰值區(qū)域參數(shù)輸入特征提取結(jié)構(gòu)，得到多種潛在特征； 獲取多種表象特征； 將所述多種潛在特征和所述多種表象特征輸入所述隨機森林回歸擬合模型，得到目標用戶當前的收縮壓和舒張壓； 所述表象特征包括：心壓差值、標定壓差值、脈搏波傳輸時間、脈搏波傳輸速度、標定心率，標定收縮壓和標定舒張壓。

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