基于ICEEMDAN与Autoformer模型的血压波形预测方法

摘要

目的 血压波形信号中蕴含着丰富的心血管生理病理信息，血压波形的连续监测对心血管状态评估具有重要意义。现有的基于脉搏波的血压预测方法，大都需要对脉搏波进行一系列数据处理并提取特征参数来估计血压，处理过程繁杂且结果不理想，无法准确估计出具有完整病理信息的血压波形。针对上述问题，本文研究基于多维脉搏波直接预测连续血压波形的方法。方法 本文提出一种改进的自适应噪声完备集合经验模态分解（ICEEMDAN）与Autoformer模型相结合的血压波形预测方法。首先采用ICEEMDAN对不同脉象的多维脉搏数据进行去噪，再通过Autoformer模型进行血压波形预测。结果 实验表明，ICEEMDAN能将脉搏数据中的高频噪声有效去除，Autoformer模型对8种脉象对应的血压预测结果的均方误差均低于0.004，精度较高。结论 本文方法在基于少量数据进行长时间序列预测方面具有较大优势，在缩短了数据处理时间的同时，也能精确预测血压波形，将来有望应用于人体血压波形测量。

关键词

血压波形预测 / 多维脉搏波 / ICEEMDAN / Autoformer模型 / 长时间序列预测