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Non-contact continuous blood pressure measurement based on imaging equipment

血压计 光容积图 生物医学工程 计算机科学 血压 压力测量 材料科学 人工智能 计算机视觉 医学 工程类 内科学 机械工程 滤波器(信号处理)
作者
Ying Guo,Xiaohua Liu,Lingqin Kong,Ming Liu,Yuejin Zhao,Liquan Dong
标识
DOI:10.1117/12.2540316
摘要

An optical and non-contact continuous measurement method to detect human blood pressure through a high-speed camera is discussed in this paper. With stable ambient light, photoplethysmographic (PPG) signals of face and palm area are obtained simultaneously from the video captured by high-speed camera, whose frame rate should be higher than 100 frames per second. Pulse transit time (PTT) is measured from the R-wave distance between the two PPG signals. The Partial least squares regression( PLSR) model was established to train the samples, and the relationship between PTT and blood pressure, including intra-arterial systolic pressure (SBP) and diastolic pressure (DBP), was established to obtain blood pressure. Compared with the output of traditional sphygmomanometer, the blood pressure data collected from non-contact system has little error and meets the fitting conditions. We first proposed an accurate video-based method for non-contact blood pressure measurement using machine learning, and the average error of SBP is 0.148mmHg and of DBP is 0.359mmHg.
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