一种动态血压监测模型的训练方法

本发明涉及一种动态血压监测模型的训练方法，属于模型训练领域，解决了现有技术中无法长时间连续监测、不包含信号频域信息、精度和准确性低的问题。包括：同步采集BCG信号和ABP信号，对采集到的BCG信号和ABP信号进行处理并构建BCG‑ABP数据集；利用所述BCG‑ABP数据集对ABP预测模型进行训练；其中，所述ABP预测模型包括BCG重构模块和时频域信息融合预测模块，所述BCG重构模块，用于对输入BCG信号进行多尺度特征提取并经潜在变量重构得到重构BCG信号；所述时频域信息融合预测模块，用于融合所述重构BCG信号的时频域特征进行ABP预测；训练所述ABP预测模型时的总损失包括BCG信号的重构损失、潜在变量空间的KL散度损失与ABP预测损失。具有长时间连续监测、充分利用信号频域信息、精度和准确性较高的优势。