一种基于深度学习的iPPG血压检测方法

本发明提出了一种基于深度学习的iPPG血压检测方法。本发明中，采用迁移学习策略，旨在解决iPPG数据稀缺无法完成深度学习训练的问题。利用现有的、类型丰富的且数据量充足的PPG数据对模型进行预训练，实现模型对血液容积脉搏波与血压之间存在的隐性关系的初步理解，再使用自采的iPPG数据对预训练模型进行微调，使模型更适配于iPPG检测血压的任务。数据输入模型之前，根据容积脉搏波波形特征量K值以及划分的血压区间将数据进行分类，各区间独立训练以适配不同类型的血压检测。在实际部署和使用时，以受试者首次测量真值为基准，自动分配个性化模型为其进行后续的血压检测。