以多尺度神经网络为二叉树节点的血压估算方法及系统

本发明属于血压测量技术领域，公开了一种以多尺度神经网络为二叉树节点的血压估算方法及系统，包括将获取的光电容积脉搏信号和心电信号分别投影至高分辨率空间，获得第一输出，对第一输出进行多级分解，获得血压特征矩阵；对血压特征向量进行全局降维压缩和局部高维映射，并将其结果加权于血压特征向量，获得多模态血压特征集合；对多模态血压特征进行解码操作，学习多模态血压特征的非线性耦合关系，获得血压估算值；定义目标函数，优化血压估算模型参数。本发明将树型算法的低计算成本推理的方式与多尺度和多分辨率神经网络的多模态特征提取的能力相结合，在高精度的连续血压估算的前提下实现了算法的轻量化，计算成本符合穿戴式设备的要求。