一种基于多尺度特征融合的Conformer-LSTM模型的无创血压预测方法

本发明公开了一种基于多尺度特征融合的Conformer‑LSTM模型的无创血压预测方法，包括：同步采集用户的PPG信号和ABP信号，对采集的PPG信号进行预处理操作；将预处理的PPG信号和ABP信号输入Conformer‑LSTM血压预测模型；输入的PPG信号经过Conforemer模型提取并融合多个尺度的特征，将特征传递到LSTM网络，LSTM网络通过提取的多尺度特征对时间序列进行建模，最后通过全连接层输出预测的ABP波形；通过预测得到的ABP波形计算收缩压和舒张压。本发明采用Conformer‑LSTM模型，可以提取到PPG信号不同尺度的特征，并有效地对多个尺度的特征进行融合，使得算法可在复杂的波形特征中快速提取对当前任务的关键信息，避免因人群的多样性导致人工提取的特征不稳定的问题，提高模型对不同波形的适用性。