基于ICG、PPG和ECG多模态生理信号的无袖带血压连续监测方法

本发明涉及血压测量技术领域，尤其涉及一种基于ICG、PPG和ECG多模态生理信号的无袖带血压连续监测方法，其基于多模态血流动力学监测设备同步采集的被试对象的胸阻抗信号ICG、光电容积脉搏波信号PPG、心电信号ECG等多模态生理信号进行深度挖掘和融合，构建包含更丰富的与血压变化相关的多模态特征矩阵，对构建的无袖带血压预测模型进行深度学习的融合训练后，借助无袖带血压预测模型，可直接依据待测的被试对象的ICG、PPG和ECG多模态生理信号进行无袖带血压预测结果的预测输出，能够有效提升无袖带血压连续监测的泛化能力和监测精度，满足连续、无创、高精度的血压监测需求，具有更为显著的临床应用价值。