脉搏波速度测量方法及电子设备与流程

本技术涉及终端，尤其涉及一种脉搏波速度测量方法及电子设备。背景技术：1、动脉硬化程度与心血管的健康状况密切相关，通过评估动脉硬化程度可以实现对心血管健康状况的评估。目前，脉搏波速度（pulse wave velocity，pwv）是用于评估动脉硬化程度的一项简捷、有效、经济的非侵入性指标。为了能够随时随地测量pwv，相关技术提供了多种基于可穿戴设备的pwv测量方法。然而，这些pwv测量方法的测量准确度均较低。技术实现思路1、本技术实施例提供一种脉搏波速度测量方法及电子设备，能够提高pwv测量的准确度。2、第一方面，本技术实施例提供一种脉搏波速度测量方法，包括：采集被测体上目标测量位点的脉搏波信号；目标测量位点的数量为1；从多个维度对脉搏波信号进行特征提取，得到脉搏波信号的多维度特征；根据多维度特征和被测体的个体特征得到目标特征向量；将目标特征向量输入至预先训练好的关键特征分类模型中进行处理，得到与脉搏波速度相关的关键特征向量；将目标特征向量和关键特征向量进行融合，得到融合特征向量；将融合特征向量输入至预先训练好的第一脉搏波速度预测模型中进行处理，得到被测体的第一预测脉搏波速度；将第一预测脉搏波速度确定为被测体的实际脉搏波速度。3、其中，被测体可以是任意具有生命体征的动物体，例如人体。4、目标测量位点可以是被测体上任意一个分布有动脉血管的位置。例如，以被测体为人体为例，由于人体的手腕处分布有桡动脉，颈部分布有颈动脉，大臂上分布有肱动脉，大腿上分布有股动脉等，因此，目标测量位点可以是人体的手腕、颈部、大臂以及大腿等位置中的任意一处。5、示例性的，便携式电子设备可以通过其配置的脉搏波传感器采集被测体上目标测量位点的脉搏波信号。6、示例性的，便携式电子设备上可以安装有血管健康研究app，血管健康研究app中可以配置有开始测量控件。基于此，便携式电子设备可以在检测到血管健康研究app中的开始测量控件被触发时，采集被测体上目标测量位点的脉搏波信号。7、示例性的，多个维度可以包括时域维度、频域维度以及时频域维度。8、被测体的个体特征可以是由用户输入至便携式电子设备中的。9、示例性的，被测体的个体特征可以包括被测体的个体属性特征和个体健康特征等。10、被测体的个体属性特征例如可以包括性别、年龄、身高、体重以及身体质量指数（body mass index，bmi）等。被测体的个体健康特征例如可以包括吸烟状况、饮酒状况、高血压患病状况、糖尿病患病状况、高血压用药状况以及糖尿病用药状况等。11、关键特征分类模型可以用于预测与脉搏波速度相关的关键特征的实际状况。12、与脉搏波速度相关的关键特征的实际状况例如可以包括收缩压的实际状况、舒张压的实际状况、收缩压与舒张压的实际状况以及脉搏波速度的实际状况等。13、关键特征分类模型可以是采用第一样本集对第一随机森林模型进行训练得到的。14、示例性的，第一随机森林模型中可以包括若干个决策树。每条第一样本数据均可以包括一个历史被测体（例如人体）对应的目标特征向量和关键特征向量。15、具体地，在采用第一样本集对第一随机森林模型进行训练时，针对第一随机森林模型中的每个决策树，可以从第一样本集中随机选择若干条样本数据作为该决策树的训练数据，并将每个决策树的训练数据中的目标特征向量作为该决策树的输入，将每个决策树的训练数据中的关键特征向量作为该决策树的输出。由于第一随机森林模型中不同的决策树是采用不同的第一样本数据训练得到的，因此，不同的决策树可以从不同的角度对目标特征向量进行分类，从而可以提高第一随机森林模型最终输出的分类结果的准确度。16、示例性的，目标特征向量与关键特征向量之间的融合方式可以为拼接，即，便携式电子设备可以将目标特征向量与关键特征向量进行拼接，得到融合特征向量。17、第一脉搏波速度预测模型可以用于根据融合特征向量预测被测体的脉搏波速度。18、第一脉搏波速度预测模型可以是采用第二样本集对第二随机森林模型进行训练得到的。19、示例性的，第二随机森林模型中可以包括若干个决策树。每条第二样本数据均可以包括一个历史被测体（例如人体）对应的融合特征向量和脉搏波速度。20、具体地，在采用第二样本集对第二随机森林模型进行训练时，针对第二随机森林模型中的每个决策树，可以从第二样本集中随机选择若干条样本数据作为该决策树的训练数据，并将每个决策树的训练数据中的融合特征向量作为该决策树的输入，将每个决策树的训练数据中的脉搏波速度作为该决策树的输出。由于第二随机森林模型中不同的决策树是采用不同的第二样本数据训练得到的，因此，不同的决策树可以从不同的角度对融合特征向量进行分类，从而可以提高第二随机森林模型最终预测出的脉搏波速度的准确度。21、本技术实施例提供的脉搏波速度测量方法，由于仅需要采集被测体上单个目标测量位点的脉搏波信号，因此该脉搏波速度测量方法对便携式电子设备的配置要求较低，可以适用于只配置有一个脉搏波传感器的便携式电子设备上，适用范围较广；且在测量pwv时，用户只需将便携式电子设备穿戴或者放置在被测体的单个目标测量位点上，即可实现对pwv随时随地的连续测量，测量难度较低。由于是通过目标特征向量来确定pwv，而目标特征向量融合了脉搏波信号的多维度特征和被测体的个体特征，因此能够提高pwv测量的准确度。由于在根据目标特征向量确定pwv时，先采用预先训练好的关键特征分类模型得到与脉搏波速度相关的关键特征向量，再根据目标特征向量与关键特征向量的融合特征向量来确定pwv，而关键特征向量是与脉搏波速度密切相关但无法直接从脉搏波信号中得到的，因此通过融合较难获取到的关键特征向量来确定pwv，可以进一步提高pwv测量的准确度。22、在第一方面的一种可选的实现方式中，在得到被测体的第一预测脉搏波速度之后，脉搏波速度测量方法还包括：将目标特征向量输入至预先训练好的第二脉搏波速度预测模型中进行处理，得到被测体的第二预测脉搏波速度；根据第一预测脉搏波速度和第二预测脉搏波速度，确定被测体的实际脉搏波速度。23、其中，第二脉搏波速度预测模型可以用于根据目标特征向量预测被测体的脉搏波速度。24、第二脉搏波速度预测模型可以是采用第三样本集对第三随机森林模型进行训练得到的。25、示例性的，第三随机森林模型可以包括若干个决策树。每条第三样本数据均可以包括一个历史被测体（例如人体）对应的目标特征向量和脉搏波速度。26、具体地，在采用第三样本集对第三随机森林模型进行训练时，针对第三随机森林模型中的每个决策树，可以从第三样本集中随机选择若干条样本数据作为该决策树的训练数据，并将每个决策树的训练数据中的目标特征向量作为该决策树的输入，将每个决策树的训练数据中的脉搏波速度作为该决策树的输出。由于第三随机森林模型中不同的决策树是采用不同的第三样本数据训练得到的，因此，不同的决策树可以从不同的角度对目标特征向量进行分类，从而可以提高第三随机森林模型最终预测出的脉搏波速度的准确度。27、本技术实施例提供的脉搏波速度测量方法，通过直接根据目标特征向量确定被测体的第二预测脉搏波速度，再综合第一预测脉搏波速度与第二预测脉搏波速度来确定被测体的实际脉搏波速度，可以降低因关键特征向量预测错误而引起的测量误差，从而能够使pwv测量的准确度维持在较高水平，提高pwv测量的稳定性。28、在第一方面的一种可选的实现方式中，根据第一预测脉搏波速度和第二预测脉搏波速度，确定被测体的实际脉搏波速度，包括：在第一预测脉搏波速度和第二预测脉搏波速度均大于第一速度阈值，或者均等于第一速度阈值，或者均小于第一速度阈值的情况下，将第一预测脉搏波速度确定为实际脉搏波速度；在第一预测脉搏波速度和第二预测脉搏波速度中的其中一个大于或等于第一速度阈值，另一个小于第一速度阈值的情况下，将第二预测脉搏波速度确定为实际脉搏波速度。29、本技术实施例提供的脉搏波速度测量方法，在第一预测脉搏波速度和第二预测脉搏波速度均大于第一速度阈值，或者均等于第一速度阈值，或者均小于第一速度阈值的情况下，说明关键特征向量的预测未出错，此时将更加准确的第一预测脉搏波速度作为实际脉搏波速度；而在第一预测脉搏波速度和第二预测脉搏波速度中的其中一个大于或等于第一速度阈值，另一个小于第一速度阈值的情况下，说明关键特征向量的预测可能出错，此时将更加准确的第二预测脉搏波速度作为实际脉搏波速度；从而提高了pwv测量的整体准确度。30、在第一方面的一种可选的实现方式中，多维度特征包括时域特征、频域特征以及时频域特征；对应地，从多个维度对脉搏波信号进行特征提取，得到脉搏波信号的多维度特征，包括：从时域维度对脉搏波信号进行特征提取，得到脉搏波信号的时域特征；从频域维度对脉搏波信号进行特征提取，得到脉搏波信号的频域特征；从时频域维度对脉搏波信号进行特征提取，得到脉搏波信号的时频域特征。31、在第一方面的一种可选的实现方式中，从时域维度对脉搏波信号进行特征提取，得到脉搏波信号的时域特征，包括：从脉搏波信号中提取脉搏波信号的生理学相关特征、波形特征以及心率相关特征；生理学相关特征包括脉搏波的主波高度、主波达峰时长、心跳周期、归一化达峰时长、射血时长、反射指数、血管硬化指数以及心内膜下心肌活力率；波形特征包括脉搏波信号的主波高度的一个或多个预设百分比高度、各个预设百分比高度对应的起始时间和终止时间、各个预设百分比高度对应的波形宽度以及脉搏波信号的k谱值；心率相关特征包括被测体的心率以及一个或多个预设心率变异性指标。32、在第一方面的一种可选的实现方式中，从频域维度对脉搏波信号进行特征提取，得到脉搏波信号的频域特征，包括：对脉搏波信号进行傅里叶变换处理，得到脉搏波信号的频域信号；从频域信号中提取脉搏波信号的频域特征；频域特征包括脉搏波信号在一个或多个预设频率范围内的能量占比。33、在第一方面的一种可选的实现方式中，从时频域维度对脉搏波信号进行特征提取，得到脉搏波信号的时频域特征，包括：对脉搏波信号进行小波变换处理，得到脉搏波信号在多个不同小波分解层级下的细节系数；根据多个不同小波分解层级下的细节系数，确定脉搏波信号的时频域特征；时频域特征包括脉搏波信号在所有小波分解层级下的细节系数的平均值、标准差、能量以及熵。34、第二方面，本技术实施例提供一种便携式电子设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器；存储器与一个或多个处理器耦合，存储器用于存储计算机程序代码，计算机程序代码包括计算机指令，一个或多个处理器调用计算机指令以使得电子设备执行如上述第一方面的任一实现方式的脉搏波速度测量方法。35、第三方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括指令，当指令在电子设备上运行时，使得电子设备执行如上述第一方面的任一实现方式的脉搏波速度测量方法。36、第四方面，本技术实施例提供一种计算机可执行程序产品，当计算机可执行程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面的任一实现方式的脉搏波速度测量方法。37、第五方面，本技术实施例提供一种芯片系统，芯片系统应用于电子设备，芯片系统包括一个或多个处理器，一个或多个处理器用于调用计算机指令以使得电子设备执行如上述第一方面的任一实现方式的脉搏波速度测量方法。38、可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。