具体实施方式

图1示意性地表示了根据一实施例的用于确定一个或多个用户的血压（BP）值的系统。针对每个用户，该系统包括信号模块2，信号模块2与可佩戴设备1协作，可佩戴设备1被指定为佩戴在用户腕部上并且包括搏动性感测单元11。搏动性感测单元11可以包括输出搏动性信号4的模数转换器模块（未示出）。

图2表示了信号模块2的可能实施例。信号模块2包括控制模块20，控制模块20被配置成控制可佩戴设备1，使得当可佩戴设备1被佩戴时，搏动性感测单元11在用户腕部处测量搏动性信号4。信号模块2进一步包括处理模块21，处理模块21被配置成用于处理搏动性信号以便获得搏动性信号数据22。

可佩戴设备

在图3的截面图中图示了可佩戴设备1的可能配置。可佩戴设备1可以包括腕带15，腕带15包含搏动性感测单元11。在图3的具体示例中，腕带15包括四个搏动性感测单元11，其沿着腕带15外围的内侧分布，从而在佩戴可佩戴设备1时与用户的腕部皮肤接触。搏动性感测单元11在臂带上的其他布置也是可能的。例如，臂带可以包括沿着腕带15的以各种配置的任何数量的搏动性感测单元11。

在一个实施例中，搏动性感测单元11可以包括可以测量动脉搏动、动脉直径、血液流动和/或血液含量的光体积描记器（PPG）传感器阵列。在该实施例中，搏动性感测单元11可以布置在腕带15上，使得光学传感器阵列11横跨或以其他方式寻址尺骨113附近的动脉（诸如，尺动脉111）、或桡骨114（如图3中所示）腕部附近的桡动脉112或腕部皮肤的任何动脉血管床117。

PPG传感器11的可能配置的细节在图4中示出。PPG传感器11包括至少一个光源115、以及与光源115相邻定位的至少一个光电检测器116。例如，PPG传感器11可以包括以相同波长或不同波长发射的两个或更多个光源。光源115可以包括发光二极管（LED）。光源115可以进一步包括任何其他适当源，诸如激光、白炽灯或环境光。光电检测器116可以包括光电晶体管、相机成像设备或电荷耦合设备（CCD）。搏动性感测单元11可以包括任何其他合适的光学传感器，诸如以下各项中的至少一个：激光散斑传感器、激光多普勒传感器或相机。

由PPG传感器11测量的搏动性信号4可以被定义为包含关于动脉树的给定段的血液流动和动脉直径的周期性变化的信息的信号。周期性变化通常通过在动脉树的给定段处的压力脉搏的到达而生成。在图3和图4的配置中，搏动性信号4对应于反射光体积描记器信号，其中由光源115发射的光穿过用户的腕部皮肤的毛细管床117。PPG传感器11的其他布置是可能的，以便测量透射光体积描记器信号。

在其他布置中，可佩戴设备1可以包括将被佩戴在用户的另一个身体部位上的材料带。可佩戴设备1的示例可以包括但不限于：臂带、头带、踝链、项链和戒指、头盔、耳塞、助听器、耳机、眼镜、衬衫、胸罩、衣服、指尖传感器、手套、内裤、插座、鞋、可佩戴传感器、附着于用户皮肤的贴片、床传感器、椅传感器、马桶传感器、桌传感器、汽车传感器、计算机鼠标传感器、或旨在测量搏动性信号的任何其他布置。

例如，可佩戴设备1可以包括任何现有设备，包括臂带设备、智能手表、或佩戴在用户腕部处的任何或设备，并且包括被适配成测量用户腕部处的搏动性信号的搏动性感测单元11。

在其他布置中，除了搏动性感测单元11之外或代替于搏动性感测单元11，可佩戴设备1还可以包括其他类型的传感器，诸如皮肤电反应（GSR）传感器阵列、生物阻抗（BioZ）传感器阵列、心电描记法传感器（ECG）、基于射频（RF）检测的传感器、雷达传感器、机械传感器、压力传感器、侵入式传感器、动脉内传感器、最小侵入式传感器、皮下传感器、眼压计、应变传感器、体积描记传感器、麦克风、超声传感器、电容传感器、电磁传感器、拉曼传感器、或者能够测量来自皮肤毛细管床或来自动脉树的任何其他部分的搏动性信号的任何传感器。

转回到图1，该系统包括外部服务模块5，该外部服务模块5远离可佩戴设备1和信号模块2，并且被配置成用于从信号模块2接收搏动性信号数据22。

根据一实施例，外部服务模块5的示意性表示在图5中示出。外部服务模块5包括数据库存储系统51，数据库存储系统51被配置成用于将接收到的搏动性信号数据22存储在数据库53中。外部服务模块5进一步包括计算模块52，计算模块52被配置成用于基于存储在数据库53中的搏动性信号数据22来计算每个用户的BP值。

外部服务模块5通常远离信号模块2。在一实施例中，通信模块3用于将搏动性信号数据从信号模块2传输到外部服务模块5。外部服务模块5可以包括一个或多个远程服务器（或计算机）。一个或多个远程服务器可以在单个位置中，或者多个远程服务器可以在地理上分布（诸如，分布在计算机网络或云计算中）。数据库存储系统51、计算模块52和/或数据库53可以跨多个远程服务器而分布。

如图1中所示，均与可佩戴设备1协作的多个信号模块2可以将其搏动性信号数据22传输到外部服务模块5。然后，数据库存储系统51可以存储包括针对每个可佩戴设备1（针对每个用户）获得的多个搏动性信号数据22的集合。

测量-触发

在一实施例中，控制模块20可以被配置成使得在预定测量时间段期间测量所述多个搏动性信号中的每一个。

图6a和6b分别报告了由可佩戴设备1上的搏动性感测单元11测量的作为时间的函数的示例性搏动性信号4。纵坐标上的刻度对应于任意强度单位。搏动性信号4可以对应于在测量时间段期间对用户执行的若干次测量。可以定期或不定期地测量搏动性信号4。从搏动性信号4到另一个，测量时间段可以相同，或者可以不同。

在一实施例中，控制模块20包括触发模块23（参见图2），触发模块23被配置成通过搏动性感测单元11启动或停止测量搏动性信号4。

触发模块23可以根据触发参数来控制搏动性感测单元11。触发参数可以特定于用户。

触发参数的示例可以包括触发信号，诸如代表用户移动的运动信号。可以通过使用放置在用户上、例如放置在可佩戴设备1上的运动传感器12来测量这种运动信号。该运动信号可以用于计算用户的活动水平以及与阈值相比的活动水平。触发模块23可以控制搏动性感测单元11，使得当活动水平高于或低于阈值时，启动或停止搏动性信号测量。

运动信号和/或搏动性信号4可以用于检测用户佩戴了可佩戴设备。

运动传感器12可以包括惯性测量单元（IMU）、加速度计、陀螺仪、磁力计中的任一个或这些设备的组合。

在另一个实施例中，触发参数包括触发信号，诸如用户的地理位置信息。地理位置信息可以由用户佩戴的地理位置传感器13（诸如GPS设备）提供，例如可佩戴设备1上包括的地理位置传感器13。地理位置信息可以用于例如：当用户在给定区域中（诸如，在家、在工作场所中）时允许利用搏动性感测单元11进行测量，并且在其他情况下阻止测量。地理位置信息还可以由与用户也佩戴的地理位置传感器13对接的任何室内定位系统（诸如，来自WiFi/LiFi接入点的节点、蓝牙信标或任何其他光学、无线电或声学定位技术）来提供。地理位置信息还可以由集成在用户也佩戴的地理位置传感器13中的任何其他定位系统（诸如，磁性或惯性定位系统）来提供。地理位置信息可以用于例如：当用户在给定区域中（诸如，在家、在工作场所中、在某个生活环境处）时允许利用搏动性感测单元11进行测量，并且相应地促进或阻止测量。

在又一个实施例中，触发参数包括触发信号，诸如关于用户的行为信息。行为信息可以包括：用户的已知醒着/睡着模式、预定测量时间表或特定测量时间表。已知的醒着/睡着模式或活动/静坐模式可以被手动地引入该系统中（数据库53中）或由该系统学习到。预定测量时间表可以由临床医生来引入，例如取决于药物治疗时间表或取决于要对用户执行的特定调查的需要。该时间表可以针对特定用户而固定，或者针对调查需要而动态地修改。特定测量时间表可以包括取决于用户的工作、家庭、休闲计划、用户的地理定位、或在用户生活中发生的新事件而手动引入的测量时间表。

行为信息可以进一步包括与用户日程关联的特征，该特征根据所计划的活动来自动适配测量频率。

在又一个实施例中，触发参数可以包括从运动信号确定的活动水平、和/或锻炼检测。在此，触发参数可以与用户在活动和/或锻炼之后在其期间休息的预定时间段结合地使用。

图7a报告了根据运动信号计算出的作为经过时间的函数的示例性用户活动水平。特别地，图7a示出了其中用户处于活动的活动时间段t_a和其中用户处于休息的休息时间段t_r。图7b示出了：一旦休息时间段t_r的持续时间大于活动之后的预定休息时段（第二休息时段t₂），触发模块23就在触发时间t_m处触发（启动）由搏动性检测单元11测量搏动性信号4。第一休息时段t₁的持续时间小于活动之后的预定休息时段，并且不启动搏动性信号测量。

图8a报告了根据运动信号计算出的作为经过时间的函数的另一个示例性用户活动水平。图8b报告了检测到的“剧烈”锻炼时间段t_e，其可能是根据运动信号和/或地理位置传感器13计算出的，并且对应于执行具有高于给定强度水平的强度的活动的用户。图8c示出了仅当满足以下两个标准时才触发搏动性信号测量：休息时间段t_r的持续时间大于活动之后的预定休息时段（第二休息时段t₂），并且大于“剧烈”锻炼之后的预定休息时段（第三休息时段t₃）。

在“剧烈”锻炼期间、活动期间、和/或任何类型的精神或心血管压力期间执行的搏动性信号测量是有偏差的，并且可能导致错误的临床解释。触发参数因此可以用于检测这种压力，并且进一步用于跟踪它们中的每个结束之后的经过时间。然后，当经过的时间高于预定阈值时，该系统可以触发测量的启动。例如，根据用于测量/监测血压的准则（诸如，英国高血压协会的“家庭血压监测解释”），活动之后的预定休息时段可以为大约5分钟，并且“剧烈”锻炼之后的预定休息时段可以为大约30分钟。

实际上，应当在用户已经休息达至少5分钟并且已经不锻炼达至少30分钟之后执行血压测量。在锻炼期间和/或在任何类型的精神或心血管压力期间执行的测量是有偏差的，并且可能导致错误的解释。触发参数因此可以用于检测这种压力，并且进一步用于跟踪任何类型的活动或压力中的每一个的结束之后的一个或若干个经过的时间段。

在又一个实施例中，触发参数可以包括与至少另一个触发参数（诸如，行为信息、地理位置信息等）结合的活动水平和/或锻炼检测。实际上，触发参数可以对应于准则中定义的任何标准。触发模块23可以以分层的方式或以决策树的方式来使用不同的触发参数，以便启动搏动性信号测量。

图9示出了表示用于使用至少两个不同的触发参数来触发搏动性信号测量的可能决策树算法的流程图。触发模块23空闲（步骤①）。然后，触发模块23检查包括行为信息的触发参数是否被满足、例如与预定测量时间表相对应的标准是否被满足（步骤②）。然后，触发模块23检查由包括活动水平和/或锻炼检测的触发参数与预定休息时段相结合地设置的条件是否被满足（步骤③）。一旦步骤②和③的条件被满足，就启动测量（步骤④）。

在一实施例中，触发参数可以经由通信模块3被传输到外部服务模块5。然后，存储设备51可以被配置成将所传输的触发参数存储在数据库53中。

在又一个实施例中，触发模块23根据手动输入来控制搏动性感测单元11。通信模块3可以被配置成用于将触发输入传输到外部服务模块5。

预处理

在一实施例中，处理模块21可以被配置成使得所测量的搏动性信号4被传输到外部服务模块5并且被存储在数据库53中。换句话说，不对“原始”搏动性信号4执行处理。

在一实施例中，处理模块21可以被配置成对所测量的搏动性信号4执行预处理步骤，使得搏动性信号数据22对应于已经提交给预处理步骤的所测量的搏动性信号4。

在一变型中，处理模块21被配置成对所测量的搏动性信号4执行预处理步骤，以便获得所述搏动性信号数据22。

预处理步骤包括对所测量的搏动性信号4进行无损压缩。在如下参考文献中描述了这种无损压缩的示例：J.Uthayakumar等人的“A survey on data compressiontechniques：From the perspective of data quality, coding schemes, data typeand applications”，该参考文献于2018年5月17日在https：//doi.org/10.1016/j.jksuci.2018.05.006在线可获得。

替代地，预处理步骤包括对所测量的搏动性信号4进行有损压缩。在同一参考文献中描述了这种无损压缩的示例。

替代地，预处理步骤包括对所测量的搏动性信号4执行集成平均算法（ensembleaveraging algorithm）。

可能的集成平均算法可以包括以下步骤：

在光学信号序列中标识个体动脉脉搏（例如，通过检测信号的局部最大值或局部最小值）；

选择在每个标识的脉搏周围的数据窗口（例如，1秒的窗口长度）；

根据可靠性标准对每个个体脉搏进行加权（例如，将太多噪声的脉搏设置为“0”）；

对所标识的脉搏进行重叠，这些脉搏被相应的加权因子所加权；以及

估计表示光学信号序列中的所有脉搏的最可能的集成平均（例如，通过执行加权脉搏的算术平均）。

缓冲

在一实施例中，信号模块2远离可佩戴设备1。信号模块2可以经由第一短距离通信链路25（参见图1）与可佩戴设备1通信。

第一短距离通信链路25可以包括光学或无线电波通信设备，值得注意的是使用RFID和近场通信、蓝牙®传输协议、蓝牙低能量（BLE）、近场通信协议（NFC）、近傍型卡或WiFi直接连接、Zigbee、功率线通信、红外传输（IR）、超声通信、Z波协议、或任何其他家庭自动化通信协议。

短距离通信链路25可以包括第一短距离数据缓冲器24（见图2），第一短距离数据缓冲器24被适配成在第一短距离通信链路25未传输所测量的搏动性信号4时存储所测量的搏动性信号4。例如，当可佩戴设备1和/或信号模块2超出范围或它们中的任何一个被禁用、或者短距离通信链路25不可用或不工作时，第一短距离数据缓冲器24可以存储所测量的搏动性信号4。

通信模块3可以被配置成用于：经由远距离通信链路7（参见图1）将搏动性信号数据22从信号模块2远程地传输到外部服务模块5。远距离通信链路7可以包括使用互联网协议的移动电话网络或计算机网络。

信号模块2可以包括远距离数据缓冲器26，远距离数据缓冲器26被适配成：当搏动性信号数据22未被通信模块3传输到外部服务模块5时存储搏动性信号数据22。同样，当信号模块2和/或外部服务模块5超出范围或它们中的任何一个被禁用、或者远距离通信链路7不可用或不工作时，远距离数据缓冲器26可以存储搏动性信号数据22。

第一短距离数据缓冲器24和远距离数据缓冲器26可以包括提供在信号模块2中的物理存储器存储的区域，用于分别临时存储所测量的搏动性信号4和搏动性信号数据22，同时不分别由短距离通信链路25和通信模块3来传输。第一短距离和远距离数据缓冲器24、26可以在硬件中的固定存储器位置中实现，或者通过使用软件中的指向物理存储器中一位置的虚拟数据缓冲器来实现。

可佩戴设备和信号模块的其他布置

在图10中图示的实施例中，信号模块2完全被包括在可佩戴设备1中。在所示的示例中，控制模块20、处理模块21、触发模块23、远距离数据缓冲器26和通信模块3。在该配置中，不需要短距离通信链路25（以及第一短距离数据缓冲器24），这是由于通信模块3经由远距离通信链路7直接从可佩戴设备1朝向外部服务模块5传输搏动性信号数据22。

在图11中图示的另一个实施例中，信号模块2的至少一部分被包括在可佩戴设备1中，另一部分远离可佩戴设备1。在该示例中，控制模块20、处理模块21、触发模块23和短距离通信链路25（以及可能的第一短距离数据缓冲器24）被包括在可佩戴设备1中。通信模块3以及可能的远距离数据缓冲器26远离可佩戴设备1。搏动性信号数据22从可佩戴设备1经由短距离通信链路25传输到通信模块3。

控制模块20可以包括控制固件部分，该控制固件部分可以被包括在可佩戴设备1中并且被配置成与可佩戴设备1协作。

控制模块20可以进一步包括控制硬件部分，该控制硬件部分也可以被包括在可佩戴设备1中。

在进一步的可能实施例中，处理模块21可以包括可被包括在可佩戴设备1中的处理固件部分。

在进一步的可能实施例中，触发模块23可以包括可被包括在可佩戴设备1中的处理固件部分。

应当理解的是，固件部分还可以包括中间件、软件部分或任何可执行代码。

第一短距离通信链路25可以被放置在信号模块2的被包括在可佩戴设备1中的部分与远离可佩戴设备1的部分之间。然后，第一短距离数据缓冲器24可以在信号模块2的被包括在可佩戴设备1中的部分与第一短距离通信链路25之间。在图11的示例中，第一短距离数据缓冲器24和第一短距离通信链路25在处理模块21与通信模块3之间（后者远离可佩戴设备1）。

便携式网关设备

在一实施例中，信号模块2可以至少部分地被包括在便携式网关设备30中。便携式网关设备30可以包括电子移动设备，诸如智能电话、平板电脑、膝上型计算机、台式计算机、或能够与信号模块2和外部服务模块5通信的任何其他合适的设备。

在图11的实施例中，通信模块3（可能地具有远距离数据缓冲器26）被包括在便携式网关设备30中，而信号模块2的其余部分被包括在可佩戴设备1中。在这种配置中，通信模块3可以是诸如智能电话中的天线之类的便携式网关设备30的一部分。第一短距离通信链路25可以被包括在可佩戴设备1中并且与便携式网关设备30通信。

便携式网关设备30可以被配置成用于经由远距离通信链路7来远程地传输所述搏动性信号数据22。

在图12中所示的另一个实施例中，信号模块2远离可佩戴设备1（诸如，在图1中），并且通信模块3被包括在便携式网关设备30中。信号模块2可以包括第二短距离通信链路27，用于将经处理的数据22传输到便携式网关设备30。然后，第二短距离数据缓冲器28可以被放置在第二短距离通信链路27之前，以在第二短距离通信链路27未传输搏动性信号数据22时存储搏动性信号数据22。

在图13中所示的另一个实施例中，控制模块20、触发模块23和第一短距离通信链路25（可能地具有第一短距离数据缓冲器24）被包括在可佩戴设备1中，而远程便携式网关设备30包括处理模块21和通信模块3。便携式网关设备30可以进一步在通信模块3之前包括远距离数据缓冲器26。

在图14中所示的进一步变型中，信号模块2（包括通信模块3）可以完全地被包括在便携式网关设备30中。在该配置中，便携式网关设备30可以经由第一短距离通信链路25与可佩戴设备1通信，并且经由由通信模块3提供的远距离通信链路7与外部服务模块5通信。在这种配置中，不需要第二短距离通信链路27和第二短距离数据缓冲器28。

便携式网关设备30可以有利地用作输入装置。

例如，可以经由便携式网关设备30来录入触发输入。

在可能的配置中，运动传感器12可以被包括在便携式网关设备30中。例如，智能电话中的加速度计或地理位置装置可以用于此目的。替代地，运动传感器12可以被包括在诸如商业健身追踪器之类的任何其他设备中。

数据库

数据库存储系统51被配置成用于将搏动性信号数据22存储在数据库53中。图15示出了根据一实施例的数据库存储系统51的数据库53。

转回到图1，均与可佩戴设备1协作的多个信号模块2可以将其搏动性信号数据22传输到外部服务模块5。然后，数据库存储系统51可以存储包括针对每个可佩戴设备1（针对每个用户）获得的多个搏动性信号数据22的集合。

在图15的特定示例中，数据库53存储包括针对用户获得的多个搏动性信号数据22的集合。例如，针对用户A，数据库53存储搏动性信号数据22的集合（ps1、ps2、ps3……或psi，其中i=1至n，其中n是测量次数）。针对用户B，数据库53存储搏动性信号数据22的另一集合（psi，i=1至n）等。

数据库53可以进一步存储与每个用户以及搏动性信号数据22的每个集合相对应的触发参数（由符号“tpi”指示，其中i=1至n）。

数据库存储系统51可以进一步被配置成用于：针对每个用户和搏动性信号数据22的集合将触发输入存储在数据库53（未示出）中。

数据库存储系统51可以被配置成使得对应于用户的搏动性信号数据22的集合与对应于另一个用户的搏动性信号数据22的另一个集合分离地被存储在数据库53中。

用户特定信息

在一实施例中，该系统被配置成用于针对所述一个或多个用户中的每一个输入用户特定信息。

用户特定信息可以包括以下各项中的任一个：用户所佩戴的可佩戴设备的类型、年龄、体重、种族信息、性别、肤色、心血管状况、与用户情绪相关的信息、食物和饮料的摄入、用户执行的活动的类型、药物摄入和剂量、天气、身体状况、酒精消耗、吸烟史、已知的健康问题、健康记录或其组合。

用户特定信息可以进一步包括一个或多个参考BP测量。可以独立于利用搏动性感测单元11进行的测量来执行参考BP测量。

独立的BP测量可以包括：使用任何适当的非侵入式测量技术执行的测量，包括由健康保健专业人员进行的手动测量、由自动化臂袖带进行的自动测量、由自动化腕袖带进行的自动测量、或任何适当的侵入式测量技术（包括侵入式动脉管路）。

在图6a中图示的实施例中，与搏动性信号4的测量同时地测量一个或多个参考BP测量6。

在图6b中图示的另一个实施例中，独立于搏动性信号4的测量来测量一个或多个参考BP测量6。

在又一个实施例中，通信模块3被配置成用于将所述用户特定信息传输到外部服务模块5。然后，数据库存储系统51可以被配置成使得与搏动性信号数据22的每个集合相对应的用户特定信息被存储在数据库53中。特别地，与搏动性信号数据22的集合中的每个搏动性信号数据22相对应的用户特定信息（由符号“usi”指示，其中i=1至n）可以被存储在数据库53中。

计算

外部服务模块5进一步包括计算模块52，计算模块52被配置成用于基于存储在数据库53中的搏动性信号数据22来计算用户的BP值。

外部计算模块52可以进一步被配置成用于基于存储在数据库53中的搏动性信号数据22来计算用户的搏动性信号的质量指标值。可以从搏动性信号4中计算出搏动性信号的质量指标值，并且可以将其用于量化测量信号4的质量。可以从以下各项中计算出质量指标值：搏动性信号的信噪比、搏动性信号4能够被计算模块52分析的可能性、搏动性信号4内的生理特征（例如，欧洲专利申请EP3226758中描述的生理特征）的存在、或其任何组合。质量信号值还可以作为用户特定信息被存储在数据库53中。

在一实施例中，计算模块52可以被配置成用于基于包括针对用户获得的多个搏动性信号数据22的集合来计算用户的BP值。

在一变型中，计算模块52可以被配置成用于基于包括多个搏动性信号数据22的集合的子集来计算用户的BP值。在图15的示例中，通过使用包括针对该用户获得的多个搏动性信号数据22的集合来计算用户A的BP值（由虚线正方形示出）。在用户C的情况下，通过使用包括针对该用户获得的两个搏动性信号数据22的子集来计算BP值。

在进一步的实施例中，计算模块52可以被配置成用于使用仅包括一个搏动性信号数据22的子集的用户的BP值（参见图15，用户B）。在这种配置中，可以针对每个所测量的搏动性信号来计算BP值。

在图16中所示的另一个实施例中，计算模块52可以被配置成用于：基于存储在数据库53中的来自用户子集、用户参数子集和/或用户特定信息（触发参数）的搏动性信号数据22来计算所选用户的BP值。使用从用户子集获得的搏动性信号数据22、可能与用户参数子集和/或用户特定信息参数结合地计算BP值允许通过提供用于训练计算技术的更多数据来改进计算模块52的性能。可以根据用户特定信息（具有相同肤色的用户等）或根据触发参数（以相同方式针对其触发了搏动性信号测量的用户）对用户子集进行群集。

可以通过使用专利申请US20130041268中公开的群集过程或任何其他群集或分类技术来进一步对用户子集进行群集。作为群集空间，可以使用以下特征的任何组合：搏动性信号数据的信噪比、搏动性信号数据22能够被计算模块52分析的可能性、搏动性信号内的生理特征（例如，在欧洲专利申请EP3226758中描述的生理特征）的存在、或能够从搏动性信号数据22中计算的任何其他特征。可以从不同用户自动地对搏动性信号数据22进行群集。

然后，可以一起使用所群集的搏动性信号数据22以更好地为那些用户训练算法。所群集的搏动性信号数据22独立于特定用户或独立于已经测量搏动性信号4的时间。

在又一个实施例中，计算模块52可以被配置成用于通过进一步使用用户特定信息来计算用户的BP值。该步骤也称为校准步骤、初始化步骤或重新初始化步骤。

在又一个实施例中，计算模块52可以进一步被配置成用于通过进一步使用触发输入来计算用户的BP值。

计算模块52可以被配置成用于通过使用脉搏波分析技术来计算BP值，例如诸如欧洲专利申请EP3226758中描述的脉搏波分析技术。

计算模块52可以进一步被配置成用于通过使用机器学习技术来计算BP值，例如诸如在Fen Miao等人的“A Novel Continuous Blood Pressure Estimation ApproachBased on Data Mining Techniques”（IEEE Journal of Biomedical and HealthInformatics，Volume：21，Issue：6，第1730-1740页，2017年）中描述的那样。

在进一步的实施例中，计算模块52可以被配置成用于从搏动性信号来计算BP相关的生理参数，包括收缩BP、舒张BP或平均动脉压力中的任一个。

计算模块52可以进一步被配置成用于计算附加生理参数，包括以下各项中的任一个：脉搏压力、中心脉搏波速度、外周脉搏波速度、动脉僵硬度、主动脉脉搏通过时间、增强指数、心博量、心博量变化、脉搏压力变化、心脏输出量、全身血管阻力、静脉压力、全身血液动力学参数、肺血液动力学参数、脑血液动力学参数、心率、心率变异性、搏动间间隔、心律失常检测、射血持续时间、SpO₂、SpHb、SpMet、SpCO、呼吸率、潮气量、呼吸暂停检测、睡眠质量、睡眠评分、睡眠分析、卧床时间、睡眠持续时间、rem睡眠时间、轻度睡眠时间、深度睡眠时间、起床时间、入睡时间、睡眠效率、睡眠开始后醒着的分钟数、打鼾持续时间、压力指数、以及一般心血管和健康指数。

在另一个实施例中，数据库存储系统51可以被配置成将所计算的BP值（由符号“BPi”表示，其中i=1至n）和/或附加生理参数存储在数据库53中。

显示

在一实施例中，该系统可以包括显示接口8，用于显示所计算的BP值和/或存储在数据库53中的附加生理参数。

显示接口8可以被包括在外部服务模块5中（参见图5）。显示接口8可以包括可以安全地与外部服务模块5（未示出）通信的web接口或类似连接的软件。临床医生和/或用户可以使用web接口的网页连接到外部服务模块，并且查看数据库53中包括的数据。替代地，显示接口8也可以被包括在便携式网关设备30（诸如，智能电话）上运行的应用中。

显示接口8可以被包括在可佩戴设备1中。然后，外部服务模块5可以被配置成用于将所计算的BP值和/或附加生理参数传输到可佩戴设备1，使得后者可以被显示在显示接口8上。

显示接口8可以被包括在便携式网关设备3中。然后，外部服务模块5可以被配置成用于将所计算的BP值和/或附加生理参数传输到便携式网关设备3，使得后者可以被显示在显示接口8上。

外部服务模块5可以进一步被配置成用于将所计算的BP值传输到便携式网关设备3。然后，可以将所传输的计算的BP值显示在便携式网关设备3上。

参考数字

1 可佩戴设备

11 搏动性感测单元

110 腕部皮肤

111 尺动脉

112 桡动脉

113 尺骨

114 桡骨

115 光源

116 光电检测器

117 毛细管床

12 运动传感器

13 地理位置装置

15 臂带

2 信号模块

20 控制模块

21 处理模块

22 搏动性信号数据

23 触发模块

24 第一短距离数据缓冲器

25 第一短距离通信链路

26 远距离数据缓冲器

27 第二短距离通信链路

28 第二短距离数据缓冲器

3 通信模块

30 便携式网关设备

4 搏动性信号

5 外部服务模块

51 数据库存储系统

52 计算模块

53 数据库

6 独立BP测量

7 远距离通信链路

8 显示接口。