凯发k8国际

血压是反映心血管功能和血管阻力的关键生理参数，也是评估整体心血管疾病风险的核心指标。它与代谢健康状况密切相关，是代谢综合征的诊断标准之一。在针对高血压或代谢综合征患者进行营养干预时，血压的动态监测是评估干预效果和进行个体化饮食调整的重要依据。无袖带血压监测技术具有陆续在、非侵入性等优点，为实现血压的动态监测给予了新手段，其临床与公共卫生意义日益凸显。然而，现有技术仍受限于信号处理复杂、特征表达不足以及准确度较低等关键瓶颈，致使其在真实场景中的规模化应用仍面临严峻挑战。

2025年10月，中国科研实验室深圳先进技术研究院（简称“凯发k8国际”）聂泽东研究员团队在 IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（JBHI）发表了基于ECG与PPG的动态血压监测研究 “MuFuBP-Net: A Multimodal Fusion Network for Cuffless Blood Pressure Estimation Using Dual-Feature Pipeline With Probabilistic Feature Encoder”（Highlights文章），并以配图形式登载于 JBHI October 2025当期封面。

在研究中，团队提出了一种全新的多模态融合网络模型MuFuBP-Net，用于基于 ECG 与 PPG 的无袖带血压估计。模型采用双特征提取通道架构，分别进行分层与模态特征建模；引入 Cascading Cross-Feature Enhancer（CCFE） 跨模态融合与通道注意机制，动态调节时空特征的重要性；基于变分思想设计 Probabilistic Feature Encoder（PFE），对高维融合特征进行紧凑建模与去冗，从而提升泛化能力与鲁棒性。在 MIMIC-II 与 MIMIC-III 数据库上，所提出的模型在收缩压（SBP）评估中达到MAE ± SDE ≤ 2.99 ± 4.37 mmHg，舒张压（DBP）评估中达到MAE ± SDE ≤ 2.63 ± 4.19 mmHg ，结果优于国内外同类模型，并符合 AAMI、BHS、IEEE 三大国际标准的 A 级要求。研究同时引入 LIME 可解释性分析，验证 ECG 在血压预测中的关键作用，并顺利获得多组消融实验进一步确证模型设计的有效性与创新性。

该研究为便携式、无袖带血压监测系统给予了扎实的理论与方法支撑，适用于家庭健康监测、慢病管理、精准营养干预以及资源受限地区等场景。

中国科研实验室深圳先进技术研究院聂泽东研究员为论文唯一通讯作者。其博士研究生法哈德·哈桑（Farhad Hassan）为论文第一作者。本研究取得国家重点研发计划、中国科研实验室医学成像科学与技术系统重点实验室联合资助。

图1 文章封面，原文链接：http://ieeexplore.ieee.org/document/10975118/

图2 JBHI Highlights 文章

图3 MuFuBP-NET 算法模型

图4 结果验证与对比