血压(Blood Pressure,BP)是人体的重要生理参数,可以反映人体生命健康状况,高血压更是心脑血管疾病主要诱发因素之一。血压评估为高血压病情诊断和治疗提供可靠依据,连续血压测量能够实现血压的实时监测,对高血压及相关心血管疾病的早期预防诊断,评估和治疗具有积极作用。其中基于脉搏波传输时间(Pulse Transit Time,PTT)的连续血压测量方法正在快速发展,并且该方法的估计效果已经初步达到国际血压标准。老年人群的血压估计精度问题成为制约该测量方法大规模推广的主要因素,所以研究针对高血压患者的血压估计优化算法显得非常有意义。本文采用的光电容积脉搏波(Photoplethysmography,PPG)是一种通过光信号强度反映人体动脉内血容量变化而得到的波形。脉搏波中蕴含着丰富的血压和血管生理信息,而传统的血压算法模型主要集中在脉搏波传输时间的获取和标定方法上,脉搏波的形态特征没被纳入算法模型中。通过对血压形成机制、血管壁的生理结构和脉搏波波形的细致分析,把脉搏波一阶二阶微分波形与血管壁位移运动相结合,发现脉搏波各个阶段的波形变化与血管壁运动相对应,通过提取脉搏波的主波波峰和重搏波波谷的特征位置点,定义了压力指数(Pressure Index,PI)特征参数。PI包含了血管壁的弹性功能和脉搏波中反射波到达时间的信息,并且青年人群的PI值明显大于老年人群。PI频谱峰值随着血压的升高而往低频方向移动,与高血压患者心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)频谱变化一致,低频受交感神经活动影响,与血管顺应性和外周阻力密切相关,说明PI可以在低频追踪高血压的变化。此外通过重搏波波谷为分界点把脉搏波分为两部分,定义了Area面积特征来表征心室射血量。把PI与原有算法相结合,Area面积特征作为补偿因子,建立新的基于PI的血压估计算法模型。本文设计并完成了大量临床实验,针对青年人群静息状态和运动后状态血压的估计效果,设计了31人的对比实验方案,新算法对静息和运动后状态都表现出很好的适用性。另外,进行为期两周的老年人群跟踪测试,对63名受试者进行算法验证,结果显示基于PI的新算法对高血压患者的血压估计效果有了显著的提升。