[发明专利]一种基于群体算法的脉搏波曲线拟合方法

说明书

本发明提供一种基于群体算法的脉搏波曲线拟合方法，采用由可穿戴腕带、力传感器、充放气电路、采集控制模块以及拟合模块组成的便携式脉搏波采集平台采集患者手部桡动脉的脉搏波信号。根据双弹性腔血液的运动特性，采用等效电路模拟血液循环并建立双弹性腔血液动力学模型，然后根据群体算法中的ABC算法得到全局最优解。本发明的基于群体算法的脉搏波曲线拟合方法可以快速准确的诊断Ⅱ型糖尿病，避免了诊断结果因人主观判断而产生误诊。

技术领域

本发明涉及一种脉搏波曲线拟合方法，具体涉及一种基于群体算法的脉搏波曲线拟合方法。

背景技术

Ⅱ型糖尿病一般发病比较迟缓，多见于成人中老年人。此类病人早期症状不明显，常在明确诊断之前就可发生大血管和微血管并发症。

脉诊作为中国传统医学中的一种重要诊断方法，是我国古代医学家长期医疗实践的经验总结。脉象类型可以被用来做某些疾病的重要指标，例如Ⅱ型糖尿病。目前，中医学或者临床工作者主要依靠桡动脉脉搏波来判断心血管健康状态。

然而，传统中医脉诊需要医生经过长时间的专业训练，诊断结果因人主观判断而异，从而限制了脉诊的发展。近三十年来，脉诊客观化研究取得了许多有益的成果，为脉象信号分析提供了基础。

脉象信息的分析方法随着数学、生物力学、工程学的发展而发展，同时又受到脉象信息检测方法所制约。目前还没有一种快速有效的脉象分析方法专门用于诊断Ⅱ型糖尿病。

发明内容

为解决上述问题，本发明采用了如下技术方案：

本发明提供了一种群体算法的脉搏波曲线拟合方法，用于将采集的患者手部桡动脉的脉搏波信号进行拟合，其特征在于，包括如下步骤：数据采集，采用由可穿戴腕带、力传感器、充放气电路、采集控制模块以及拟合模块组成的便携式脉搏波采集平台采集患者手部桡动脉的脉搏波信号；建立动力学模型，根据双弹性腔血液的运动特性，采用等效电路模拟血液循环并建立双弹性腔血液动力学模型；拟合波形，根据群体算法理论拟合脉搏波的波形；其中，等效电路采用感应器L模拟血液的惯性，电容Cs₁和Cs₂模拟患者的心脏的左腔室和右腔室，电阻R模拟外周动脉总阻力，将参数R、C₁、C₂以及L组成向量a_i。

在本发明提供的群体算法的脉搏波曲线拟合方法，还可以具有这样的特征：其中，便携式脉搏波采集平台还包括安全气囊、气管、讯号放大器、滤波器以及模数转换器。

在本发明提供的群体算法的脉搏波曲线拟合方法，还可以具有这样的特征，数据采集的具体步骤如下：预设充气压力并在采集控制模块中存储，采用充放电路对佩戴在患者腕部的可穿戴腕带施加压力，一旦可穿戴式腕带充气达到预设充气压力，则采集控制模块就控制充放气电路立即停止充气，同时采用力传感器采集桡动脉处脉搏波信号，并将采集到的脉搏波信号发送给拟合模块。

在本发明提供的群体算法的脉搏波曲线拟合方法，还可以具有这样的特征，建立动力学模型的具体步骤如下：根据由左腔室的主动脉耦合系统等效电路计算其状态方程从而获得主动脉根部血流为Q_A0，建立双温克尔模型模拟从主动脉到桡动脉的血流和脉冲波形传输，设系统的输入血流量Q_in＝Q_A0，从而得到四元双弹性腔模型的状态方程：

其中，q是桡动脉的血流，P₁和P₂分别是主动脉根部和桡动脉的血压，R是外周系统的阻力，C₁和C₂是主动脉和外周系统的近似总顺应性，L是血流的惯性，和分别为q、P₁和P₂在时间上的变种。