[发明专利]一种脉搏信号中带潮汐波搏动波形的自动筛选方法

说明书

一种脉搏信号中带潮汐波搏动波形的自动筛选方法，其特征在于，包括如下步骤，(1)读取采集的脉搏信号，并进行预处理，去除其中的基线漂移和高频噪声，(2)对经过预处理的脉搏信号，做傅里叶变换，计算一次搏动的平均周期或者说平均长度，做一阶差分计算，计算一阶差分峰值的90％中位数，结合估计的一搏平均长度定位每次搏动的收缩波最大差分点，得到每次搏动的波形起始点，用它们将脉搏信号分割成一次次搏动的搏动波形，(3)对分割出的每一次搏动的搏动波形，检验其瞬时心率是否属于合理范围，检验其两端的幅值差值是否过大，最终确定它是否为带潮汐波的搏动波形。

技术领域

本申请涉及一种脉搏信号中带潮汐波搏动波形的自动筛选方法。

背景技术

中医已经有两千余年的历史，而中医现代化受到了越来越多的重视。脉诊是中医“望闻问切”四诊中的关键组成成分之一。业界正在推出多款仿中医切脉的脉搏信号检测装置，使用基于压力、光电容积描记术、生物电阻抗、声学等多种原理的传感器从腕部拾取脉搏信号进行分析诊断。

实际中，检测脉搏信号时，由于传感器取脉位置未必精准、取脉方法未必规范、被测对象存在个体差异等原因，记录的脉搏信号信噪比不一定高，切脉系统要稳定地高鲁棒性地提取波形的形态学特征并非易事。

带潮汐波的搏动波形是脉搏信号中最典型的一类搏动波形，如果从检测的脉搏信号中挑出带潮汐波的搏动波形，用纯粹的带潮汐波的搏动波形来提取脉搏波的形态学特征，则必然提高其重复性，便于最终的人体状况的分类识别。

对采集的脉搏信号中搏动波形的筛选，可包括三个基本步骤：信号预处理、波形分割、波形筛选。第一阶段数据预处理主要包括读取原始数据、去除基线漂移和高频噪声等过程。去除基线漂移和高频噪声，可采用带通滤波、HHT变换、小波变换等。第二阶段波形分割主要通过波形特征点的检测来定位每一搏动的波形，常见的波形特征点如峰值、谷值、一阶导数最大值、二阶导数最大值等等。第三阶段波形筛选是在一定规则下剔除掉若干搏动波形，留下用于计算特征的搏动波形，可采用的方式如专家人工筛选、划定波峰和心率的合理区间、计算每个搏动波形与平均搏动波形的相关系数、以及计算每个搏动波形之间的相关系数等。

现有相关研究中，大多侧重以上第二步定位而略过第三步筛选，有的文献虽涉及第三步筛选，但并非专门针对带潮汐波搏动波形的筛选，而面向剔除包含粗大误差的搏动波形。现有文献筛选方法，也主要利用每个搏动波形之间或每个搏动波形与平均搏动波形之间的相关系数来进行，依赖于整体信号的高信噪比，依赖于较长的信号采集时间，即便如此，也未必最终筛选出的是带潮汐波的搏动波形。

发明内容

发明目的

提出一种脉搏信号中带潮汐波搏动波形的自动筛选的完整方法，能稳定地高鲁棒性地自动筛选出带潮汐波搏动的波形，显著提高各类特征值的可重复性。

技术方案

一种脉搏信号中带潮汐波搏动波形的自动筛选方法，其特征在于，包括如下步骤，(1) 读取采集的脉搏信号，并进行预处理，去除其中的基线漂移和高频噪声，(2)对经过预处理的脉搏信号，做傅里叶变换，计算一次搏动的平均周期或者说平均长度，做一阶差分计算，计算一阶差分峰值的90％中位数，结合估计的一搏平均长度定位每次搏动的收缩波最大差分点，得到每次搏动的波形起始点，用它们将脉搏信号分割成一次次搏动的搏动波形，(3)对分割出的每一次搏动的搏动波形，检验其瞬时心率是否属于合理范围，检验其两端的幅值差值是否过大，最终确定它是否为带潮汐波的搏动波形。