[发明专利]一种基于智能穿戴设备中医肾藏气化功能态势评估算法

权利要求书

1.一种基于智能穿戴设备中医肾藏气化功能态势评估算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、通过可穿戴设备中的光电容积脉搏波描记法传感器采集人体原始PPG及加速度传感器信号，将其传输到算法服务器上；

步骤二、在算法服务器上设有FIR带通滤波器，过滤干扰；

步骤三、采用集合经验模态分解，解决EMD方法中的模态混叠现象，将非平稳非线性信号分解成包含不同时间尺度信息的本征模态函数；

步骤四、绘制本征模态函数及其频域图，根据脉搏信号的特性与频谱，从中选取0.6Hz-5Hz之间频率的本征模态函数，重构脉搏波信号；

步骤五、采用限幅消抖滤波法处理加速度传感器信号，并用以后续的模型建立及PPG信号去除运动噪声的干扰；

步骤六、将步骤四重构出来的脉搏波和步骤五合成的加速度波同时绘制信号的时谱图，通过时域的峰值检测算法检测脉搏波信号，检测到一个波峰时，判断加速度时域的值；

步骤七、记录峰值点的索引，通过采样频率可算出每一个峰值点之间的时间间隔，可以得到脉搏；

步骤八、采集24小时的PPG和加速度传感器信号数据，提取特征值；

步骤九、根据反应肾藏气化功能态势的调查问卷，选取500例阳性，500例阴性，专家对相应实验对象进行分析并进行最终的肾藏气化功能态势的评估打分；

步骤十、根据收集的数据集，与专家打分结果分别对应，构建并训练XGBoost算法模型；

步骤十一、导出模型，应用到工程上自动评估肺藏司呼吸功能态势。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备中医肾藏气化功能态势评估算法，其特征在于：所述步骤三的FIR带通滤波器，通带上限截止频率为10Hz，通带下限截止频率为0.03Hz，采样频率为100Hz的FIR滤波器的表达式为：

其中，x(n)为输入信号，h(n)为FIR滤波系数，y(n)为经过滤波后的信号，N为FIR滤波器的抽头数，滤波器阶数为N-1。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备中医肾藏气化功能态势评估算法，其特征在于：所述步骤四种由脉搏波信号分解重构出的新脉搏波表达式F(x)为：F(x)＝本征模态函数1+本征模态函数2+本征模态函数3，式中本征模态函数1～本征模态函数3为0.6Hz-5Hz之间的信号。

4.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备中医肾藏气化功能态势评估算法，其特征在于：所述步骤五中运动噪声干扰的操作流程为：限幅—消抖—合成，合成后的最终信号公式为：

5.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备中医肾藏气化功能态势评估算法，其特征在于：所述步骤六中判断加速度时域的值，若加速度值满足小于设定阈值A，则纳入该波峰值，若当前波峰与上一个波峰时间间隔少于设定阈值B，则排除该波峰值，检查下一个。

6.根据权利要求5所述的一种基于智能穿戴设备中医肾藏气化功能态势评估算法，其特征在于：所述峰值检测算法为增量合并分割算法，首先将PPG信号分割成一段段信号，计算连接每段信号的起点和终点的直线的斜率，根据斜率的正、负、零将信号分为三类，将连续的同类信号拼接在一起，判断上升段的信号是否属于PPG信号最开始的上升阶段，若属于，则将此段信号起始点作为PPG信号的起点，终点作为PPG信号的峰值点，否则，排除该信号。

7.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备中医肾藏气化功能态势评估算法，其特征在于：所述步骤九中，选取500例阳性，500例阴性，对相应实验对象进行分析并进行最终的肾藏气化功能态势的评估打分，从0到100分，分为5个类别，小于60分、60到70分、70到80分、80到90分、大于90分，分别对应很差、偏差、一般、良好、优秀。

8.根据权利要求1所述的一种基于智能穿戴设备中医肾藏气化功能态势评估算法，其特征在于：所述步骤十中XGBoost算法模型表示为：

损失函数表达为：