[发明专利]一种脉搏分析方法及装置

说明书

一种脉搏分析方法及装置，包括如下步骤：S1、获取与寸、关、尺三个部位相对应的三组脉搏数据集；S2、获取各脉搏数据的频域特征、时域特征和高斯混合模型特征；S3、将各脉搏数据的频域特征、时域特征和高斯混合模型特征输入预先训练好的神经网络模型中，输出得到预测的脉象分类结果。由于采用了上述技术方案，与现有技术相比，本发明可实现对患者的脉搏进行客观、准确的分析的问题。另一方面，由于每组脉搏数据集中包括由多个脉搏采集单元获取的多个脉搏数据，这种多通道脉搏数据相对于单通道脉搏数据能提高预测的准确度。其次，高斯混合模型特征的引入可进一步提高模型的准确度。

技术领域

本发明涉及脉搏分析技术领域，具体涉及一种脉搏分析方法及装置。

背景技术

在心血管内的血液循环过程中，血液在心脏的收缩作用下从左心室涌入主动脉，使得动脉近端管壁扩张、内部压力升高；而当心室舒张时，射血活动暂时停止，动脉在血管弹性的作用下恢复收缩。在收缩舒张的过程中，血液在压力差的作用下以心脏为起点沿着血管快速向远端传播，使得远端动脉亦出现相似的搏动，形成脉搏波，该信号携带了大量与心血管状态相关的信息。在我国的传统中医诊断方法脉诊中，医师通过按压腕部桡动脉感受这种血管周期性的扩张变化，并将感受到的搏动形态分为不同脉象。脉象可以用来判断寒热虚实等疾病性质，也可以用来判断疾病预后，在中医中是辨识疾病的重要客观指标。

脉诊作为一种无创的辨诊方法，其具有诊断方便、成本低、结果有效等特点，拥有较完善的评估和干预体系。然而，不同医师的医术水平参差不齐，对脉搏的强度也有不同的标准，因此单纯依靠医师的主观感觉和经验，往往无法对患者的脉搏进行客观、准确的分析。因此，亟待开发一种能够客观、准确地分析患者脉搏的脉搏分析方法及装置。

发明内容

本申请通过提供一种脉搏分析方法及装置，解决了现有技术中因不同医师的医术水平参差不齐，对脉搏的强度也有不同的标准，使得无法对患者的脉搏进行客观、准确的分析的问题。

为达到上述目的，本申请实施例采用如下技术方案。

一方面，提供一种脉搏分析方法，包括如下步骤：

S1、获取与寸、关、尺三个部位相对应的三组脉搏数据集，每组脉搏数据集中包括由多个脉搏采集单元获取的多个脉搏数据；

S2、获取各脉搏数据的频域特征、时域特征和高斯混合模型特征；其中所述高斯混合模型特征为高斯混合模型中每个高斯分布函数的权重、均值和协方差矩阵；

S3、将各脉搏数据的频域特征、时域特征和高斯混合模型特征输入预先训练好的神经网络模型中，输出得到预测的脉象分类结果。

上述脉搏分析方法可实现对患者的脉搏进行客观、准确的分析的问题。另一方面，由于每组脉搏数据集中包括由多个脉搏采集单元获取的多个脉搏数据，这种多通道脉搏数据相对于单通道脉搏数据能提高预测的准确度。其次，高斯混合模型特征的引入可进一步提高模型的准确度。

为加快模型计算速度，在一些实施例中，步骤S2与S3之间还包括采用主成分分析法剔除冗余的频域特征、时域特征和高斯混合模型特征的步骤。

在一些实施例中，根据如下步骤获取训练好的神经网络模型：

获取脉搏样本数据集，对脉搏样本数据集进行脉象标注得到脉象分类，将脉搏样本数据集分为训练集和测试集，获取训练集和测试集中每个脉搏样本数据的频域特征、时域特征和高斯混合模型特征，并采用主成分分析法剔除冗余的频域特征、时域特征和高斯混合模型；

利用训练集中所有脉搏样本数据的频域特征、时域特征和高斯混合模型特征对神经网络模型进行训练，利用测试集中所有脉搏样本数据的频域特征、时域特征和高斯混合模型特征对神经网络模型的准确度进行评估，得到训练好的神经网络模型。