CN111528821A

CN111528821A - 一种脉搏波中重搏波特征点识别方法

Info

Publication number: CN111528821A
Application number: CN202010462227.3A
Authority: CN
Inventors: 林娇玲
Original assignee: Fuzhou Institute Of Data Technology Co ltd
Current assignee: Fuzhou Institute Of Data Technology Co ltd
Priority date: 2020-05-27
Filing date: 2020-05-27
Publication date: 2020-08-14

Abstract

本发明公开一种脉搏波中重搏波特征点识别方法，计算原始脉搏波信号的一阶差分信号，将一阶后向差分信号进行低通滤波后信号作为一阶差分信号，计算二阶差分信号②利用一阶差分信号和二阶差分信号对主波峰值点进行识别，并去掉其中的误差点③将主波波峰做后向差分得到周期序列，为减小误差，取序列中[Q1,Q3]分位数之间的值计算周期均值T，计算重搏波特征点：在每一个脉搏波周期中主波波峰和周期值前1/2的区间内寻找一阶差分信号极大值的左右零点的位置，即分别对应脉搏波中重搏波的波谷和波峰。本发明在计算主波波峰时剔除了传统算法中潮波的影响，准确识别主波波峰，提高算法识别的准确度，也降低了计算复杂度。

Description

一种脉搏波中重搏波特征点识别方法

技术领域

本发明涉及信号处理技术及医学信号处理，准确地说，涉及到一种脉搏波中重搏波特征点识别方法。

背景技术

在脉搏波的一系列研究中，脉搏波的特征点的生理意义是明确的，与心脏送血的不同阶段相对应，含有大量信息。无论是中医中分析脉诊对于人体脉搏波脉象，还是近代医学中分析和计算脉搏波特征，都离不开对脉搏波特征点的识别。目前，脉搏波测量在脉搏波传播速度和无创血压测量中均取得一定进展。在这些研究中，脉搏波特征点是一个关键问题。准确快速地识别脉搏波的特征点，是一系列疾病分析的基础。

目前对脉搏波特征点的识别有微分法，曲率法，高斯混合模型法，小波变化法等等方法。微分法利用微分求取脉搏波的极点识别对应的特征点，但是由于噪声的影响，在脉搏波一个周期内存在众多极点，识别错误率高；曲率法将脉搏波的时域数据转换为曲率数据，但是，对于一些不明显的特征点，同样难以识别；小波变换法的计算复杂，小波基的选择也会影响算法的准确度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种脉搏波中重搏波特征点识别方法。

本发明采用的技术方案是：

一种脉搏波中重搏波特征点识别方法，该方法包括以下步骤：①计算原始脉搏波信号的一阶差分信号，将一阶后向差分信号进行低通滤波后信号作为一阶差分信号，计算二阶差分信号；②利用一阶差分信号和二阶差分信号对主波峰值点进行识别，并去掉其中的误差点；③将主波波峰做后向差分得到周期序列，为减小误差，T取周期序列中第一四分位数Q1和第三四分位数Q3分位数之间的值计算周期均值T；④计算重搏波特征点：在每一个脉搏波周期中主波波峰和周期值前1/2的区间内寻找一阶差分信号极大值的左右零点的位置，即分别对应脉搏波中重搏波的波谷和波峰。

本发明采用以上技术方案，对脉搏波的一阶后向差分进行均值滤波后再求二阶导，利用一阶差分信号与二阶差分信号识别重搏波特征点。有益效果在于：1、未对采集到的的原始脉搏波信号进行滤波，最大程度保留了采集信号的信息，为后续疾病跟踪等分析创造可能；2、该方法与传统微分法相比，在计算主波波峰时剔除了传统算法中潮波的影响，准确识别主波波峰，提高算法识别的准确度，同时，该方法基于一阶差分信号与二阶差分信号也降低了计算复杂度。

附图说明

以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；

图1为本发明一种脉搏波中重搏波特征点识别方法的流程示意图；

图2为本发明一种脉搏波中重搏波特征点识别方法的识别结果示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

该发明所使用的***不限，可适用于基于压力传感器的中医脉诊仪，基于光电容积脉搏波的中医脉诊仪等均可使用，信号采样率亦无要求。同时该方法的使用平台不限，实现语言多样。

如图1或图2所示，现使用采用压力传感器的中医脉诊仪采集脉搏波数据，采样频率为100Hz，对本发明的一种脉搏波中重搏波特征点识别方法进行详细说明：

1)计算原始脉搏信号的一阶后向差分与二阶后向差分：

一阶差分：

Diff[t]＝OriSignal[t+1]-OriSignal[t]

其中，t＝1,2,3.....n，n为原始脉搏信号的点数，Diff为一阶后向差分信号，OriSignal为原始脉搏波信号；

将一阶后向差分信号Diff进行低通滤波后得到的信号记为firDiff，对滤波后信号进行后向差分，计算二阶差分信号：

secDiff[t]＝firDiff[t+1]-firDiff[t]

2)利用一阶差分信号，二阶差分信号识别脉搏波的主峰峰值点：

将firDiff进行门限处理，高于阈值部分设为1，低于阈值部分设为0：

其中，阈值threhold＝median(firDiff)*0.5

计算信号的主波波峰点：

l:where(diff(S_firDiff·S_secDiff))＝＝-2

其中，S_secDiff为secDiff的符号值：

在点l中去掉一阶导值较大的潮波点：

取出l点所在位置原始信号的幅值OriSignal(l)，去除OriSignal(l)中值在三个标准差以外的点h，得到主波波峰点i＝l-h

3)根据识别出来的主波点计算周期：

将主波波峰做后向差分得到周期序列，为减小误差，取周期序列中第一四分位数Q1和第三四分位数Q3分位数之间的值计算周期均值T。

4)计算重搏波特征点：

在每一个脉搏波周期中主波波峰和周期值前1/2的区间内寻找一阶差分信号极大值的左右零点的位置，即分别对应脉搏波中重搏波的波谷和波峰；在采样率较低的信号中，在识别出的左零点的左右两个点位置寻找最小值的位置作为重搏波的波谷，在识别出的右零点的左右两个点位置寻找最大值的位置作为重搏波的波峰。

显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

Claims

1.一种脉搏波中重搏波特征点识别方法，其特征在于：其包括以下步骤：

S1,差分处理：求取信号的一阶后项差分信号后进行滤波处理，对滤波以后的一阶差分滤波后，求取二阶后项差分；

S2,主波波峰和周期识别：基于一阶差分信号、二阶差分信号计算脉搏波主波峰值点和周期

S3,计算重搏波特征点：在每一个脉搏波周期中主波波峰和周期值前1/2的区间内寻找一阶差分信号极大值的左右零点的位置，即分别对应脉搏波中重搏波的波谷和波峰。

2.根据权利要求1所述的一种脉搏波中重搏波特征点识别方法，其特征在于：S1中一阶差分信号、二阶差分信号的计算过程如下：

计算原始脉搏信号的一阶差分：

Diff[t]＝OriSignal[t+1]-OriSignal[t]

secDiff[t]＝firDiff[t+1]-firDiff[t]。

3.根据权利要求2所述的一种脉搏波中重搏波特征点识别方法，其特征在于：S2中脉搏波的周期与主波峰值点的计算步骤如下：

S2-1，识别主峰峰值点：

S2-1-1，将firDiff进行门限处理，高于阈值部分设为1，低于阈值部分设为0：

其中，阈值threhold＝median(firDiff)*0.5

S2-1-2，计算信号的主波波峰点，

l:where(diff(S_firDiff·S_secDiff))＝＝-2，

其中，点l为信号的主波波峰点，S_secDiff为secDiff的符号值，

在点l中去掉一阶导值较大的潮波点，步骤如下：取出l点所在位置原始信号的幅值OriSignal(l)，去除OriSignal(l)中值在三个标准差以外的点h，得到主波波峰点i＝l-hS2-2，计算周期值：

4.根据权利要求1所述的一种脉搏波重搏波特征点识别方法，其特征在于：S2中在采样率较低的信号中，在识别出的左零点的左右两个点位置寻找最小值的位置作为重搏波的波谷，在识别出的右零点的左右两个点位置寻找最大值的位置作为重搏波的波峰。