[發明專利]一種基于顯著信號子段提取的脈象分類方法

有效

• 申請號: 202010639354.6
• 申請日: 2020-07-06
• 公開（公告）號: CN111914655B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 李巧勤;肖迪尹;劉勇國;楊尚明
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G16H50/20
• 代理公司: 北京正華智誠專利代理事務所(普通合伙) 11870
• 代理人: 楊浩林

本發明公開了一種基于顯著信號子段提取的脈象分類方法，S1：采集脈搏信號，并進行預處理，得到c個脈搏信號訓練樣本；S2：定位顯著脈搏信號子段位置指示向量；S3：構建多模態距離特征向量；S4：采用最鄰近分類器對脈搏信號進行分類，完成基于顯著信號子段提取的脈象分類。本發明的脈象分類方法無需對脈搏信號進行周期分割，從脈搏信號中提取具有區分力的子段，避免信息冗余并能加速后續計算過程。通過構建信號子段的多模態距離特征向量能夠實現特征信息互補，有助于提高脈搏信號分類準確率，實現脈象的自動識別，為醫師脈診提供輔助決策，提取的脈搏信號子段可提供可解釋的結果，用于臨床進一步分析。

技術領域

本發明屬于醫療診斷技術領域，具體涉及一種基于顯著信號子段提取的脈象分類方法。

背景技術

在中醫臨床診斷中，中醫醫師通過用手指感受手腕橈動脈處的脈動，根據脈搏的快慢、強弱和深淺程度判斷患者健康狀況。然而，傳統中醫學對脈象概念的描述比較模糊，因此脈象的辨別標準并不明確，辨證結果的準確性在很大程度上取決于醫師經驗，在臨床診斷中不同醫師對同一患者的診斷結果可能存在差異。這種完全依賴醫師主觀經驗的傳統脈診方式會限制中醫脈診技術的推廣與傳承。因此，對脈診客觀化的研究具有重要意義。

隨著機器學習技術在中醫診療領域的應用，基于脈搏信號自動分類識別的中醫脈診客觀化成為可能。通過設備采集脈搏信號，使用機器學習模型學習中醫脈象與脈搏信號之間的聯系，對采集到的脈搏信號進行浮、沉、實和數等脈象判別。

現有脈搏信號分類方法通常是對整段脈搏信號或信號分割后的單周期脈搏信號進行處理。這些方法的主要缺陷：第一，基于單周期信號的方法，涉及到信號周期分割和極值點定位等預處理操作，預處理操作若有錯，將對分類結果造成直接影響。第二，長時脈搏信號難以處理。基于相似性的方法將整段信號作為輸入進行分析，這會導致信息冗余和計算量過大，而對識別結果起作用的主要是存在差異的信號段。第三，識別結果的可解釋性不強。現有技術無法提取具有區分力的顯著脈搏信號子段，無法定位發生異常的脈搏信號位置，難以在臨床中應用。

發明內容

本發明的目的是為了解決脈象分類的問題，提出了一種基于顯著信號子段提取的脈象分類方法。

本發明的技術方案是：一種基于顯著信號子段提取的脈象分類方法，包括以下步驟：

S1：采用多普勒超聲波血液分析儀采集脈搏信號，并進行預處理，得到c個脈搏信號訓練樣本；

S2：定位c個脈搏信號訓練樣本的顯著脈搏信號子段位置指示向量；

S3：根據顯著脈搏信號子段位置指示向量，構建多模態距離特征向量；

S4：根據多模態距離特征向量，采用最鄰近分類器對脈搏信號進行分類，完成基于顯著信號子段提取的脈象分類。

進一步地，步驟S1中，對脈搏信號進行預處理的方法具體為：采用小波變換的級聯濾波器對脈搏信號進行降噪，并采用三次樣條插值估計法消除脈搏信號中的基線漂移現象，得到c個脈搏信號訓練樣本其中，p_i＝[p₁,...,p_t,...p_q]表示第i個脈搏信號，p_t表示脈搏信號在t時刻的值，q表示脈搏信號長度，y_i∈{1,2,...,n}表示對應的脈象類別，n表示脈象類別數目。

進一步地，步驟S2包括以下子步驟：

S21：利用c個脈搏信號訓練樣本，定義目標函數；

S22：利用交換方向乘子算法求解目標函數，得到顯著脈搏信號子段位置指示向量；

S23：提取顯著脈搏信號子段位置指示向量的非零元素，得到S個非零塊，從每個脈搏信號訓練樣本中分別截取S個子序列，完成信號子段位置指示向量的定位。