动脉波分析方法及其系统技术方案

一种动脉波分析方法及其系统。动脉波分析方法将取得的连续脉波信号区隔出多个单一脉波，并将此些单一脉波的至少一者进行处理以取得此些单一脉波的至少一者的非时间序列数据，并以多模型建模演算法处理非时间序列数据，以取得此些单一脉波的至少一者的至少一特征点。

【技术实现步骤摘要】
动脉波分析方法及其系统
本专利技术涉及一种动脉波分析方法及其系统，尤其涉及一种能分析心血管系统状态的动脉波分析方法及其系统。
技术介绍
心血管疾病为现代人主要疾病之一，如何有效评估心血管系统的状态，一直以来是现代人不可忽视的课题之一。动脉波信号是一种生理参数，主要通过量测心搏周期中身体受测部位的动脉血管与血液的变化所得，虽然动脉波信号会受到心输出量、动脉壁弹性、血液容量、外周小动脉和微动脉的血管阻力、血液粘稠度等生理因素影响，但由于动脉波信号的分析及设备的操作安全及简便，仍为评估心血管系统状态的技术手段之一。动脉波信号可通过非侵入式的量测设备来取得连续性的动脉波信号，随着量测技术的进步，甚至能藉由行动装置与其内建的感测器，如内建的摄影镜头与闪光灯，即可取得动脉波信号，进而分析评估心率与心血管参数等生理健康信息。然而，现今多数的非侵入式动脉波量测设备，例如压力式的腕式血压计、脉诊仪，光学式的血氧机等，其量测时容易受到人为移动、人的姿态、周围环境光、温度等影响，而干扰量测的信号品质，导致所取得的连续动脉波信号产生偏差而形成非标准型态的动脉波信号。此种非标准型态的动脉波信号通常没有很明显的重搏切迹，或是动脉波信号中出现多个波峰。因此，如何提出一种能处理非标准形态的动脉波信号的技术手段，为目前待解决的课题之一。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种动脉波分析方法及其系统，能够处理动脉波呈现单调递减或动脉波呈现局部振荡等非标准型态的动脉波信号。本专利技术的动脉波分析方法，其步骤包含：通过动脉波量测设备取得连续脉波信号；将该连续脉波信号区隔出多个单一脉波；将该些单一脉波的至少一者进行数据前处理步骤，以取得对应该些单一脉波的该至少一者的非时间序列数据；以及以多模型建模演算法处理该些单一脉波的该至少一者的非时间序列数据，以取得对应该些单一脉波的该至少一者的至少一特征点。本专利技术还提供一种动脉波分析系统，包含：信号撷取单元，用于产生连续脉波信号；以及运算单元，包含：脉波区隔模块，用于处理该连续脉波信号，以将该连续脉波信号区隔出多个单一脉波；前处理模块，用于处理该些单一脉波的至少一者，以取得对应该些单一脉波的该至少一者的非时间序列数据；及多模型建模模块，用于处理该些单一脉波的该至少一者的非时间序列数据，以取得对应该些单一脉波的该至少一者的至少一特征点。以下结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述，但不作为对本专利技术的限定。附图说明图1为本专利技术的一实施例的动脉波分析方法的流程图；图2为依据本专利技术的一实施例的多模型建模演算法处理后取得脉波特征点的示意图；图3A、图3B、图3C为依据本专利技术的一实施例的动脉波分析方法的示意图；图4为本专利技术的另一实施例的动脉波分析方法的流程图；图5A、图5B、图5C为依据本专利技术的一实施例的数据前处理步骤处理脉波的示意图；以及图6为本专利技术的动脉波分析系统的系统架构图。其中，附图标记20、31脉波201起搏点202、311主波峰203重搏切迹204、312重搏波峰21、33第一高斯函数22、34第二高斯函数32非时间序列的脉波331第一顶点341第二顶点6动脉波分析系统61信号撷取单元62运算单元621滤波模块622脉波区隔模块623前处理模块624多模型建模模块625指标计算模块63显示单元S11至S14、S41至S46步骤。具体实施方式以下藉由特定的具体实施例加以说明本专利技术的实施方式，而熟悉此技术的人士可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本专利技术的其他优点和功效，也可藉由其他不同的具体实施例加以施行或应用。图1为本专利技术的一实施例的动脉波分析方法的流程图。在步骤S11中，通过动脉波量测设备取得连续脉波信号，其中，该动脉波量测设备为血压计、脉诊仪、血氧机或摄影机，但本专利技术并不以此为限。而动脉波量测设备可以是压力式或是光学式，以分析身体特定部位的压力变化或是组织光吸收度的差异，能得知所测部位的血管与血液体积的变化，进而将此信息转化成连续动脉波信号。例如压力式是采腕式脉压带、压电感测器来撷取受测部位的压力变化；光学式是将可见光或红外光照射受测部位，再通过光电二极管撷取受测部位光线密度的变化。而近来更有以摄影机中的感光元件（CMOS或CCD）取代前述的光电二极管作为光感应器，来进行光密度变化的检测。如图2所示，连续脉波信号的脉波20例如是动脉波，动脉波亦称血压波、动脉血压波，血压脉波等等，以下以动脉波作统一说明。动脉波具有能够解读出所代表意义的多个特征点，如脉波20中的起搏点201（pacemaker）、主波峰202（percussionwavepeak）、重搏切迹203（dicroticnotch）、重搏波峰204（dicroticwavepeak）等特征点。起搏点201所代表的为整个动脉波的波形的起始点，也指心脏舒张末期血管内的压力与血液容积、心室射血期的起始点，心脏开始收缩，大量血液开始流入动脉。而且血管内容积与血流量突然的快速扩张，达射血期的终点时，会造成动脉波的波形急遽上升至主波峰202，亦即代表心脏收缩期的最大血液容积，血管壁急速扩张的状态；主波峰202下降则代表血管内容积与血流量正逐渐减少，血管壁逐渐回缩至扩张前的状态。重搏波峰204为主波峰202下降时突出的一个明显波，主要是血管内脉波的波动传导至肢体末端时，反弹回来使得所量测的身体特定部位的动脉管壁会出现短暂血液容积变化现象的反弹波。在重搏波峰204与主波峰202之间的凹陷处，则为重搏切迹203，代表动脉静压排空时间，亦作为心脏收缩期与舒张期的分界点。而此些特征点能够作为心率与心血管参数等评估生理健康指标，例如二主波峰之间的时间间隔能视为心电图（electrocardiogram,ECG）的心跳间期(RRintervals,RRI)序列，能进一步通过心率变异性（heartratevariability,HRV）分析得知使用者的生理状态。亦可通过动脉波的型态，掌握使用者的心脏收缩能力、血管弹性、血液粘稠度与外周小动脉和微动脉的血管阻力等能够反应心血管健康状态的参数。在步骤S11所取得的连续脉波信号，其由多个单一脉波所组成，要分析出至少一个单一脉波所代表的起搏点、主波峰、重搏切迹、重搏波峰等特征点前，先将连续脉波信号区隔出多个单一脉波（步骤S12），而区隔的方式是基于连续脉波信号中的每一波谷或每一波峰作为切割点，来切割出每一个单一脉波，而每一个单一脉波能代表心脏每一次心跳律动所产生的脉波。取得多个单一脉波后，在步骤S13中，将该些单一脉波的至少一者进行数据前处理步骤，经该数据前处理步骤后，能够取得对应该些单一脉波的至少一者的非时间序列数据。详言之，一般脉波的波形图为一振幅随时间变化的时间序列数据（timeseriesdata），所显示的横轴通常代表时间，纵轴代表振幅。而所谓的非时间序列数据（non-timeseriesdata），是将时间序列数据的脉波波形以单位时间的方式进行切割（或分组）成多组数据，每一组数据分别对应振幅的数值，接着将每一组数据中原本纵轴所代表的振幅的数值转换为代表次数，而使得时间序列数据型态的脉波波形，从振幅-时间的表示方式转变成一种以组数-次数分配的表示方式的非时间序列数据。因此，非时间序列数据即是将时间序列数据排除以时间的表本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种动脉波分析方法，其特征在于，步骤包含：通过动脉波量测设备取得连续脉波信号；将该连续脉波信号区隔出多个单一脉波；将该些单一脉波的至少一者进行数据前处理步骤，以取得对应该些单一脉波的该至少一者的非时间序列数据；以及以多模型建模演算法处理该些单一脉波的该至少一者的非时间序列数据，以取得对应该些单一脉波的该至少一者的至少一特征点。

【技术特征摘要】
2013.12.30 TW 1021489751.一种动脉波分析方法，其特征在于，步骤包含：通过动脉波量测设备取得连续脉波信号；将该连续脉波信号区隔出多个单一脉波；将该些单一脉波的至少一者进行数据前处理步骤，以取得对应该些单一脉波的该至少一者的非时间序列数据，其中，该非时间序列数据是将该些单一脉波的该至少一者以单位时间进行切割并转换该些单一脉波的该至少一者的振幅的数值的表示方式所形成；以及以多模型建模演算法处理该些单一脉波的该至少一者的非时间序列数据，以取得对应该些单一脉波的该至少一者的至少一特征点。2.如权利要求1所述的动脉波分析方法，其特征在于，该数据前处理步骤在形成该非时间序列数据之前，更包含将该些单一脉波的该至少一者的振幅的基线调整至正值的步骤。3.如权利要求2所述的动脉波分析方法，其特征在于，该些单一脉波的该至少一者的振幅的数值采用放大数值或缩小数值的方式来进行转换。4.如权利要求1所述的动脉波分析方法，其特征在于，该多模型建模演算法以至少一高斯模型与至少一三角波模型的混合模型、至少二高斯函数的高斯混合模型或多个三角波模型的方式处理该些单一脉波的该至少一者的非时间序列数据。5.如权利要求4所述的动脉波分析方法，其特征在于，该多模型建模演算法更包含最大概似度估测法及期望最大演算法，以收敛该至少一高斯模型与至少一三角波模型的混合模型、该至少二高斯函数的高斯混合模型或该些三角波模型。6.如权利要求4所述的动脉波分析方法，其特征在于，该特征点对应该至少一高斯模型与至少一三角波模型的混合模型中的该至少一高斯模型与该至少一三角波模型的相交点、该至少一高斯模型与至少一三角波模型的混合模型中的该至少一高斯模型的特性值、该至少一高斯模型与至少一三角波模型的混合模型中的该至少一三角波模型的特性值、该至少二高斯函数的高斯混合模型中的该些高斯函数的特性值或该些三角...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁川伟，陈明彦，
申请(专利权)人：财团法人工业技术研究院，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71