一种脉搏信号检测分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种脉搏信号检测分析方法及装置，用于提高脉搏信号分类的准确率。本发明专利技术实施例方法包括：采集用户的至少一类脉搏信号；对所述至少一类脉搏信号进行分析处理，得到至少一类脉搏信号的特征信号；利用分类器函数对所述至少一类脉搏信号的特征信号进行分类；将分类结果反馈给所述用户。本发明专利技术实施例还提供了一种脉搏信号检测分析装置，用于提高脉搏信号分类的准确率。

A method and device for pulse signal detection and analysis

The embodiment of the invention discloses a pulse signal detection and analysis method and a device for improving the accuracy of pulse signal classification. The method includes: collecting at least one kind of pulse signal of the user, analyzing and processing the at least one kind of pulse signal, obtaining the characteristic signal of at least one kind of pulse signal; using the classifier function to classify the characteristic signal of the at least one kind of pulse signal, and feed back the classification result to the user. . The embodiment of the invention also provides a pulse signal detection and analysis device, which is used to improve the accuracy rate of pulse signal classification.

【技术实现步骤摘要】
一种脉搏信号检测分析方法及装置
本专利技术涉及医疗设备
，尤其涉及一种脉搏信号检测分析方法及装置。
技术介绍
脉搏信号形成于心脏周期性的收缩和舒张，脉搏的传导和反射过程中会受到心动周期、心输出量等心脏性状因素影响，同时还受到血管的硬度、直径，血液粘度，外周阻力等血液和血管的性状影响，这使得脉搏信号蕴含了与整个循环系统相关的丰富的人体生理和病理信息。脉搏信号在古代中国、印度等国被广泛应用于疾病的诊断，然而由于脉诊具有一定的主观性，疾病诊断过程依赖医师的个人经验，因此近些年脉诊的客观化成为研究热点之一。目前，在对脉搏信号的研究过程中涌现了各式各样的脉搏信号获取装置，概括来说各类脉搏信号获取系统，基本可以分为三类：压力脉搏信号采集系统，光电脉搏信号采集系统和超声脉搏信号采集系统。由于不同的脉搏信号具有不同的敏感特征，如压力脉搏信号对血管弹性和管壁厚度较敏感，光电脉搏信号对血液组成较敏感，超声脉搏信号对血流状态和血液粘度较敏感，故根据不同的脉搏信号可以对不同类型的个体进行分类，而现有的根据人工的主观经验对脉搏信号进行分类的方法，缺乏客观性且准确率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种脉搏信号检测分析方法及装置，用于实现利用分类器函数对用户脉搏信号特征的分类识别，提高了识别效率及准确率。本专利技术实施例第一方面提供了一种脉搏信号检测分析方法，包括：采集用户的至少一类脉搏信号；对所述至少一类脉搏信号进行分析处理，得到至少一类脉搏信号的特征信号；利用分类器函数对所述至少一类脉搏信号的特征信号进行分类；将分类结果反馈给所述用户。优选的，在所述采集用户的至少一类脉搏信号之前，所述方法还包括：采集训练样本的脉搏信号，所述训练样本包括第一类个体和第二类个体；提取出所述第一类个体和所述第二类个体的脉搏信号特征，并将所述第一类个体和所述第二类个体的所述脉搏信号特征融合为综合脉搏信号特征；将所述综合脉搏信号特征归一化，生成第一特征；根据所述第一特征和机器学习算法确定所述分类器函数。优选的，所述根据所述第一特征和机器学习算法确定所述分类器函数，包括：确定训练样本分类的松弛变量及惩罚因子；确定所述第一特征从线性不可分空间映射到线性可分空间中，线性可分空间函数的内积；根据所述松弛变量、所述惩罚因子、所述线性可分空间函数的内积及所述第一特征确定所述分类器函数。优选的，在所述采集训练样本的脉搏信号之后，所述方法还包括：对所述训练样本的脉搏信号进行预处理，所述预处理包括：噪声和/或基线漂移的去除。优选的，所述利用分类器函数对所述至少一类脉搏信号的特征信号进行分类，包括：提取出所述特征信号中的特征值；利用所述分类器函数对所述特征值进行分类识别，以确定所述用户的类别。本专利技术第二方面提供了一种脉搏信号检测分析装置，包括：第一采集单元，用于采集用户的至少一类脉搏信号；分析处理单元，用于对所述至少一类脉搏信号进行分析处理，得到至少一类脉搏信号的特征信号；分类单元，用于利用分类器函数对所述至少一类脉搏信号的特征信号进行分类；反馈单元，用于将所述用户的类别反馈给所述用户。优选的，所述装置还包括：第二采集单元，用于采集训练样本的脉搏信号，所述训练样本包括第一类个体和第二类个体；融合单元，用于提取出所述第一类个体和所述第二类个体的脉搏信号特征，并将所述第一类个体和所述第二类个体的所述脉搏信号特征融合为综合脉搏信号特征；归一化单元，用于将所述综合脉搏信号特征归一化，生成第一特征；分类器确定单元，用于根据所述第一特征和机器学习算法确定所述分类器函数。优选的，所述分类器确定单元，包括：第一确定模块，用于确定训练样本分类的松弛变量及惩罚因子；第二确定模块，用于确定所述第一特征从线性不可分空间映射到线性可分空间中，线性可分空间函数的内积；第三确定模块，用于根据所述松弛变量、所述惩罚因子、所述线性可分空间函数的内积及所述第一特征确定所述分类器函数。优选的，该装置还包括：预处理单元，用于对所述训练样本的脉搏信号进行预处理，所述预处理包括：噪声和/或基线漂移的去除。优选的，分类单元，包括：提取模块，用于提取出所述特征信号中的特征值；分类识别模块，用于利用所述分类器函数对所述特征值进行分类识别，以确定所述用户的类别。本专利技术实施例第三方面提供了一种可穿戴设备，包括本专利技术实施例第二方面的脉搏信号检测分析装置。本专利技术实施例还提供了一种计算机装置，包括处理器，该处理器在处理存储于存储器上的计算机程序时，用于实现本专利技术实施例第一方面的脉搏信号检测分析方法。本专利技术实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时用于实现本专利技术实施例第一方面的脉搏信号检测分析方法。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：本专利技术实施例中，通过脉搏信号检测分析装置采集用户的至少一类脉搏信号，对该脉搏信号进行分析处理，得到该脉搏信号的特征信号，利用分类器函数对该特征信号进行分类，并将分类结果反馈给用户，本实施例中的脉搏信号检测分析装置利用分类器函数，对用户的脉搏信号进行分类识别，较现有的人工主观经验识别方法，识别效率更高，准确性也更高。附图说明图1为本专利技术实施例中脉搏信号检测分析方法的一个实施例示意图；图2为本专利技术实施例中利用分类器函数对用户至少一类脉搏信号的特征信号进行分类的一个实施例示意图；图3为本专利技术实施例中确定分类器函数的一个实施例示意图；图4为本专利技术实施例中第一类个体和第二类个体的脉搏信号示意图；图5为本专利技术实施例中单个脉搏周期参数特征的物理意义示意图；图6为本专利技术实施例中根据第一特征和向量支持机算法确定分类器函数的一个实施例示意图；图7为本专利技术实施例中脉搏信号检测分析装置的一个实施例示意图；图8为本专利技术实施例中脉搏信号检测分析装置的另一个实施例示意图。具体实施方式本专利技术实施例提供了一种脉搏信号检测分析方法及装置，用于根据分类器函数对用户脉搏信号特征进行分类识别，提高了对脉搏信号特征进行识别的识别效率及准确率。由于上肢桡动脉距离体表较近，与其他浅表动脉相比具有测量方便，受年龄、血压等因素影响较少等优点，一直受到医学界的青睐。本文中的脉搏信号也指的是上肢桡动脉处的脉搏信号，但脉学理论的描述和诊断过程中存有很多主观因素，故脉诊客观化成为近年来的研究热点。具体的，脉诊客观化致力于脉诊理论、传感器技术和计算机技术的有机结合。是利用传感器技术采集脉搏信号，将其数字化保存在计算机中，并通过模式识别技术分析所获取的脉搏信号。脉搏信号采集的主要过程是先由传感器将脉搏信号转换为电信号，经过放大、模数转换最终转化为计算机可存储的数字信号。脉搏信号采集系统按照其测量的信号的类型大体上可以分为三类：压力脉搏信号采集系统，光电传脉搏信号采集系统和超声脉搏信号采集系统。机器学习算法是在人工智能领域中，研究如何在经验学习中实现对测量对象的智能学习，其中分类器函数即为如何根据训练样本，实现对测量样本的准确分类。基于现有技术中根据人工主观经验对脉搏信号分类识别的方法，本专利技术提出了一种脉搏信号检测分析方法，用于利用分类器函数对脉搏信号进行分类识别。为方便理解，下面来描述本专利技术实施例中的脉搏信号检测分析方法，请参阅图1，本专利技术实施例中脉搏信号检测分析方法的一个实施例，包括：101、采集本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种脉搏信号检测分析方法，其特征在于，包括：采集用户的至少一类脉搏信号；对所述至少一类脉搏信号进行分析处理，得到至少一类脉搏信号的特征信号；利用分类器函数对所述至少一类脉搏信号的特征信号进行分类；将分类结果反馈给所述用户。

【技术特征摘要】
1.一种脉搏信号检测分析方法，其特征在于，包括：采集用户的至少一类脉搏信号；对所述至少一类脉搏信号进行分析处理，得到至少一类脉搏信号的特征信号；利用分类器函数对所述至少一类脉搏信号的特征信号进行分类；将分类结果反馈给所述用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述采集用户的至少一类脉搏信号之前，所述方法还包括：采集训练样本的脉搏信号，所述训练样本包括第一类个体和第二类个体；提取出所述第一类个体和所述第二类个体的脉搏信号特征，并将所述第一类个体和所述第二类个体的所述脉搏信号特征融合为综合脉搏信号特征；将所述综合脉搏信号特征归一化，生成第一特征；根据所述第一特征和机器学习算法确定所述分类器函数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征和机器学习算法确定所述分类器函数，包括：确定训练样本分类的松弛变量及惩罚因子；确定所述第一特征从线性不可分空间映射到线性可分空间中，线性可分空间函数的内积；根据所述松弛变量、所述惩罚因子、所述线性可分空间函数的内积及所述第一特征确定所述分类器函数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述采集训练样本的脉搏信号之后，所述方法还包括：对所述训练样本的脉搏信号进行预处理，所述预处理包括：噪声和/或基线漂移的去除。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述利用分类器函数对所述至少一类脉搏信号的特征信号进行分类，包括：提取出所述特征信号中的特征值；利用所述分类器函数对所述特征值进行分类识别，以确...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘均，龙知才，李镐炜，
申请(专利权)人：深圳还是威健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44