【技术实现步骤摘要】
一种柯氏音时相分类识别方法及系统
本专利技术涉及血压测量
，尤其涉及一种柯氏音时相分类识别方法及系统。
技术介绍
在使用人工听诊法进行血压测量时，需要对缠绕于上臂的袖带进行充气加压，阻断肱动脉血液流通，然后再匀速放气减压。随着压力下降，血流重新冲开血管，发出与心动周期节拍相同的节律音，叫做柯氏音。柯氏音的特征会随着袖带压力的下降发生变化，这个过程分为五种时相：I、II、III、IV和V时相，也分别叫做弹响音、杂音、拍击音、捂音和消失音。对大多数成年人来说，第一个听到的柯氏音和最后一个听到的柯氏音分别对应的袖带压力记为收缩压和舒张压。目前有一些论文和专利提出了能够自动识别这两个柯氏音的方法。然而对于一些特殊人群(如12岁以下儿童、孕妇、老年人、严重贫血、甲状腺机能亢进症和主动脉瓣关闭不全患者等)，则需要以柯氏音的IV时相读取舒张压。因此，正确识别柯氏音第IV时相是准确测量这类特殊人群血压的关键。然而，目前绝大多数以示波法为代表的自动血压测量方法是基于袖带内的压力振荡波推算血压值，其根本无法对柯氏音信号进行判断，更...
【技术保护点】
1.柯氏音时相分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤:/nS1、获取袖带压力数据P和听诊器音频数据K；/nS2、从所获取的袖带压力数据中提取压力脉搏波数据P
【技术特征摘要】
1.柯氏音时相分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤:
S1、获取袖带压力数据P和听诊器音频数据K；
S2、从所获取的袖带压力数据中提取压力脉搏波数据PO，检测压力脉搏波数据的顶点得到顶点位置序列Pi；
S3、对听诊器音频数据K进行预加重处理，得到听诊器音频数据K1；
S4、以顶点位置序列Pi为参考点，对听诊器音频数据K1进行切分，切分后形成听诊器音频数据帧序列Ks；
S5、将听诊器音频数据帧序列Ks转换成声谱图，并按照先后顺序组成听诊器音频数据声谱图序列数据Kis；
S6、将听诊器音频数据K中各柯氏音的峰值点位置序列Kpi与与之相对应的压力脉搏波顶点位置序列Pi相减，然后将差值除以采样率fs得到峰-峰时延序列PKis；
S7、将声谱图序列数据Kis和峰-峰时延序列PKis送入深度神经网络进行识别，每一对语谱图数据和峰-峰时延数据由深度神经网络输出一个对应的柯氏音时相分类识别结果。
2.根据权利要求1所述的柯氏音时相分类识别方法，其特征在于，通过声学换能器将听诊器内采集到的声学信号转换为电信号，该电信号依次经过放大和AD转换处理后转换为音频数字信号，从而得到听诊器音频数据K；通过压力传感器将袖带内的压力信号转换为电信号，该电信号依次经过放大和AD转换处理后转换为压力数字信号，从而得到袖带压力数据P。
3.根据权利要求1所述的柯氏音时相分类识别方法，其特征在于，对袖带压力数据P进行带通滤波，得到滤波后的袖带压力数据P1，通过多项式拟合的方法去除P1的基线，得到所述压力脉搏波数据PO。
4.根据权利要求3所述的柯氏音时相分类识别方法，其特征在于，进行带通滤波时，滤波器通带频率选择为0.05Hz到20Hz。
5.根据权利要求3所...
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