【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积自编码器的脉搏波波形重建的方法及系统
本专利技术涉及信号处理以及深度学习领域，具体涉及一种基于卷积自编码器的脉搏波波形重建的方法及系统，能够通过卷积自编码器构建一种可以将指脉脉搏信号转换为桡动脉脉搏信号的深度学习模型。
技术介绍
现有的主流脉搏波无创检测手段包括“桡动脉压力脉搏波”和“指端容积脉搏波”。目前对于桡动脉压力脉搏波的理论研究较为详尽，且波形所对应的生理意义较为明确，但想要得到稳定且准确的波形，对测量人员检测手法和受试者的测量要求都比较高，不适宜作为长期的监测手段。相比之下，指端容积脉搏波具有检测便捷，测得数据稳定等特点，为得到在长期监测下的脉搏信号提供了便利的前提条件，但指脉信号是由人体桡动脉信号经过手部微循环过滤所得，更多反映人体的微循环状态。因此，指脉与桡动脉信号存在一定程度的联系，若能将两者建立明确的关联，则能够由指端容积脉搏波得到桡动脉压力脉搏波，从而通过指脉信号就能判断出人体的周身心血管状态。传统的“指脉信号”到“桡动脉信号”的重建方法需要手工提取脉搏波参数特征，并使用传递函数对特征...
【技术保护点】
1.一种基于卷积自编码器的脉搏波波形重建的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤M1：设置采样频率和采样时间，分别采集指脉和桡动脉脉搏信号数据，待信号明显且平稳后进行记录；/n步骤M2：对所得到的原始脉搏波信号数据进行预处理：去除噪声和基线、单波切分、去除异常波形、统一单波的采样频率、幅值归一化并映射到[0,1]范围内，并将数据以一定比例切分成训练集和测试集；/n步骤M3：使用训练集对PRCAE网络模型进行训练，并使用参数正则化方法对模型参数进行优化，通过交叉验证法训练得到重建模型；/n步骤M4：将测试集送入网络，利用训练好的PRCAE网络模型实现从指脉波形数据到桡动脉波...
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积自编码器的脉搏波波形重建的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤M1：设置采样频率和采样时间，分别采集指脉和桡动脉脉搏信号数据，待信号明显且平稳后进行记录；
步骤M2：对所得到的原始脉搏波信号数据进行预处理：去除噪声和基线、单波切分、去除异常波形、统一单波的采样频率、幅值归一化并映射到[0,1]范围内，并将数据以一定比例切分成训练集和测试集；
步骤M3：使用训练集对PRCAE网络模型进行训练，并使用参数正则化方法对模型参数进行优化，通过交叉验证法训练得到重建模型；
步骤M4：将测试集送入网络，利用训练好的PRCAE网络模型实现从指脉波形数据到桡动脉波形数据的重建，以构建起指脉波形数据到桡动脉波形数据的转换关系。
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积自编码器的脉搏波波形重建方法，其特征在于，所述步骤M1包括：
为避免环境中噪声、温度在实验过程中的影响，实验在温度20～30℃的安静室内进行；采用光电容积传感器检测指端容积脉搏波；采样频率为100Hz，且检测脉搏波过程持续5分钟。
3.根据权利要求1所述的一种基于卷积自编码器的脉搏波波形重建方法，其特征在于，所述步骤M2包括：
步骤M2.1：采用小波变换法去除脉搏信号中的噪声；
步骤M2.2：找到指脉和桡动脉脉搏信号中的极小值点，将极小值点使用三次样条插值法拟合出对应脉搏信号的基线，将脉搏信号与其基线采样点对应相减，得到去基线后的波形数据；
步骤M2.3：将去基线后的波形根据其零轴极小值点将数据切分成单波，并去除掉首末两段的不完整波形；
步骤M2.4：统一单波的采样频率，使用三次样条插值法将每个单波的采样点统一到100；
步骤M2.5：不同的测量压力和位置导致桡动脉压力脉搏波波与指脉容端容积脉搏波的波形幅值不同，因此需要将其进行幅值归一化，将波形幅值映射到[0,1]范围内，公式如下：
其中y(i)是未进行幅值归一化的一条脉搏波信号数据，ymin是该条数据的最小值点，ymax是该条数据的最大值点，yN(i)是该条数据进行幅值归一化...
【专利技术属性】
技术研发人员：张松，王野，杨益民，杨琳，郝冬梅，李旭雯，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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