基于脉搏熵的多点脉搏信息融合方法技术

基于脉搏熵的多点脉搏信息融合方法，属医学信号处理领域。本发明专利技术由多路传感器模块拾取人体多点脉搏信号，经放大、滤波和采样的预处理得多路脉搏信号Ｓ↓［ｉｊ］，ｉ＝１，２…Ｍ，ｊ＝１，２…Ｎ，Ｍ为信号路数，还包括以下步骤：用脉搏熵的思想，通过对Ｓ↓［ｉｊ］进行脉搏熵融合处理，提出近一化规则和选取最大熵比的输出优化的脉搏波形数据供分析使用。由于采用脉搏熵的思想，使得多路脉搏信号中最大的特征信息量会被提取和融合进一路脉搏信号，从而减少了存储和传输的数据量，另由于在脉搏熵融合过程中提出的近一化规则和选取最大熵比的方法，使得处理后的脉搏信号保持了信号的真实值的同时，又突显脉搏波信号特征信息，便于后续处理中得到脉搏信号的重要特征参数，可应用于无损伤测量和病理诊断。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人体脉搏信号的处理，属于医学信号处理领域。
技术介绍
无损测量脉搏信号用来诊断的思想源于中医脉诊，无损脉搏测量脉搏信号力求把中医脉诊需要的信息进行量化，以便有客观量化的标准去进行疾病诊断。其原理主要是采用脉搏传感器拾取人体某些部位的脉搏，经过信号转换65和预处理后得到脉搏波形数据，对该数据进行时频域的处理，提取特征值，计算出医疗诊断需要的信息参数。脉搏信号测量的质量直接决定着后续的特征值获取和分析诊断的正确性。目前，无损测量脉搏信号的方法主要是采用压力型脉搏传感器在桡动脉处拾取脉搏信号，通常是通过一个传感器拾取一路脉搏信号，然后对该信号进行处理，该方法具有处理方便和数据量相对较小的优点，但由于硬件和人体病理信号的特性，使得获得的脉搏信号有可能丢失一部分关键的特征信息，从而影响到后续分析诊断；另一种方法是模仿中医三指同取寸关尺临近点的脉诊手法，采用三个传感器同时拾取桡动脉处寸关尺临近部位的脉搏，然后分别对这三路信号进行处理，从而得到较为全面的信息，该方法克服了前一种方法的信息量的不足，但却成倍增加了数据量和处理时间，这给存储和传输数据增加了代价，提供大信息量的同时也增加了后续处理的复杂度，不便于后续处理分析使用。因此，如何获得一个能降低后续处理复杂度，减少数据量，却又能满足分析诊断要求的脉搏信号是一个很有应用价值的问题。
技术实现思路
本专利技术充分考虑了人体脉搏信号的特性，采用基于脉搏熵的多点脉搏信息融合方法，对经多路传感器采集和预处理后的多点人体脉搏信息进行融合，在提取各点信号最大信息量的同时，又能减少脉搏信号存储和传输的数据量，降低后续信号处理的复杂度，便于后续进行的脉搏时频域处理分析。本专利技术的技术特征思路为1、采用熵的思想，专利技术人提出脉搏熵的概念。脉搏熵有别于信息熵中的熵，因为脉搏熵的定义是以多路信号同时刻各采样点的熵为对象，而信息熵中的熵是指一路信号各采样点熵的和。脉搏熵是反映脉搏数据特征信息的一种尺度，因为人体的生理和病理信息，在脉搏中都有一定的反映，正常的生理信息是相对稳定的，病理信息具有一定的紊乱性，而熵具有体现一种紊乱度和不确定性的能力。因此用脉搏熵处理脉搏信息具有一定的实际价值和理论依据。脉搏熵的定义如公式①和②所述。目前在脉搏信号处理领域，这是首次采用熵的思想，提出脉搏熵的概念，并给出明确的定义。2、提出近一化规则处理方法，对各点脉搏熵运用近一化规则处理，使得脉搏信号在保持与真实值对应的同时，又保持脉搏熵融合提取较好脉搏信息特征的能力。专利技术人把近一化规则定义为存在一个实数集合，求出其中每个元素与该集合中所有元素平均值之比，称为为近一化规则。3、采用取最大熵比的处理方法，即可选出同时刻下含信息量最大的采样点。用得到的一组近一化后的最大熵比，作为多路脉搏信号均值的对应权值系数，则可把多路脉搏信号融合成一路具有多路信号最大特征信息的脉搏信号。由于人体脉搏信号比较弱并带有各种干扰，所以需要进行信号预处理。脉搏信号属于毫伏级电压，其频率范围在0.1-40Hz，根据这些特性，预处理主要由放大器，滤波器和A/D采样完成。本专利技术的技术方案参见图1-图2。首先由多路传感器模块拾取人体多点脉搏信号，经过放大、滤波和采样的预处理后，得到多路脉搏信号Sij，其中Sij是由压力传感器把脉搏压力信号转变为电压信号，是各采样点对应的脉搏信号幅度，其单位是伏特(v)，i＝1，2…M，j＝1，2…N，M为信号路数，N为每路信号的采样点数，然后多路脉搏信号Sij通过RS 232总线或USB接口等方式传入计算机。本专利技术的特征还包括以下步骤1)、计算机读取经过上述预处理的多路脉搏信号Sij存入内存；2)、计算M路信号在同时刻各采样点的比重pijpij=SijΣi=1MSij--(i=1,2···M,j=1,2···N)]]>①3)、计算M路信号在同时刻各采样点的脉搏熵EijEij=-pijlog2pij--(i=1,2···M,j=1,2···N)]]>②熵应用在不同领域都有各自不同的物理意义，其本质上是一个过程信息度量的有效尺度，反映出每个信息提供的信息量，可以突显异常的现象。因此我们引进熵的思想，运用在脉搏信号处理上，期望突出得到脉搏信号中的一些病理信息，由本专利技术的实施例可以得知有较好的效果。其中脉搏熵的定义如公式①和②，脉搏熵单位是bit，其反映同时刻并行采集到的各个采样点携带的脉搏信息量。4)、计算M路信号在同时刻采样点的均熵 E1j‾=-1MΣi=1MEij--(i=1,2···M,j=1,2···N)]]>③5)、运用近一化规则，计算M路信号各采样点的近一化熵比eijeij=EijE1j--(i=1,2···M,j=1,2···N)]]>④其中近一化规则，专利技术人定义为存在一个实数集合，其中每个元素与该集合中所有元素的平均值之比，称为近一化规则。该规则可以有效的保持脉搏信号处理后的结果和其实际值相对应。熵比是个比值，没有单位，可以反映各点信息量的多少。6)、取近一化熵比eij中同时刻采样点的最大熵比e1je1j＝MAX(eij)(i＝1，2…M，j＝1，2…N) ⑤该方法即是先把eij中的元素按列从大到小或从小到大排序，取每列的最大值。取最大熵比是为了保证在同时刻采样点携带信息量最大，用最大熵比e1j作为脉搏信号均值的权值系数。其中在步骤2)到步骤6)的过程中，进行计算M路信号在同时刻采样点的均值S1j‾:S1j‾=1MΣi=1MSij--(i=1,2···M,j=1,2···N)]]>⑥ 7)、输出一路优化脉搏信号WOWO=S1j‾e1j--(j=1,2···N)]]>⑦WO是近一化后的最大熵比融合脉搏信号数据，其保持与脉搏信号实际值相对应，又能提取多路脉搏信号在同时刻的最大特征信息，为后续处理提供较好的脉搏信息。8)、对融合后的脉搏信号WO进行现有技术的时频域分析处理，计算诊断需要的指标本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于脉搏熵的多点脉搏信息融合方法，首先由多路传感器模块拾取人体多点脉搏信号，经过放大、滤波和采样的预处理后，得到多路脉搏信号Ｓ↓［ｉｊ］，其中Ｓ↓［ｉｊ］是由压力传感器把脉搏压力信号转变为电压信号，是各采样点对应的脉搏信号幅度，ｉ＝１，２…Ｍ，ｊ＝１，２…Ｎ，Ｍ为信号路数，Ｎ为每路信号的采样点数，然后多路脉搏信号Ｓ↓［ｉｊ］通过ＲＳ２３２总线或ＵＳＢ接口等方式传入计算机。本专利技术的特征还包括以下步骤：１）、计算机读取经过上述预处理的多路脉搏信号Ｓ↓［ｉｊ］存入内存；２）、计算Ｍ路信号在同时刻各采样点的比重ｐ↓［ｉｊ］：ｐ↓［ｉｊ］＝Ｓ↓［ｉｊ］／＊Ｓ↓［ｉｊ］（ｉ＝１，２…Ｍ，ｊ＝１，２…Ｎ）①３）、计算Ｍ路信号在同时刻各采样点的脉搏熵Ｅ↓［ｉｊ］：Ｅ↓［ｉｊ］＝－ｐ↓［ｉｊ］ｌｏｇ↓［２］↑［ｐ↓［ｉｊ］］（ｉ＝１，２…Ｍ，ｊ＝１，２…Ｎ）②４）、计算Ｍ路信号在同时刻采样点的均熵＊：＊＝－１／Ｍ＊Ｅ↓［ｉｊ］（ｉ＝１，２…Ｍ，ｊ＝１，２…Ｎ）③５）、运用近一化规则，计算Ｍ路信号各采样点的近一化熵比ｅ↓［ｉｊ］：ｅ↓［ｉｊ］＝Ｅ↓［ｉｊ］／＊　（ｉ＝１，２…Ｍ，ｊ＝１，２…Ｎ）④６）、取近一化熵比ｅ↓［ｉｊ］中同时刻采样点的最大熵比ｅ↓［１ｊ］：ｅ↓［１ｊ］＝ＭＡＸ（ｅ↓［ｉｊ］）（ｉ＝１，２…Ｍ，ｊ＝１，２…Ｎ）⑤其中在步骤２）到步骤６）的过程中，进行计算Ｍ路信号在同时刻采样点的均值＊∶＊＝１／Ｍ＊Ｓ↓［ｉｊ］（ｉ＝１，２…Ｍ，ｊ＝１，２…Ｎ）⑥７）、输出一路优化脉搏信号Ｗ↓［Ｏ］：Ｗ↓［Ｏ］＝＊ｅ↓［１ｊ］（ｊ＝１，２…Ｎ）⑦Ｗ↓［Ｏ］是近一化后的最大熵比融合脉搏信号数据，其保持与脉搏信号实际值相对应，又能提取多路脉搏信号在同时刻的最大特征信息，为后续处理提供较好的脉搏信息。８）、对融合后的脉搏信号Ｗ↓［Ｏ］进行现有技术的时频域分析处理，计算诊断需要的指标参数。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：阮晓钢，乔俊飞，王家庆，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]