本公开的实施例提供了重搏波识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取脉搏波数据；对所述脉搏波数据进行异常检测和平滑降噪处理，切分为多个脉搏波单波形；对所述脉搏波单波形进行识别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰。以此方式，实现了对重搏波特征点的精准定位。定位。定位。
【技术实现步骤摘要】
重搏波识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质
[0001]本公开的实施例一般涉及医学信号处理领域，并且更具体地，涉及重搏波识别方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]心血管疾病是严重威胁人类健康的重大疾病，世界卫生组织已将其列为21世纪危害人类健康的头号杀手，心血管疾病的成因、防止及治疗都是医学研究的重要范畴。
[0003]心血管系统血液运动、血管壁运动与脉搏波的传播规律有密切的关系。脉搏波可用来检测人体心血管血流动力学指标参数，脉搏波波形特征变化是评价人体心血管系统生理病理状态的重要依据。光电容积描记法(Photoplethysmography，PPG)是一种方便、无创的光学检测技术，用于测量人体组织中血液容积变化提取脉搏波。PPG技术广泛应用于心血管检测的各个方面，包括心率、心输出量、动脉硬化等。脉搏波信号地准确采集与合理分析对于心血管疾病的预防、健康监测以及对疾病诊治过程给予科学合理的指导均具有非常重要的意义。通过脉搏波提取的指标参数有着重要的医学价值。
[0004]脉搏波特征点与其对应的生理因素有着密切的联系，关系到相应心血管指标参数的正确提取。但其依赖于重搏波峰与重搏波谷的准确定位识别。由于部分老年人和心血管疾病患者的反射脉搏波较弱，现有的使用PPG技术的指端光电容积脉搏波检测仪器很容易无法识别重搏波特征点，导致无法准确计算心血管指标参数，造成测量数据浪费，干扰临床诊断与分析研究。
[0005]造成这种问题发生的原因是现有的使用PPG技术的仪器未考虑根据不同人群的多种PPG形态进行针对性调整特征点识别算法，导致很多情况下无法定位重搏波特征点。
技术实现思路
[0006]根据本公开的实施例，提供了一种重搏波识别方案。
[0007]在本公开的第一方面，提供了一种重搏波识别方法。该方法包括：
[0008]获取脉搏波数据；
[0009]对所述脉搏波数据进行异常检测和平滑降噪处理，切分为多个脉搏波单波形；
[0010]对所述脉搏波单波形进行识别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰。
[0011]进一步地，所述对所述脉搏波单波形进行识别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰包括：
[0012]对所述脉搏波单波形进行识别，确定当前脉搏波单波形所属人群类别；
[0013]根据所属人群类别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰。
[0014]进一步地，所述对所述脉搏波单波形进行识别，确定当前脉搏波单波形所属人群类别包括：
[0015]若所述脉搏波单波形的主波波峰后不存在极值点，则为中老年或心血管疾病人群；
[0016]若所述脉搏波单波形的主波波峰后存在极值点，则为健康人群；
[0017]其中，所述主波波峰为所述脉搏波单波形的波幅最大值。
[0018]进一步地，所述根据所属人群类别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰包括：
[0019]若所属人群为中老年或心血管疾病人群，则通过凹凸点定位法，确定所述重搏波谷和重搏波峰；
[0020]若所属人群为健康人群，则根据所述脉搏波单波形，确定与其对应的一阶差分波形；
[0021]基于所述一阶差分波形，确定所述一阶差分波形中最小值点后的第一个波峰点；
[0022]基于所述波峰点，确定所述重搏波谷和重搏波峰。
[0023]在本公开的第二方面，提供了一种重搏波识别装置。该装置包括：
[0024]获取模块，用于获取脉搏波数据；
[0025]处理模块，用于对所述脉搏波数据进行异常检测和平滑降噪处理，切分为多个脉搏波单波形；
[0026]识别模块，用于对所述脉搏波单波形进行识别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰。
[0027]进一步地，所述对所述脉搏波单波形进行识别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰包括：
[0028]对所述脉搏波单波形进行识别，确定当前脉搏波单波形所属人群类别；
[0029]根据所属人群类别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰。
[0030]进一步地，所述对所述脉搏波单波形进行识别，确定当前脉搏波单波形所属人群类别包括：
[0031]若所述脉搏波单波形的主波波峰后不存在极值点，则为中老年或心血管疾病人群；
[0032]若所述脉搏波单波形的主波波峰后存在极值点，则为健康人群；
[0033]其中，所述主波波峰为所述脉搏波单波形的波幅最大值。
[0034]进一步地，所述根据所属人群类别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰包括：
[0035]若所属人群为中老年或心血管疾病人群，则通过凹凸点定位法，确定所述重搏波谷和重搏波峰；
[0036]若所属人群为健康人群，则根据所述脉搏波单波形，确定与其对应的一阶差分波形；
[0037]基于所述一阶差分波形，确定所述一阶差分波形中最小值点后的第一个波峰点；
[0038]基于所述波峰点，确定所述重搏波谷和重搏波峰。
[0039]在本公开的第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
[0040]在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如根据本公开的第一方面的方法。
[0041]本申请实施例提供的重搏波识别方法，通过获取脉搏波数据；对所述脉搏波数据进行异常检测和平滑降噪处理，切分为多个脉搏波单波形；对所述脉搏波单波形进行识别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰，实现了对重搏波特征点的精准定位。
[0042]应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
[0043]结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
[0044]图1示出了能够在其中实现本公开的实施例的示例性运行环境的示意图；
[0045]图2示出了根据本公开的实施例的重搏波识别方法的流程图；
[0046]图3示出了根据本公开的实施例的获取的连续的脉搏波示意图；
[0047]图4示出了根据本公开的实施例的健康年轻人或中年人原始波形(a)和一阶差分波形(b)的示意图；
[0048]图5示出了根据本公开的实施例的老年人或心血管疾病患者的原始波形(a)和一阶差分波形(b)的示意图；
[0049]图6示出了根据本公开的实施例的凹凸点定位示本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种重搏波识别方法，其特征在于，包括：获取脉搏波数据；对所述脉搏波数据进行异常检测和平滑降噪处理，切分为多个脉搏波单波形；对所述脉搏波单波形进行识别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述脉搏波单波形进行识别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰包括：对所述脉搏波单波形进行识别，确定当前脉搏波单波形所属人群类别；根据所属人群类别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述脉搏波单波形进行识别，确定当前脉搏波单波形所属人群类别包括：若所述脉搏波单波形的主波波峰后不存在极值点，则为中老年或心血管疾病人群；若所述脉搏波单波形的主波波峰后存在极值点，则为健康人群；其中，所述主波波峰为所述脉搏波单波形的波幅最大值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所属人群类别，确定每一个脉搏波单波形的起始点、主波波峰、重搏波谷和重搏波峰包括：若所属人群为中老年或心血管疾病人群，则通过凹凸点定位法，确定所述重搏波谷和重搏波峰；若所属人群为健康人群，则根据所述脉搏波单波形，确定与其对应的一阶差分波形；基于所述一阶差分波形，确定所述一阶差分波形中最小值点后的第一个波峰点；基于所述波峰点，确定所述重搏波谷和重搏波峰。5.一种重搏波识别装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取脉搏波数据；处理模块，用于对所述脉搏波数据进行异常检测和平滑降噪处理，切分为多个脉搏波单波形；识别模块，用于对...
【专利技术属性】
技术研发人员：石俊山，吴倩，白璐，何征岭，范莉，
申请(专利权)人：北京合众思壮时空物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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