一种基于多通道相关图特征的脉搏疾病识别装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于多通道相关图特征的脉搏疾病识别装置，充分利用了多通道脉搏数据间的相关性，能解决脉搏个体差异性带来的分类效果差的问题；将周期信号转换到频域，包含了丰富的频域信息，通过预实验发现，频域周期信号比时域周期信号的分类效果更稳定，并且通过全局注意力机制的编码和解码操作，挖掘了脉搏特征的全局相关性；采用自适应阈值算法，自动地判别了每一个周期节点之间的相似程度，为每一周期都生成了一个空间关系变化的图特征，从时空上体现了脉搏的变化，不仅提高了脉搏疾病识别的效果，还统计了相关度高的通道组合，更加全面的反映了不同人群的脉搏变化规律。加全面的反映了不同人群的脉搏变化规律。加全面的反映了不同人群的脉搏变化规律。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多通道相关图特征的脉搏疾病识别装置


[0001]本申请涉一种基于多通道相关图特征的脉搏疾病识别装置。

技术介绍

[0002]人体脉搏由心脏收缩挤压血液进入主动脉形成，和人体心跳一样是一种准周期信号。临床上有许多疾病会对脉搏产生影响，将人体脉搏信号采集后，经过一系列处理和分析可以客观地反映疾病与生理变化。目前主流系统提取受试者一只手腕寸关尺脉搏信号或者一个穴位的脉搏信号，而中医脉理论提及左手心肝肾，右手肺脾命门，也就是左右手的寸、关、尺部位分别对应不同的脏器，加之疾病往往对多个组织器官造成影响，亦会影响脉搏，因此将多个通道信号合理的结合起来，在提取信息的广度上要优于前者。同时，在特征提取阶段，现有方法主要有手工提取时频域、熵值特征，利用神经网络提取深度特征等。提取的特征经过优选后线性组合送包送入分类器，这种特征向量方式的无法提取多个穴位之间的相关性，从而缺失了一部分有效信息。

技术实现思路

[0003]为了克服现有技术中的至少一个不足，本申请提供一种基于多通道相关图特征的脉搏疾病识别装置。
[0004]第一方面，提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多通道相关图特征的脉搏疾病识别装置，其特征在于，包括：脉搏信号获取模块，用于获取待识别用户的脉搏信号；周期划分模块，用于对所述待识别用户的脉搏信号进行周期划分，得到多个周期的脉搏信号；每个周期的脉搏信号包括6个通道的脉搏数据；频域幅值特征矩阵获取模块，用于将每个周期的脉搏信号进行傅里叶变换，并将变换结果输入到Transformer网络模型中，输出每个周期的频域幅值特征矩阵，所述频域幅值特征矩阵包括6个通道的频域幅值特征向量；相关矩阵构建模块，用于针对每个周期的频域幅值特征矩阵，确定6个通道的频域幅值特征向量中任意两个通道的频域幅值特征向量之间的相关性，基于所述相关性构建相关矩阵；六通道相关图特征构建模块，用于基于所述相关矩阵构建通道相关图特征；分类模块，用于将多个周期对应的多个六通道相关图特征输入到图卷积神经网络，得到所述待识别用户的脉搏疾病识别结果。2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述相关矩阵构建模块，还用于：确定任意两个通道之间的惩罚因子γ；基于所述惩罚因子γ求所述任意两个通道的频域幅值特征向量之间的相关性，采用以下公式：其中，d
′
(U,V)为任意两个通道的频域幅值特征向量U、V之间的相关性，S为任意两个通道的频域幅值特征向量U、V的协方差矩阵。3.如权利要求2所述的装置，其特征在于，所述相关矩阵构建模块，还用于：确定任意两个通...

【专利技术属性】
技术研发人员：范琳，党博辰，王忠民，张荣，贺炎，王文浪，何浪，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：