【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及中医脉诊医疗仪器领域，具体为一种深度学习脉搏信号自动采集系统及方法，以及存储介质、设备和应用。
技术介绍
1、脉搏信号，不但能测量心率、呼吸率、血氧、血压等基本生理信息，还可用于健康监测和疾病诊断。中医脉诊是一种脉搏压力信号。中医脉诊能获得证候，脉象能够反映全身脏腑功能、气血运行情况、阴阳盛衰。
2、脉诊是中医特有的一种触觉感知的诊断技术，由于脉诊看不见的性质，再加上每个中医对脉的感知和经验判断不同，脉诊的结果结论具有主观差异，很难解释其正确性。研发脉诊采集设备，对脉搏信号进行量化采集和处理十分必要。
3、为解释脉诊机理和验证其正确性，研究人员进行了脉诊仪的研发、脉搏信号采集和处理等一系列研究，通过将压力传感器固定在腕带上，再通过中医辅助寻脉并佩戴于寸口进行脉搏信号采集。腕带式脉诊仪设计简单，佩戴方便，且穿戴式设备能对人体进行实时监测。脉诊仪的研发量化了中医脉诊、加速了脉诊客观化的研究。脉诊信号处理和分析结果进一步证明了中医脉诊的正确性和意义，推动了中医循证和可解释脉诊的研究。
4、目前的脉诊仪多为腕带式，由于人体手腕存在差异，固定采集位置的腕带式脉诊仪很难实现准确定位。且腕带式在采集过程中难以观察确认，需要中医干预，增加了信号采集中的不可控因素。脉搏信号的采集直接影响了后续的信号处理，难以进行进一步解释脉诊机理和脉诊客观化。目前的脉诊仪产品难以应用于脉诊研究、健康检测和疾病诊断中。
技术实现思路
1、本专利技术的技术解决问题是：克
2、本专利技术的技术解决方案是：
3、一种深度学习脉搏信号自动采集系统，该采集系统包括主控树莓派4b、视觉寻脉模块、触觉寻脉模块、压力反馈模块和切脉模块；
4、所述主控树莓派4b用于通过串口发送拍照命令给视觉寻脉模块，主控树莓派4b还用于通过串口发送微调位置命令给触觉寻脉模块，主控树莓派4b还用于通过串口发送压力反馈命令给压力反馈模块，主控树莓派4b还用于通过串口发送切脉命令给切脉模块，主控树莓派4b还用于接收压力反馈模块通过iic发送的静压力信号，主控树莓派4b还用于接收切脉模块通过iic发送的脉搏信号；
5、所述视觉寻脉模块用于接收主控树莓派4b通过串口发送的拍照命令，并根据接收到的拍照指令使用摄像头对手腕进行拍照并根据拍照得到的照片识别得到脉搏“关”位置的图像坐标，将识别到的脉搏“关”位置的图像坐标通过手眼标定转换为机械臂坐标，然后将脉搏“关”位置的机械臂坐标a输出给触觉寻脉模块和切脉模块；
6、所述触觉寻脉模块用于接收主控树莓派4b通过串口发送的微调位置命令，还用于接收视觉寻脉模块发送的脉搏“关”位置的机械臂坐标a，还用于接收切脉模块输出的脉搏信号，并根据接收到的微调位置命令依据接收到的脉搏信号对接收到的脉搏“关”位置的机械臂坐标a进行微调，并将微调后的脉搏“关”位置的机械臂坐标b输出给切脉模块；
7、所述切脉模块用于接收主控树莓派4b通过串口发送的切脉命令，还用于接收触觉寻脉模块发送的微调后的脉搏“关”位置的机械臂坐标b，还用于接收视觉寻脉模块发送的微调前的脉搏“关”位置的机械臂坐标a，还用于接收压力反馈模块发送的静压力大小，并控制机械臂运动到接收到的脉搏“关”位置的机械臂坐标a或脉搏“关”位置的机械臂坐标b，然后通过三个压力传感器a、b、c采集手腕寸、关、尺位置的脉搏信号，并将采集到的脉搏信号输出给主控树莓派4b和触觉寻脉模块；切脉模块根据静压力大小控制机械臂在触碰到手腕时停止运动；
8、所述压力反馈模块用于接收主控树莓派4b通过串口发送的压力反馈命令，并根据接收到的压力反馈命令通过压力传感器b采集脉搏“关”位置的静压力大小，并将采集到的静压力大小输出给切脉模块。
9、所述摄像头固定于机械臂上，压力传感器a、b、c固定于机械臂末端执行器上，机械臂固定于工作台的底座上；
10、所述机械臂末端执行器为圆锥形春笋头，压力传感器通过泡沫材料固定在机械臂末端执行器中心。
11、一种深度学习脉搏信号自动采集方法，该方法的步骤包括：
12、第一步，主控树莓派4b通过串口发送拍照命令给视觉寻脉模块，视觉寻脉模块根据接收到的拍照指令使用摄像头对手腕进行拍照并根据拍照得到的照片识别得到脉搏“关”位置的图像坐标，将识别到的脉搏“关”位置的图像坐标通过手眼标定转换为机械臂坐标，然后将脉搏“关”位置的机械臂坐标a输出给触觉寻脉模块和切脉模块；
13、第二步，主控树莓派4b通过串口发送压力反馈命令给压力反馈模块，压力反馈模块根据接收到的压力反馈命令通过压力传感器b采集脉搏“关”位置的静压力大小，并将采集到的静压力大小输出给切脉模块；
14、第三步，主控树莓派4b通过串口发送切脉命令给切脉模块，切脉模块接收视觉寻脉模块发送的微调前的脉搏“关”位置的机械臂坐标a，并控制机械臂运动到接收到的脉搏“关”位置的机械臂坐标a，切脉模块根据静压力大小控制机械臂在触碰到手腕时停止运动；然后通过三个压力传感器a、b、c采集手腕寸、关、尺位置的脉搏信号，并将采集到的脉搏信号输出给主控树莓派4b和触觉寻脉模块；
15、第四步，主控树莓派4b通过串口发送微调位置命令给触觉寻脉模块，根据接收到的微调位置命令依据接收到的脉搏信号对接收到的脉搏“关”位置的机械臂坐标a进行微调，并将微调后的脉搏“关”位置的机械臂坐标b输出给切脉模块；
16、第五步，主控树莓派4b通过串口发送切脉命令给切脉模块，切脉模块接收触觉寻脉模块发送的微调后的脉搏“关”位置的机械臂坐标b，并控制机械臂运动到接收到的微调后的脉搏“关”位置的机械臂坐标b，切脉模块根据静压力大小控制机械臂在触碰到手腕时停止运动；然后通过三个压力传感器a、b、c采集手腕寸、关、尺位置的脉搏信号，并将采集到的脉搏信号输出给主控树莓派4b和触觉寻脉模块；
17、第六步，重复步骤四和步骤五，直至得到脉搏“关”位置的脉搏信号最强。得到脉搏“关”位置的脉搏信号可用于脉诊研究、健康检测和疾病诊断中。
18、识别得到脉搏“关”位置的图像坐标的方法为：首先通过ycrcb+otsu将手分割出来，再通过mobilenet-v2骨干网络作为编码器从手腕图像中提取特征，再通过duc模块(dense upsampling convolution)作为解码器对编码器产生的特征进行上采样，最后使用坐标回归网络dsntnn生成关键点坐标和关键点坐标组成的热图。
19、采用九点本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种深度学习脉搏信号自动采集系统，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种深度学习脉搏信号自动采集系统，其特征在于：
3.根据权利要求1或2所述的一种深度学习脉搏信号自动采集系统，其特征在于：
4.一种深度学习脉搏信号自动采集方法，其特征在于该方法的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种深度学习脉搏信号自动采集方法，其特征在于：
6.根据权利要求4或5所述的一种深度学习脉搏信号自动采集方法，其特征在于：
7.根据权利要求4或5所述的一种深度学习脉搏信号自动采集方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种深度学习脉搏信号自动采集系统，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种深度学习脉搏信号自动采集系统，其特征在于：
3.根据权利要求1或2所述的一种深度学习脉搏信号自动采集系统，其特征在于：
4.一种深度学习脉搏信号自动采集方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐远清，陈鹏辉，李欣怡，唐晓英，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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