【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人体穴位，尤其涉及一种基于机器学习的人体穴位阻抗检测方法及系统。
技术介绍
1、随着中医基础理论与现代医学诊断技术的不断交融，人体穴位电生理特性研究逐渐成为中医经络科学量化研究的重要方向，人体穴位的阻抗变化特性被广泛认为与个体健康状态、经络活性以及病理反应密切相关，因此，基于人体穴位阻抗特征进行健康状态监测和辅助诊断逐渐引起了广泛关注，然而，在现有技术体系中，人体穴位阻抗信号的检测与分析仍面临多方面的挑战。
2、目前，传统的人体穴位阻抗检测方法通常依赖单通道或少量通道的电阻抗仪器，通过人工操作对少数穴位进行逐点测量，采集的信号往往受到基线漂移、工频干扰、运动伪差多种噪声因素的影响，导致阻抗数据稳定性差、重复性低，难以满足精准分析需求，现有部分改进方法尝试采用滤波或均值平滑简单预处理手段对信号进行净化，但在多源干扰并存的实际环境中，这类处理方法在抗噪声能力和细粒度特征保留方面仍存在明显不足，容易造成关键生理信息的丢失。
3、在特征提取方面，传统方法多以整体信号的时域或频域统计量作为主要特征，忽略了穴位...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的人体穴位阻抗检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人体穴位阻抗检测方法，其特征在于，所述S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的人体穴位阻抗检测方法，其特征在于，所述S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的人体穴位阻抗检测方法，其特征在于，所述S3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习的人体穴位阻抗检测方法，其特征在于，所述S4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的人体穴位阻抗检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的人体穴位阻抗检测方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的人体穴位阻抗检测方法，其特征在于，所述s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的人体穴位阻抗检测方法，其特征在于，所述s3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：宁厚旭，陈瑞玉，程东，朱兵，刘卫国，
申请(专利权)人：南京脑科医院，
类型：发明
国别省市：
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