CN102247128B - 人体脉搏信息采集装置及人体健康状况监护装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种人体脉搏信息采集装置，包括脉搏波自动采集模块，脉搏波特征向量生成及分析处理模块；其中，所述的脉搏波自动采集模块采集人体的脉搏波信号，并将所采集到的脉搏波信号发送给脉搏波特征向量生成及分析处理模块，由该模块从脉搏波信号中提取包括特征点在内的数据，从而生成用于描述脉搏波的特征向量。本发明还提供了一种人体健康状况监护装置，包括所述的人体脉搏信息采集装置，还包括健康状况评估及建议生成模块；其中，人体脉搏信息采集装置所生成的用于描述脉搏波的特征向量被传输到所述的健康状况评估及建议生成模块，该模块将接收到的特征向量与自身所存储的特征向量进行比较，根据比较结果判断人体的健康状况。

Description

人体脉搏信息采集装置及人体健康状况监护装置

技术领域

本发明涉及信号处理领域，特别涉及一种人体健康状况监护装置。

背景技术

中华医学在世界医学体系中占有着重要的地位，中国脉诊学在医学领域独树一帜、自成体系，有两千多年的历史，诊脉是中医诊断的常用手段，并且积累了丰富的经验，成为中医有代表性的极为珍贵的遗产。

中医的整体观认为：人体是一个有机的整体，一方面体现在各部分组织器官的有机结合、相互影响，另一方面体现在人体与外界自然条件和社会环境等方面的密切联系。因此脉搏波能传递机体各部分的生理病理信息，可为诊断疾病提供重要的依据。

随着传感器技术和信号处理技术的发展，现有技术中已经存在用于测量脉搏波的相关装置，如专利号为92113134.8的中国发明专利“脉象仪”、专利号为96209667.9的中国发明专利“一种用于电子脉象诊断仪的手腕式探测器”、申请号为200510115279.9的中国发明专利“一种脉象检测装置”等。但在现有技术中尚不存在检测脉搏波，并根据脉搏波对人体的健康状况加以评估的相关装置。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中尚不存在检测脉搏波，并根据脉搏波对人体的健康状况加以评估的相关装置的缺陷，从而提供一种能够对人体健康状况加以评估的装置。

为了实现上述目的，本发明提供了一种人体脉搏信息采集装置，包括脉搏波自动采集模块，脉搏波特征向量生成及分析处理模块；其中，

所述的脉搏波自动采集模块采集人体的脉搏波信号，并将所采集到的脉搏波信号发送给脉搏波特征向量生成及分析处理模块，由该模块从脉搏波信号中提取包括特征点在内的数据，从而生成用于描述脉搏波的特征向量。

上述技术方案中，所述的脉搏波自动采集模块包括脉象采集装置、模拟信号调理单元、模数转换器、微处理器以及切脉压力控制单元；其中，

所述的脉象采集装置将人体脉搏跳动的物理信号转换为电信号，所述的电信号由所述的模拟信号调理单元进行包括放大、滤波、电压转换在内的操作，然后由所述模数转换器实现模数转换；所述的微处理器用于对信号采集过程加以控制，所述切脉压力控制单元对所述脉象采集装置端的切脉压力加以控制。

上述技术方案中，所述的脉象采集装置包括用于采集脉搏波信号的脉象传感器与用于施加切脉压力的切脉压力施加装置。

上述技术方案中，所述脉象采集装置包括至少一路采脉通道，所述采脉通道包括至少一个所述脉象传感器与至少一个切脉压力施加装置，所述采脉通道间相互独立。

上述技术方案中，所述的模拟信号调理单元包括至少一个模拟信号调理电路，所述模拟信号调理电路间具有独立性，一个模拟信号调理电路与所述脉象采集装置中的一路采脉通道相适应。

上述技术方案中，所述的脉搏波特征向量生成及分析处理模块用于对所接收到的样本脉搏波数据的有效性加以判别，根据判别结果提取有效的样本脉搏波数据，然后对所述的有效样本脉搏波数据做时间化处理和滤波处理，并提取特征点，生成包括有效样本最后的脉搏波数据、脉搏类别标志、所有特征点数据构成的特征变量结构数组、标准化后的脉搏波数据和标准化的实时压力所组成的特征点结果数据组，由所述特征点结果数据组中的信息生成特征向量；将所有样本脉搏波数据的特征向量构成特征向量列表，并对所述特征向量列表做T统计及分析。

上述技术方案中，所述特征向量包括时域时间特征、时域振幅特征、时域能量特征、频域特征和切脉压力大小值；其中，

所述的时域时间特征、时域振幅特征、时域能量特征由标准化后的脉搏波数据的周期数和平均值以及特征点信息计算得到；

所述的频域特征由脉搏波数据的频域特征向量计算得到；

所述的切脉压力大小值由标准化的实时压力大小计算得到。

本发明还提供了一种人体健康状况监护装置，包括所述的人体脉搏信息采集装置，还包括健康状况评估及建议生成模块；其中，

所述的人体脉搏信息采集装置所生成的用于描述脉搏波的特征向量被传输到所述的健康状况评估及建议生成模块，该模块将接收到的特征向量与自身所存储的特征向量进行比较，根据比较结果判断人体的健康状况。

上述技术方案中，所述的健康状况评估及建议生成模块将接收到的特征向量与自身所存储的特征向量进行比较时，将所接收到的特征向量与已知的多个特征向量集合做距离计算，根据距离计算的结果将所接收到的特征向量归类到某一已知的特征向量集合中，由该已知的特征向量集合给出人体健康状况评估。

本发明又提供了一种健康监护网络系统，包括所述的人体健康监护装置、社区服务器以及医院服务器；其中，

所述的多个人体健康监护装置形成一个社区网络，在所述社区网络中包括至少一台社区服务器，所述社区服务器接收到人体健康监护装置中的实时监护数据后，通过网络将之发送到所述医院服务器。

本发明的优点在于：

1、本发明的人体健康监护装置集人体脉搏波信息的自动采集、特征信息的分析、处理，人体健康状况的评估以及给出健康建议等功能于一体，通过脉搏波自动采集装置、脉搏波信息处理及特征提取以及健康评估模块的一体化设计，使用户可快速及时的对自身健康状况有一点程度上的了解且获得专业医护人员健康建议。

2、本发明的人体健康监护装置的脉象采集部分采用了微型腕带式设计，使该装置具有体积小巧、使用简单、携带方便等优点，更适合于家庭医疗保健使用。

3、本发明中的切脉压力施加装置、模拟信号调理电路等均采用了可拓展性设计，可以根据具体实例要求以及后端信息处理方法的需要进行人体脉搏波采集通道上的自由设计和拓展。

4、本发明的脉搏波自动采集模块中针对脉搏波原始模拟信号的调理采用了多路隔离调理的形式，在其具有良好拓展性的同时，还保证了模拟信号调理的质量，较大降低了个信号及电路间的相互干扰，提高了调理后模拟信号的可用性及后续信号处理的准确性。

附图说明

图1为本发明的人体健康状况监护装置的整体结构图；

图2为本发明的人体健康状况监护装置中的脉搏波自动采集模块的结构图；

图3为本发明的人体健康状况监护装置中的脉搏波特征向量生成及分析处理模块的工作流程图；

图4为脉搏波波形数据的示意图；

图5为特征点结果数据组的示意图；

图6为对脉搏波做频谱分解的示意图；

图7(a)为人体脉搏波特征向量的示意图；

图7(b)给出了图7(a)中所示人体脉搏波特征向量前21维特征的具体计算方法；

图8给出了用户控制及显示界面的结构图；

图9给出了采用本发明的人体健康状况监护装置的健康监护网络系统在一个实施例中的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明加以说明。

图1中给出了本发明的人体健康状况监护装置的一种实施方式，在该实施方式中，所述的人体健康状况监护装置包括脉搏波自动采集模块101，脉搏波特征向量生成及分析处理模块102，健康状况评估及建议生成模块103和用户控制及显示界面104。其中，脉搏波自动采集模块101实现了对用户待测脉位脉搏波信号的测量，该模块采集得到的脉搏波实时信息传送到脉搏波特征向量生成及分析处理模块102进行高维特征向量的生成、分析、分类及统计等工作。所得到的脉搏波分类及统计结果被传送到健康状况评估及建议生成模块103进行评估处理并综合，从而得到相应结果和健康建议。用户控制及显示界面104实现了一个用户控制及信息显示的接口，可以根据用户的操作或是脉搏波特征向量生成及分析处理模块102提供的状态调整信息来实现脉搏波自动采集模块101的测量控制，同时也提供了脉搏波自动采集模块101测量状态信息的显示。此外，用户控制及显示界面104还实现了对健康状况评估及建议生成模块103得出的评估结果及建议信息的显示。下面对上述各个模块的功能和具体实现方式分别加以说明。

图2中给出了脉搏波自动采集模块101的一种实施方式，该模块包括脉象采集装置201、多路隔离式模拟信号调理单元202、模数转换器203、微处理器204以及切脉压力控制单元205。

脉象采集装置201可采用现有技术中已知的各种脉象采集装置，作为一种优选实施方式，脉象采集装置201可采用微型腕带式设计，该装置中所包含的脉象传感器206位于所述腕带的内侧，在切脉时可将脉象传感器206安放在人体手腕处的待测脉位，将脉搏跳动的物理信号转换为电信号，从而实现对脉搏波信号的采集。在本实施例中，作为一种优选实现方式，所述的脉象传感器206可采用精度较高的PVDF材料制成的压阻式传感器。在脉搏测量时，需要在人体的待测脉位施加一个外部压力，因此，脉象采集装置201还包括有切脉压力施加装置207，该装置提供了传感器测量时切脉压力的实现手段，配合以所述的切脉压力控制模块205可以实现整个自动采脉装置切脉压力的自动实现、保持恒定、动态改变等功能。出于微型化的考虑，切脉压力施加装置207可采用气压方式或微机械结构方式实现。在采用气压方式的实例中，可以通过固定在微型腕带式采脉装置201内的微型气泵和电磁阀的协同工作来实现切脉压力；在采用微机械结构的实例中，可以采用微型电机以及微型推进装置的结构，通过微型电机的不同工作状态来实现切脉压力变化。本领域技术人员结合现有技术都可实现上述的气压方式或微机械结构方式，因此不对它们的具体细节做详细说明。

出于可拓展性的考虑，脉象采集装置201在硬件实现时采用了采脉通道的理念。所述的采脉通道包括脉象传感器206和与该传感器对应的切脉压力施加装置207。所述的采脉通道可以有多路，但各路采脉通道采用相同的硬件，即不同路的脉象传感器206和切脉压力施加装置207的型号、数量等都相同，从而保证每路信号的采集处理都是等价的。此外，各路采脉通道相互之间又是独立的，使得采脉通道的数量可以根据实际需要进行扩展或缩减。如在针对单个脉位脉搏波信息进行分析处理的应用实例中，微型腕带式采脉装置201可以缩减为一个采脉通道，包含一个脉象传感器206和一个切脉压力施加装置207；而在针对“寸、关、尺”三路脉位脉搏波信息进行分析处理的应用实例中，微型腕带式采脉装置201可以拓展为三个采脉通道，每个通道设计有各自的脉象传感器206和切脉压力施加装置207。

多路隔离式模拟信号调理单元202用于对脉象采集装置201所采集到的信号进行放大、滤波、电压转换等操作，使由脉象传感器206感知到的脉搏波模拟信号适合于后端模数转换器203的输入范围，同时抑制信号自身的噪声以及在调理时引入的噪声。为了与脉象采集装置201中的采脉通道相配合，多路隔离式模拟信号调理单元202在硬件实现上采用了通道间电路隔离设计的方法，即每个采脉通道对应一个独立的模拟信号调理电路208，这样做较大程度降低了各路信号及电路间的相互干扰，提高了调理后模拟信号的可用性及后续信号处理的准确性，此外，还使得该模块具有很好的拓展性，从而能够与具有可拓展性的脉象采集装置201相配合。

模数转换器203用于实现脉搏波信号的模数转换。在具体实现时，模数转换器203可以采用行业内通用的多通道模数转换器或是多个单通道模数转换器，其精度和速度需要根据具体实例的需要来进行选择确定。

微处理器204用于实现对脉搏波信号自动采集的控制、切脉压力形成的控制、对各模块间数据信息传递的控制，以及对用户输入控制的处理和装置各种结果输出的控制。微处理器204在具体实现时可以根据具体实例需求采用行业内通用的微处理器芯片，如AVR系列单片机、MSP430系列单片、ARM微处理器等。

切脉压力控制单元205提供了对所述各路切脉压力施加装置207的驱动。根据微处理器204提供的切脉压力控制信息，切脉压力控制单元205对脉象采集装置201中的切脉压力施加装置207加以控制，控制切脉压力的起止、切脉压力的大小以及切脉压力的持续时间等。切脉压力控制单元205的实现与所述切脉压力施加装置207的实现原理相关联，当切脉压力施加装置207为前述的气压方式时，采用了以可充气式护腕为主要施压装置的结构，通过使用微型气泵和电磁阀来配合实现可充气式护腕中气体的充入与释放，以此来对护腕内侧待测脉位施加设定的切脉压力；当切脉压力施加装置207为前述的微机械结构方式时，可以采用微型台架式采脉装置的结构，通过固定在台架底部的固定腕带可以固定在用户的护腕处，台架上固定有多个独立的微机械结构，微机械结构底部设有传感面，传感面上固定有脉搏传感器，该传感面穿过微型台架贴合待测的脉位。微机械结构通过使用微型电机和旋转推进装置实现了传感面的自由伸缩，来带动脉搏传感器的自由移动，完成了对待测脉位切脉压力的控制。

以上是对脉搏波自动采集模块101的功能以及具体结构的说明，下面对脉搏波特征向量生成及分析处理模块102的功能加以说明。在前文中已经提到，脉搏波特征向量生成及分析处理模块102用于生成包含有脉搏波信息的高维特征向量，并对所生成的高维特征向量做分析、分类以及统计。下面参考图3，对该模块的具体工作流程加以说明。

步骤10)、判别样本脉搏波数据的有效性。从脉搏波自动采集模块101接收样本脉搏波数据后，所述的样本脉搏波数据中可能混杂有噪声，也可能有效果并不明显的脉搏波数据，因此在本步骤中需要对各个样本脉搏波数据的有效性加以判断。

在判别样本脉搏波数据的有效性时，寻找样本各脉搏波波形中最优数据段并计算其长度，滤掉一些不必要的样本数据，只保留脉搏波波形中的最优数据段。其中，从样本脉搏波数据中寻找最优数据段是指在样本脉搏波数据中截取一段连续的由m(m≤n)个脉波周期构成的高质量脉搏波数据段，这里所提到的高质量是指脉波周期的幅值H满足下列条件：(meanHCycles-stdHCycles)≤H≤(meanHCycles+stdHCycles)；其中，n是人体脉搏波中所有周期的个数，meanHCycles是人体脉搏波中所有周期幅值的均值，stdHCycles是人体脉搏波中所有周期幅值的方差。这一对样本脉搏波数据进行有效性判断的过程也被称为标准化处理过程。

步骤20)、获得有效或无效样本脉搏波数据的标识列表。在前一步骤从样本脉搏波数据中分离出有效样本数据和无效样本数据后，对通过判别的有效样本进行编号，并将该编号及对应样本类别存入标识列表，同时将那些未通过判别的样本相应的标识信息存入另一列表，最终得到有效样本数据的标识列表以及无效样本数据的标识列表。

步骤30)、对有效样本数据进行时间化处理和滤波处理。所述的时间化处理包括将人体脉搏波波形中代表采样点个数的横坐标点Xpos通过公式Tpos＝Xpos/Freq转换为时间坐标Tpos，其中Freq为采样频率。通过上述时间化处理过程将采样频率不同的脉搏波统一转换为时间坐标的人体脉搏波以避免分类器的误判。所述的滤波处理可采用轻量级的多次两点平滑或单次多点平滑，或Chebyshev二型滤波器。

步骤40)、从有效样本中提取脉搏波波形周期中的特征点，生成特征点结果数据组。所述的特征点结果数据组包括有效样本最后的脉搏波数据、脉搏类别标志、所有特征点数据构成的特征变量结构数组、标准化后的脉搏波数据和标准化的实时压力。

图4是脉搏波波形数据的示意图，在提取脉搏波波形数据的特征点时，所述的特征点分别是一个周期的起始点(start)、主峰峰值点(peak)、结束点(end)、重搏前波峰值点(cbqb)、降中峡谷底点(jzx)和重搏波峰值点(cbb)。在图4中已经对这些特征点做了示例性的标记。这些特征点的具体提取方法在申请号为200810225717.0，发明名称为“一种人体波形中的特征参数的提取方法和装置”的在先中国专利申请中已经有详细说明，本领域技术人员参考该申请即可实现对上述特征点的提取。

在前文中已经提到，所述的特征点结果数据组包括有效样本最后的脉搏波数据，脉搏类别标志，所有特征点数据构成的特征变量结构数组，标准化后的脉搏波数据和标准化的实时压力。在图5中部所示的表格中给出了特征点结果数据组的示意图，其中的第一列用于保存最后的脉搏波数据，第二列用于保存脉搏类别标志，第三列用于保存特征变量结构数组，第四列用于保存标准化后的脉搏波数据，第五列用于保存标准化的实时压力。其中，在步骤10)中所得到的最优数据段就是所述的标准化后的脉搏波数据，可将该步骤所得到的结果直接填写到第四列中。脉搏波的实时压力是指采脉装置传感器实时检测到的施加在某个脉位上的压力值，它与脉搏波中的数据点是一一对应的，因此根据所述的标准化后的脉搏波数据对该实时压力数据进行截取操作，即可获得所述的标准化后实时压力数据。特征变量结构数组用于保存特征点的数据，在前文中已经对特征点数据的提取方法做了说明，在此只要将所提取特征点的数据保存在特征变量结构数组中即可。脉搏类别标志用于记录医生对当前脉搏波的诊断结果，如用编号0表示正常人，用-1表示高血压，用1表示亚健康以及用3表示冠心病等，这些标志的具体值可在健康状况评估后再确定。最后的脉搏波数据为步骤30)中对有效的脉搏波数据做时间化和滤波处理的结果。

图5底部对特征点结果数据组中的特征向量结构数组做了进一步的说明，从中可以看出，对于同一特征点在不同脉搏波周期提取时会有多个不同的结果，因此一个特征点有多个候选坐标。如图中的“Point”是由一个“特征点成功抽取标志(flag)”和一个保存该特征点所有候选点坐标位置的“候选点数组(CoordinatesArr)”构成。若特征点抽取不成功(即没有发现特征点)则flag＝0，“CoordinatesArr“数组为空；反之，若特征点抽取成功则flag＝1，“CoordinatesArr“数组不为空，并且数组的第一个元素作为正式采用的特征点坐标位置信息。

在图5最上部中给出了前述特征点结果数据组的一个范例，该范例以人体六部脉搏波(左手的寸，关和尺部和右手的寸，关和尺部)中的左手寸部的脉搏波为例，它表明：该脉搏波对应的人体具有高血压症状(编号为-1)；“标准化后的脉搏波数据”和“标准化后实时压力数据”是一致的，都包括1489个采样点；在“标准化后实时压力数据”中找到36个脉搏波周期，每个周期中的特征点抽取结果对应一个“CoordinatesArr“数组元素；“标准化后实时压力数据”在进行时间化和滤波处理后，得到了“最后的脉搏波数据”，该数据由于增加了时间坐标而由一维变成了二维结构数组，数据的长度略有减少是因为在“标准化后的实时压力数据”中找到全部的起始点和主峰峰值点后去除了波形数据前部和后部不完整波形的数据点所致。

步骤50)、根据所得到的特征点结果数据组生成特征向量，从而获得所有样本的所有特征向量所构成的特征向量列表。

由特征点结果数据组生成特征向量的过程包括以下步骤：

步骤51)、从特征点结果数据组中提取“标准化后的脉搏波数据”，然后计算各路“标准化后的脉搏波数据”的周期数及平均值；

步骤52)、从特征点结果数据组的“特征变量结构数组”中提取前述的多个特征点，计算这些特征点的均值。

步骤53)、“对标准化后的脉搏波数据”数据做频谱分解，得到脉搏波的频域特征变量。在图6中，以一段脉搏波为例，对如何做频谱分解做了说明。图6的横坐标代表频率值，纵坐标代表能量的大小，如图中所示，人体脉搏波会在频率域中的多个频率点出现峰值，即在该频率点聚集了较多的能量，同时随着频率变大，这些能量也在逐步衰减。在本步骤中，取前面的三个峰值点所对应的频率点f1、f2、f3作为特征点，并将频率点f1所对应的能量值P1，频率点f2所对应的能量值P2与P1的比值P2/P1，频率点f3所对应的能量值P3与P1的比值P3/P1作为其它三个特征点，从而形成六维特征向量。

步骤54)、从特征点结果数据组中提取“标准化后的实时压力数据”。

步骤55)、由步骤51)-步骤54)的计算或提取的结果生成特征向量。特征向量中的各个特征按照类别可分为时域时间特征、时域振幅特征、时域能量特征、频域特征和切脉压力大小值。其中的时域时间特征、时域振幅特征、时域能量特征由步骤51)和步骤52)的计算结果得到，频域特征由步骤53)中计算得到的频域特征变量得到，而切脉压力大小值则由步骤54)的计算结果得到。

在前文对特征点结果数据的说明中已经知道，人体脉搏波数据包括六脉的脉搏波数据，即左手的寸、关、尺三脉，右手的寸、关、尺三脉，因此，在生成特征向量时将这六脉的脉搏波数据组合在一起，可以得到多维的特征向量。在图7(a)中示出了人体脉搏波特征向量的示意图，从图中可以看出，该特征向量包括六脉的脉搏波数据，每一脉脉搏波数据有22维，另外有1维的分类编号，因此整个特征向量共有133维。在图7(a)中以左手寸部为例，给出了其中22维的详细组成，它包括前面所提到的时域时间特征、时域振幅特征、时域能量特征、频域特征以及切脉压力的大小。在图7(b)中还进一步给出了前面21维特征的具体计算方法，这些特征都是通过对人体脉搏波时域和频域的分析和处理得到的。其中，编号从1到15的特征变量是在特征点成功抽取的基础上，根据图4中所示的各时域信息计算得到的，编号从16到21中的特征变量是对频域做小波分析和处理得到的。这些特征向量的计算都是本领域技术人员的公知常识，因此不在此处做重复说明。

步骤60)、对特征向量列表进行T统计及分析，保存统计及分析的结果。本步骤中，首先准备好用于比较的成对的分组数据(如正常人组和高血压组)以进行相互识别，然后采用T假设检验进行统计和分析，最后存储结果。本步骤中所涉及的T假设检验为现有技术，因此也不做重复说明。

以上是对脉搏波特征向量生成及分析处理模块102如何生成包含有脉搏波信息的高维特征向量，并对所生成的高维特征向量做分析、分类以及统计的说明，在得到统计与分析结果后，将所得到的结果送入健康状况评估及建议生成模块103，由该模块对被检测人体的健康状况加以评估。

在健康状况评估及建议生成模块103中存储有作为样本的健康人或确定患有某种疾病的病人的脉搏波信息，这些样本信息按类归属到多个集合中。当健康状况评估及建议生成模块103收到特征向量数据后，将这一特征向量数据与不同集合中的样本做距离比较，根据比较结果将所述的特征向量划归到某一样本集中。例如，用A＝{a₁，a₂，......a_n}表示某一样本集合，用A_eig表示由特征信息所形成的特征向量，分别计算d₁＝distance(a₁，A_eig)，d₂＝distance(a₂，A_eig)，......，d_n＝distance(a_n，A_eig)，由上述各个计算结果得到序列D＝{d₁，d₂，......d_n}，计算该序列的均值d_A和标准差r_A。在序列D中，找出满足在[d_A-r_A，d_A+r_A]范围内的元素，组成新的集合D’，求出该集合的均值d’_A，则d’_A即作为该集合与特征向量A_eig数据间的距离。用类似的方法可以计算出脉搏波的特征向量A_eig与其它样本集合间的距离，找出其中的最小距离，将所述的特征向量归到与之距离最小的样本集合中。将特征向量划归到某一样本集合中后，根据该样本集合所代表样本的健康状况得到待检测人体的健康状况，并可以根据健康状况给出有关的建议。

用户控制及显示界面104用于实现用户的输入输出以及多台装置间的联网。如图8所示，该界面包括用户输入模块301、显示输出模块302、结果打印模块303以及组网模块304，上述模块都与脉搏波自动采集模块101中的微处理器204连接。

用户输入模块301是用户输入控制指令或设定参数的一种输入设备，可以选用独立按键、矩阵式键盘或触摸屏等行业内常用方案来实现。

显示输出模块302是系统信息输出的模块，可以显示装置工作时的状态信息，提供用户操作界面以及对结果和建议的显示等，可以采用点阵式液晶屏幕，特制段码式液晶屏幕或是配合特制数码管来实现显示功能。

结果打印模块303可以实现对健康评估结果以及得到的健康建议及时打印的功能，可以采用行业内常用微型打印机等打印设备来实现。

组网模块304实现了整个装置的组网功能，进而完成不同装置间的数据传输。该组网模块304可以采用有线组网方式或是无线组网方式，其中有线方式可以通过室内的网络接口接入现有的有线网络，无线方式可以直接接入到无线网络中，从而避免线缆连接的束缚。

上述的用户控制及显示界面104还可以根据用户输入的设定信息以及其他模块反馈来的控制信息，来输出切脉压力控制信息到切脉压力控制模块205处，以此来实现对自动采脉过程的监控。

在本发明的人体健康状况监护装置的基础上，结合现有的服务器可形成一个健康监护网络系统。图9给出了该健康监护网络系统在一个实施例中的结构示意图。该系统包括多个人体健康状况监护装置401，通过以一个社区为范围，可以把众多人体健康状况监护装置401划分为多个小型网络，即社区网络。在每个社区网络中设置有一个社区服务器402，该服务器上运行有该系统的数据库信息，包括用户信息数据库以及健康建议数据库。然后一个辖区内的多个社区的社区服务器402链接到该辖区内医院内的医院服务器403，在医院的服务器上同样保存有各个社区中用户的健康信息以及当前最新的健康建议数据信息库。在这个健康监护系统中，组成了由人体健康状况监护装置401、社区服务器402以及医院服务器403组成的三级网络结构，各层之间进行数据交换，保证了用户数据的及时上传以及健康建议信息的及时更新。

此外，在具体实施方式上可以根据具体实例的需要，可以采用人体健康状况监护装置401本地对采集的脉搏波信息进行分析处理工作，得到健康评估结果并给出健康建议后把结果上传网络中的服务器(如社区服务期402或医院服务器403)的实施方式，这样使用户可以立即得到健康评估结果和建议，保证结果的及时性；或是采用由人体健康状况监护装置401把采集到的脉搏波数字信号上传网络中的服务器，在网络服务器端进行信号分析处理并得到健康评估结果，然后把结果及建议回传给人体健康状况监护装置401，反馈用户的实施方式，这样降低了对人体健康状况监护装置401处理性能上的要求，可以降低其成本，此外也可以保证分析数据方法和数据库的版本是最新的。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种人体脉搏信息采集装置，其特征在于，包括脉搏波自动采集模块（101），脉搏波特征向量生成及分析处理模块（102）；其中，

所述的脉搏波自动采集模块（101）包括脉象采集装置（201），所述的脉象采集装置（201）包括用于采集脉搏波信号的脉象传感器（206）与用于施加切脉压力的切脉压力施加装置（207）；

所述的脉搏波自动采集模块（101）通过所述脉象采集装置的脉象传感器（206）采集人体的脉搏波信号和脉搏波的实时压力，并将所采集到的脉搏波信号和脉搏波的实时压力发送给脉搏波特征向量生成及分析处理模块（102），其中，所述脉搏波的实时压力是该模块实时检测的施加在某个脉位上的压力值，它与脉博波中的数据点是一一对应的；

脉搏波特征向量生成及分析处理模块（102）从脉搏波信号中提取包括特征点在内的数据，根据标准化后的脉搏波数据对脉搏波的实时压力进行截取操作，得到标准化后的实时压力数据并将其作为切脉压力大小值，从而生成用于描述脉搏波的特征向量，所述特征向量包括时域时间特征、时域振幅特征、时域能量特征、频域特征和切脉压力大小值。

2.根据权利要求1所述的人体脉搏信息采集装置，其特征在于，所述的脉搏波自动采集模块（101）还包括模拟信号调理单元（202）、模数转换器（203）、微处理器（204）以及切脉压力控制单元（205）；其中，

所述的脉象采集装置（201）将人体脉搏跳动的物理信号转换为电信号，所述的电信号由所述的模拟信号调理单元（202）进行包括放大、滤波、电压转换在内的操作，然后由所述模数转换器（203）实现模数转换；所述的微处理器（204）用于对信号采集过程加以控制，所述切脉压力控制单元（205）对所述脉象采集装置（201）端的切脉压力加以控制。

3.根据权利要求2所述的人体脉搏信息采集装置，其特征在于，所述脉象采集装置（201）包括至少一路采脉通道，所述采脉通道包括至少一个所述脉象传感器与至少一个切脉压力施加装置，所述采脉通道间相互独立。

4.根据权利要求3所述的人体脉搏信息采集装置，其特征在于，所述的模拟信号调理单元（202）包括至少一个模拟信号调理电路，所述模拟信号调理电路间具有独立性，一个模拟信号调理电路与所述脉象采集装置中的一路采脉通道相适应。

5.根据权利要求1所述的人体脉搏信息采集装置，其特征在于，所述的脉搏波特征向量生成及分析处理模块（102）用于对所接收到的样本脉搏波数据的有效性加以判别，根据判别结果提取有效的样本脉搏波数据，然后对所述的有效样本脉搏波数据做时间化处理和滤波处理，并提取特征点，生成包括有效样本最后的脉搏波数据、脉搏类别标志、所有特征点数据构成的特征变量结构数组、标准化后的脉搏波数据和标准化的实时压力所组成的特征点结果数据组，由所述特征点结果数据组中的信息生成所述特征向量；将所有样本脉搏波数据的所述特征向量构成特征向量列表，并对所述特征向量列表做T统计及分析。

6.根据权利要求1所述的人体脉搏信息采集装置，其特征在于，所述的时域时间特征、时域振幅特征、时域能量特征由标准化后的脉搏波数据的周期数和平均值以及特征点信息计算得到；

所述的频域特征由脉搏波数据的频域特征向量计算得到；

所述的切脉压力大小值由标准化的实时压力大小计算得到。

7.一种人体健康状况监护装置，其特征在于，包括权利要求1-6中任一项所述的人体脉搏信息采集装置，还包括健康状况评估及建议生成模块（103）；其中，

所述的人体脉搏信息采集装置所生成的用于描述脉搏波的特征向量被传输到所述的健康状况评估及建议生成模块（103），该模块将接收到的特征向量与自身所存储的特征向量进行比较，根据比较结果判断人体的健康状况。

8.根据权利要求7所述的人体健康状况监护装置，其特征在于，所述的健康状况评估及建议生成模块（103）将接收到的特征向量与自身所存储的特征向量进行比较时，将所接收到的特征向量与已知的多个特征向量集合做距离计算，根据距离计算的结果将所接收到的特征向量归类到某一已知的特征向量集合中，由该已知的特征向量集合给出人体健康状况评估。

9.一种健康监护网络系统，其特征在于，包括权利要求7或8所述的人体健康状况监护装置、社区服务器以及医院服务器；其中，

多个所述人体健康状况监护装置形成一个社区网络，在所述社区网络中包括至少一台社区服务器，所述社区服务器接收到人体健康状况监护装置中的实时监护数据后，通过网络将之发送到所述医院服务器。

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