CN107361753A - 基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法 - Google Patents

Abstract

基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法。现有的心血管诊断设备主要集中在价格昂贵或测量参数单一，不利于实时监测。同步采集心电信号和脉搏信号；对采集到的心电信号和脉搏信号依次进行去基线漂移、去工频干扰、去肌电干扰、消除噪声的操作；检测分析心电信号，提取心电特征信息，判断心电信号的R波和T波位置；基于心电信号和脉搏信号在时域上的同步性，分别检测脉搏波的波谷和波峰，检测脉搏波的降中峡位置和脉搏波的重搏波位置。本发明可以跟踪健康生理参数，也可以为在医院就医的人们提供辅助参考的作用，具有性能可靠、成本低廉、携带方便的特点。

Description

基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法

技术领域

本发明涉及一种基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法。

背景技术

中医诊断的最重要的手段是脉诊，在中国有几千年的历史．它通过脉象分析疾病，也就是说各种疾病都会影响到脉搏的搏动特征。对于直接影响脉搏搏动的心血管系统，它的任何病变或功能改变必然导致脉搏搏动特征的变化。因此脉搏波中含有大量的生理信息，脉搏波的形状可以反映血管壁的硬度、外周阻力、心脏的射血情况。由此可见，人体健康状况的很多信息都包含在脉搏波里面，人类可以从脉搏里分析和识别出很多对人体有意义的信息。通过更加深入的去研究脉搏波信号的产生、采集、处理，以及对脉搏波变化规律和特征的分析记录，然后再去探索人类机体关于心血管系统内部病变的奥秘，然后再而建成一套科学的、相对准确的心血管动力学参数无创采集检测新的原理和新的方法，为相关诊断提供一个准确可靠和简捷方便的手段，这对生物医学工作来说是一个具有里程碑意义的事情。如果能够准确的预测出心血管系统病变情况和发展方向，同时在整个诊断治疗过程中给予科学合理的指导，这个对于人类的生命健康无疑是意义重大。而目前心血管健康是以预防为主，各类诊断设备主要集中在价格昂贵或测量参数单一，不利于实时监测。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有的的问题，而提出的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法。

上述的目的通过以下的技术方案实现：

基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，所述的脉搏波形特征点提取方法通过以下步骤实现：

步骤一、同步采集心电信号和脉搏信号；

步骤二、对采集到的心电信号和脉搏信号依次进行去基线漂移、去工频干扰、去肌电干扰、消除噪声的操作；

步骤三、检测分析心电信号，提取心电特征信息，判断心电信号的R波和T波位置；

步骤四、基于心电信号和脉搏信号在时域上的同步性，在消除噪声后的脉搏信号差分序列上找出T点对应位置，分别前向后向滑动5个点，找到脉搏波信号差分信号的局部极大值位置，检测出这个局部极大值前后最近的两个过零点，这两个过零点分别是脉搏波的波谷和波峰；

步骤五、基于心电信号和脉搏信号在时域上的同步性，在消除噪声后的脉搏信号差分序列上找出R点对应位置，分别前向后向滑动5个点，找到脉搏波信号差分信号的局部极大值位置，检测出这个局部极大值前后最近的两个过零点，这两个过零点分别对应脉搏波的降中峡位置和脉搏波的重搏波位置。

有益效果：

1. 采用集成化脉搏波采集仪和蓝牙制作脉搏波采集装置,采集脉搏波信号并传输Android智能机,然后开发一款基于Android的心血管专家分析软件,对前端所采集的参数进行记录、分析,达到便携式心血管检测、监控的效果。利用了现代脉搏波发展的近期成果,研究了脉搏以及脉搏波的原理和理论基础,根据脉搏波的相关理论,探索了血管参数的测量方法,并给出前端脉搏信号采集硬件的设计和实现。在前端采集模块上,系统采用MSP430芯片对脉搏信号进行处理,通过对硬件采集电路结构框图及各部分的功能的设计,实现脉搏波信号的采集并通过蓝牙模块与智能设备进行有效交互。然后通过模拟程序,对前端硬件采集设备进行了系统调试,对产生的系统结果进行了分析和论证。

基于连续小波变换的脉搏波自动识别既能实现脉搏波的自动识别，解决杂波及基线漂移对脉搏波造成的干扰;最后介绍了软件客户端系统的功能设计，分析了数据库操作以及BLE通信的原理与实现方式，完成了软件系统的实现和调试,并对监测数据进行了分析。通过实验证明，项目所研制的人体健康状态监测系统能有效的采集脉搏波相关参数,通过软件后台运算实现心血管健康状态的检测和实施监控。整个系统准确、便捷，而且充分利用了智能机普及性、开放性等特点,较好的实现了预先的设计目标。

本发明通过对心电信号和脉搏信号的同时监测结果，达到能为需要的人群提供24小时进行监测与预警的设备，并且能通过手机等智能终端上显示健康信息具有重要的意义，一方面可以跟踪健康生理参数，另一方面可以为在医院就医的人们提供辅助参考的作用，具有性能可靠、成本低廉、携带方便等特点，随着医疗卫生事业的发展,心血管健康管理助手具有重要的现实意义和广阔的发展前景。

具体实施方式：

具体实施方式一：

本实施方式的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，所述的脉搏波形特征点提取方法通过以下步骤实现：

步骤一、同步采集心电信号和脉搏信号；

步骤二、对采集到的心电信号和脉搏信号依次进行去基线漂移、去工频干扰、去肌电干扰、消除噪声的操作；

步骤三、检测分析心电信号，提取心电特征信息，判断心电信号的R波和T波位置；

步骤四、基于心电信号和脉搏信号在时域上的同步性，在消除噪声后的脉搏信号差分序列上找出T点对应位置，分别前向后向滑动5个点，找到脉搏波信号差分信号的局部极大值位置，检测出这个局部极大值前后最近的两个过零点，这两个过零点分别是脉搏波的波谷和波峰；

步骤五、基于心电信号和脉搏信号在时域上的同步性，在消除噪声后的脉搏信号差分序列上找出R点对应位置，分别前向后向滑动5个点，找到脉搏波信号差分信号的局部极大值位置，检测出这个局部极大值前后最近的两个过零点，这两个过零点分别对应脉搏波的降中峡位置和脉搏波的重搏波位置。

具体实施方式二：

与具体实施方式一不同的是，本实施方式的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，步骤二所述的对采集到的心电信号进行去基线漂移、去工频干扰、去肌电干扰、消除噪声的操作具体为，对采集到的心电信号进行预处理，先确定出低通滤波器的初始条件，将心电信号通过滤波器，所得结果反转后再次通过滤波器，最后将所得结果再反转，得到心电信号的精确零相位低频噪声序列，用原始心电信号减去这个精确零相位低频噪声序列，所得结果就是心电信号去基线漂移后的结果；

去基线漂移后的心电信号通过Notch滤波器进行去工频干扰，然后对得到的心电信号进行小波分解，剔除与噪声相关的系数，重构心电信号，完成去除肌电干扰；

将得到的心电信号进行二次小波包降噪，使用启发式阈值对心电信号进行消噪处理。

具体实施方式三：

与具体实施方式一或二不同的是，本实施方式的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，步骤二所述的对采集到的脉搏信号进行去基线漂移、去工频干扰、去肌电干扰、消除噪声的操作具体为：

对采集到的脉搏信号进行预处理，先确定出低通滤波器的初始条件，将脉搏信号通过滤波器，所得结果反转后再次通过滤波器，最后将所得结果再反转，得到脉搏信号的精确零相位低频噪声序列，用原始脉搏信号减去这个精确零相位低频噪声序列，所得结果就是脉搏信号去基线漂移后的结果；

去基线漂移后的脉搏信号通过Notch滤波器进行去工频干扰，然后对得到的脉搏信号进行小波分解，剔除与噪声相关的系数，重构脉搏信号，完成去除肌电干扰。

具体实施方式四：

与具体实施方式三不同的是，本实施方式的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，降噪后的脉搏信号还进行后向差分运算，然后对差分运算结果进行平滑滤波，用于进一步消除高频脉冲噪声、窄带噪声和工频干扰，得到消噪后的脉搏信号差分序列。

具体实施方式五：

与具体实施方式一、二或四不同的是，本实施方式的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，步骤一所述的同步采集心电信号和脉搏信号的过程中，采用脉搏波采集仪和蓝牙制作脉搏波采集装置,采集脉搏波并传输Android智能机。

具体实施方式六：

与具体实施方式五不同的是，本实施方式的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，步骤三所述的检测分析心电信号，提取心电特征信息的方法为，利用小波变换和小波包变换分别对脉搏信号进行特征提取。

Claims (6)

1.一种基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，其特征是:所述的脉搏波形特征点提取方法通过以下步骤实现：

步骤一、同步采集心电信号和脉搏信号；

步骤二、对采集到的心电信号和脉搏信号依次进行去基线漂移、去工频干扰、去肌电干扰、消除噪声的操作；

步骤三、检测分析心电信号，提取心电特征信息，判断心电信号的R波和T波位置；

步骤四、基于心电信号和脉搏信号在时域上的同步性，在消除噪声后的脉搏信号差分序列上找出T点对应位置，分别前向后向滑动5个点，找到脉搏波信号差分信号的局部极大值位置，检测出这个局部极大值前后最近的两个过零点，这两个过零点分别是脉搏波的波谷和波峰；

步骤五、基于心电信号和脉搏信号在时域上的同步性，在消除噪声后的脉搏信号差分序列上找出R点对应位置，分别前向后向滑动5个点，找到脉搏波信号差分信号的局部极大值位置，检测出这个局部极大值前后最近的两个过零点，这两个过零点分别对应脉搏波的降中峡位置和脉搏波的重搏波位置。

2.根据权利要求1所述的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，其特征是:步骤二所述的对采集到的心电信号进行去基线漂移、去工频干扰、去肌电干扰、消除噪声的操作具体为，对采集到的心电信号进行预处理，先确定出低通滤波器的初始条件，将心电信号通过滤波器，所得结果反转后再次通过滤波器，最后将所得结果再反转，得到心电信号的精确零相位低频噪声序列，用原始心电信号减去这个精确零相位低频噪声序列，所得结果就是心电信号去基线漂移后的结果；

去基线漂移后的心电信号通过Notch滤波器进行去工频干扰，然后对得到的心电信号进行小波分解，剔除与噪声相关的系数，重构心电信号，完成去除肌电干扰；

将得到的心电信号进行二次小波包降噪，使用启发式阈值对心电信号进行消噪处理。

3.根据权利要求1或2所述的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，其特征是:步骤二所述的对采集到的脉搏信号进行去基线漂移、去工频干扰、去肌电干扰、消除噪声的操作具体为：

对采集到的脉搏信号进行预处理，先确定出低通滤波器的初始条件，将脉搏信号通过滤波器，所得结果反转后再次通过滤波器，最后将所得结果再反转，得到脉搏信号的精确零相位低频噪声序列，用原始脉搏信号减去这个精确零相位低频噪声序列，所得结果就是脉搏信号去基线漂移后的结果；

去基线漂移后的脉搏信号通过Notch滤波器进行去工频干扰，然后对得到的脉搏信号进行小波分解，剔除与噪声相关的系数，重构脉搏信号，完成去除肌电干扰。

4.根据权利要求3所述的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，其特征是：降噪后的脉搏信号还进行后向差分运算，然后对差分运算结果进行平滑滤波，用于进一步消除高频脉冲噪声、窄带噪声和工频干扰，得到消噪后的脉搏信号差分序列。

5.根据权利要求1、2或4所述的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，其特征是：步骤一所述的同步采集心电信号和脉搏信号的过程中，采用脉搏波采集仪和蓝牙制作脉搏波采集装置,采集脉搏波并传输Android智能机。

6.根据权利要求5所述的基于脉搏波形特征点的人体健康状态监护方法，其特征是：步骤三所述的检测分析心电信号，提取心电特征信息的方法为，利用小波变换和小波包变换分别对脉搏信号进行特征提取。