CN117694858A - 中医脉搏无线智能诊断器及其信号处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于中医诊断设备领域，尤其涉及一种中医脉搏无线智能诊断器及其信号处理方法，包括压力传感器、A/D模数转换器、主控部分、蓄电池及无线传输模块。信号处理方法包括数据读取与预处理、降噪处理、波形分析、数据可视化及数据分析与应用。本发明可以准确读取患者的人迎脉和寸口脉穴位压力数据，再由压感式传感器进行脉搏数据采集，可以准确的判断出人迎与气口的脉力差。根据脉力差值，提供相应的针灸取穴方案，使用者依据方案进行针刺，即能取得效果。
Description
技术领域
本发明属于中医诊断设备领域，尤其涉及一种中医脉搏无线智能诊断器及其信号处理方法。
背景技术
脉诊，本身有很多的体系，《内经》中就提到了三部九候脉，四时脉，六十首脉，人迎寸口脉，寸口脉等，后世传承的脉诊主要是寸口脉为主，我们目前大众熟知和经常见到的脉诊也是寸口脉诊。而人迎气口脉的特点在于，其观察的不是一处的脉的形状，而是对比的人体两处脉搏跳动的力量，简单说，这种脉法比较的是两处脉搏搏动的力度差。
随着科学技术的发展，脉诊的客观化研究是我国中医脉象学的重要发展方向之一。目前已经有相关脉诊仪器问世，其理论基础是对寸口脉脉形、脉速等因素的观察，将之数字化，以供人使用。如果能将人迎脉和寸口脉的力度差数字化，普及方便使用，成本低，高准确性的医疗设备，将会对人迎寸口脉诊领域有显著帮助。
目前应该这种脉法的人还不多，原因有多种：一、技术相对难，不好掌握。二、这种脉法是主要针对针灸的，针灸从业者太少。如果将这种脉诊技术实现数字化，也就是脉搏跳动力度差的数字化，我们再将相应的穴位配伍进去，将会有非常大的市场需求，这种方法临床上有非常重要的实际意义和标准化意义。三，对于年轻的中医学生，可以通过该系统快速学习并上手中医脉诊，同时积攒大量临床经验。
发明内容
本发明旨在克服现有技术的不足之处而提供一种可以准确读取患者的人迎脉和寸口脉穴位压力数据，判断出人迎与气口的脉力差的中医脉搏无线智能诊断器及其信号处理方法。
为解决上述技术问题，本发明是这样实现的：
一种中医脉搏无线智能诊断器，包括压力传感器、A/D模数转换器、主控部分、蓄电池及无线传输模块；所述压力传感器的信号传输端口经A/D模数转换器与主控部分的信号传输端口相接；所述主控部分的信号传输端口与无线传输模块的信号传输端口相接；所述蓄电池的信号输出端与主控部分的信号输入端相接。
进一步地，本发明所述无线传输模块包括BLE模块或WIFI模块。
进一步地，本发明所述主控部分采用ESP32-WROOM-32E芯片。
进一步地，本发明所述A/D模数转换器采用ADS1115芯片。
进一步地，本发明所述压力传感器采用两个压敏电阻，其分别固定于焊盘处。
上述中医脉搏无线智能诊断器的信号处理方法，包括如下步骤：
（1）数据读取与预处理：通过串口通信接口从主控部分接收数据，并将其保存为适合后续分析的数据格式；
（2）降噪处理：对数据采集过程中出现的噪声进行降噪处理；
（3）波形分析：获取数据的频域特征、时域特征和时频域特征，提取出有用的信息；
（4）数据可视化：将处理后的数据进行可视化展示；
（5）数据分析与应用：对处理后的数据进行进一步分析和应用.
进一步地，本发明步骤（1）中，使用Python编程语言的相关库进行数据读取和预处理。
进一步地，本发明步骤（2）中，通过滤波器、平滑算法或去除异常值方法进行降噪处理。
进一步地，本发明步骤（3）中，利用Python的数据分析库和信号处理算法，获取数据的频域特征、时域特征和时频域特征。
进一步地，本发明步骤（4）中，使用Python的数据可视化库创建图表、图形和动画，展示数据的趋势、变化和关联性。
本发明可以准确读取患者的人迎脉和寸口脉穴位压力数据，再由压感式传感器进行脉搏数据采集，可以准确的判断出人迎与气口的脉力差。根据脉力差值，提供相应的针灸取穴方案，使用者依据方案进行针刺，即能取得效果。
与现有技术相比，本发明具有如下特点：
1.紧凑轻便设计：本发明的电路设计小巧轻便，适合直接将ESP32-WROOM-32E芯片安装在PCB板上。这种设计使得连接电脑和传感器变得简单便捷，节省了空间和成本。
2.简化布线：ESP32-WROOM-32E芯片提供了丰富的GPIO引脚，用于与各种传感器和外部设备的连接。通过将传感器直接连接到PCB板上的GPIO引脚，我们可以实现对各种物理量的实时监测和数据采集。这种集成设计简化了电路布线，减少了电气连接的复杂性，同时提高了系统的可靠性和稳定性。
3.开发资源和支持：ESP32-WROOM-32E芯片具备丰富的开发资源和支持，支持Arduino开发环境和ESP-IDF开发框架，使得软件开发和调试更加便捷。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。本发明的保护范围不仅局限于下列内容的表述。
图1为本发明中医脉搏无线智能诊断器电路原理框图；
图2为本发明主控部分电路原理图；
图3为本发明ADC模块部分电路原理图。
图4为本发明信号处理流程框图；
图5为本发明去噪后腕部数据峰值和谷值；
图6为本发明去噪后颈部数据峰值和谷值。
具体实施方式
如图所示，中医脉搏无线智能诊断器，包括压力传感器、A/D模数转换器、主控部分、蓄电池及无线传输模块；所述压力传感器的信号传输端口经A/D模数转换器与主控部分的信号传输端口相接；所述主控部分的信号传输端口与无线传输模块的信号传输端口相接；所述蓄电池的信号输出端与主控部分的信号输入端相接。本发明所述无线传输模块包括BLE模块或WIFI模块。本发明所述主控部分采用ESP32-WROOM-32E芯片；本发明所述A/D模数转换器采用ADS1115芯片。本发明所述压力传感器采用两个压敏电阻，其分别固定于焊盘处，其电阻值随施加在其上的压力变化而变化。这两个压敏电阻被接地，以确保安全的电流流动，并防止可能的电力冲击。
RP-C7.6LT-LF2 Rev A是一种力敏电阻器（FSR），是一种柔性薄膜传感器，其电阻值随着作用感应区域的压力而降低。它旨在高速响应地感知静态和动态压力。薄膜压力传感器（压敏电阻）（RP-C7.6LT-LF2Rev A）用于测量微小压力具有以下优点：
1.高灵敏度：性薄膜压力传感器具有高灵敏度，可以精确测量微小压力变化。对于一些需要高精度测量微小压力的应用场景，如医疗、航空、汽车等领域，具有很大的优势。
2.非接触式测量：性薄膜压力传感器是一种非接触式的测量方式，不需要直接接触被测物体，能够避免测量误差因接触而产生的影响，同时对于一些需要避免污染或对被测物体有损伤的应用场景，也具有很大的优势。
3.快速响应：性薄膜压力传感器具有快速响应的特点，可以实时感知并反馈被测物体的压力变化，适用于对时间要求较紧的应用场景。
4.简单易用：性薄膜压力传感器结构简单、体积小巧、安装方便，不需要复杂的外部电路，易于集成到各种设备中。
5.节约成本：性薄膜压力传感器生产成本相对较低，可以大规模生产，适用于成本敏感的应用场景。
上述中医脉搏无线智能诊断器的信号处理方法，包括如下步骤：
（1）数据读取与预处理：通过串口通信接口从主控部分接收数据，并将其保存为适合后续分析的数据格式；
（2）降噪处理：对数据采集过程中出现的噪声进行降噪处理；
（3）波形分析：获取数据的频域特征、时域特征和时频域特征，提取出有用的信息；
（4）数据可视化：将处理后的数据进行可视化展示；
（5）数据分析与应用：对处理后的数据进行进一步分析和应用.
其中：步骤（1）中，使用Python编程语言的相关库进行数据读取和预处理；步骤（2）中，通过滤波器、平滑算法或去除异常值方法进行降噪处理；步骤（3）中，利用Python的数据分析库和信号处理算法，获取数据的频域特征、时域特征和时频域特征；步骤（4）中，使用Python的数据可视化库创建图表、图形和动画，展示数据的趋势、变化和关联性。
本发明主控芯片ESP32-WROOM-32E芯片安装在母排上，作为主控芯片。ESP32-WROOM-32E同时具备Wi-Fi和蓝牙/BLE功能，可实现稳定可靠的无线通信。它负责与其他硬件模块进行通信，并将采集的数据传输回电脑。为了将物理量（压力）转化为可处理的数字信号，本系统采用ADS1115模数转换器。该模数转换器与ESP32-WROOM-32E连接，并由其提供电源。ADS1115模数转换器的主要功能是将模拟电压信号转换为数字信号，以便计算机和微控制器能够理解和处理。
本发明采用SOC芯片作为嵌入式以及仪器设计的开发,压力传感器采集的数据会短暂存储在SOC芯片里面并通过WIFI/BLE协议实时传输数据到协议层。SOC芯片存储的数据通过WIFI/BLE协议实时传输数据到协议层。WIFI可以做到随时随地的连接人和设备、云和设备或者是设备和设备，甚至不同平台之间的对接都很方便。BLE全称Bluetooth Smart。BLE最大的优点就是它的超低功耗，它可以满足很多对功耗要求比较高的设备能够长时间运行。BLE模块越来越便宜，可以给开发者降低不少成本。
中医脉搏无线智能诊断器信号处理方法具体包括：
1.数据读取与预处理：使用Python编程语言的相关库进行数据读取和预处理。通过串口通信接口从ESP32-WROOM-32E接收数据，并将其保存为适合后续分析的数据格式，如数组或数据框。
2.降噪处理：在数据采集过程中，可能会受到噪声的影响，导致数据中存在不必要的波动或干扰。为了提高数据质量，采用降噪处理方法。常用的降噪技术包括滤波器、平滑算法和去除异常值等。应用这些技术，减少干扰噪声，提取出脉搏信号特征。
3.波形分析：经过降噪处理后，对数据进行波形分析。利用Python的数据分析库和信号处理算法，获取数据的频域特征、时域特征和时频域特征。这些特征能够帮助理解数据的振动特性和周期性，从而提取出有用的信息。
4.数据可视化：将处理后的数据进行可视化展示，以便用户直观地观察和分析数据。可以使用Python的数据可视化库（如Matplotlib、Seaborn等）创建图表、图形和动画，展示数据的趋势、变化和关联性。
5.数据分析与应用：对处理后的数据进行进一步分析和应用，例如，可以使用机器学习算法进行数据分类、预测和异常检测，或者应用统计方法进行数据关联性分析和模式识别。
本发明涉及的脉搏波属于生理信号，生理信号特点复杂，干扰噪声多。本文的数据来源于大量的压力传感器测量的脉搏波数据。本文前期对采集的两列脉搏波数据进行预处理，之后分两个方向进行，一是提取呼吸波，二是进一步分析预处理后的脉搏波，进行特征处理，选取特征参数。模型训练准确率达到一定标准后，对模型进行部署，可以实现对脉搏数据的深层次分析。
由于后期要通过脉搏波提取呼吸波，对于信号的噪声分析，本发明脉搏波前期的预处理包括去除噪声，归一化处理。
首先，我们对脉搏波进行归一化处理。信号检测与采集过程中会产生大量噪声，比如基线漂移，小波去噪在去除工频噪声方面有着独特的优势。本发明通过小波去噪和中值滤波与平滑处理对获取的脉象信号进行了预处理，消除了噪声和低频基线漂移，使脉像图更加平滑。生成两份相同的预处理后的脉搏波数据，一份进行呼吸波的提取，一份实现力度差的判定。
脉搏波信号经过预处理去除高频干扰、运动伪影等噪声误差，再对脉搏波信号运用经验模态算法进行信号分解，选取适合的本征模态函数拟合出新呼吸波信号。经验模态分解算法的主要目的是将非平稳非线性信号分解成包含不同时间尺度信息的本征模态函数分解的 IMF中含有原始信息的时间尺度信息。经过测试，我们通过脉搏波提取的呼吸波和呼吸波测量仪测出的呼吸波拟合度很高。通过从脉搏波信号中重构出呼吸波信号一种高效、快速、无创的检测方法。
接下来进行脉搏波的波形周期分割与波峰波谷检测。脉搏的周期分割是分析脉搏波的关键步骤，对于脉搏波的周期分割要采用阈值分割技术。对于正常的脉搏来说，波峰高度与波谷降低度曲线是脉搏周期中最明显的特征点，所以用主波高度与波谷的降低度来分割脉搏周期，这样会提高脉搏波周分割的准确率。将采集到的大量脉搏波数据进行对比分析发现，每个脉搏波的波峰值和波谷值大小不相同，但是脉搏波的波峰和波谷高度在一定范围内。我们通过实验测定，利用动态差分阈值算法检测的主波准确率，基本高达99%。
在用户交互模块上，用户可以在UI模块上自主选择测量什么数据，选择有：人迎脉脉搏波检测；寸口脉脉搏波检测；呼吸波检测；人迎脉和寸口脉脉搏跳动力度差判定。可以可以同时选择多种测量数据，选择成功后，仪器会显示具体检测步骤，跟着仪器提示就可以正确使用仪器。
数据处理后的结果最终会在UI模块展示，分别有：人迎脉脉搏波波形图；寸口脉脉搏波波形图；呼吸波波形图；判定两处脉搏波力度差，结果分别有：经检测，你两处脉搏跳动力度差区别不大；经检测，脉搏跳动力度上人迎脉大于寸口脉一/二/三倍。
本发明使用Arduino环境结合ESP32和ADS1115读取RP-C7.6LT-LF2 Rev A压敏电阻的数据，有以下几个优点：
1.简单易用：Arduino环境提供了一个简单易用的编程界面，同时提供高精度串口绘图仪实时显示测得的数据。
2.丰富的库：Arduino环境拥有大量丰富的库，包括用于控制各种传感器、执行各种操作的库，这些库使得项目可以快速地完成各种功能的开发。
3.易于扩展：Arduino环境允许使用各种扩展板和传感器，使得我们可以将各种传感器、执行器等硬件集成到我们的项目中。
4.低成本：Arduino环境使用的硬件成本相对较低。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种中医脉搏无线智能诊断器，其特征在于，包括压力传感器、A/D模数转换器、主控部分、蓄电池及无线传输模块；所述压力传感器的信号传输端口经A/D模数转换器与主控部分的信号传输端口相接；所述主控部分的信号传输端口与无线传输模块的信号传输端口相接；所述蓄电池的信号输出端与主控部分的信号输入端相接。
2.根据权利要求1所述中医脉搏无线智能诊断器，其特征在于：所述无线传输模块包括BLE模块或WIFI模块。
3.根据权利要求2所述中医脉搏无线智能诊断器，其特征在于：所述主控部分采用ESP32-WROOM-32E芯片。
4.根据权利要求3所述中医脉搏无线智能诊断器，其特征在于：所述A/D模数转换器采用ADS1115芯片。
5.根据权利要求4所述中医脉搏无线智能诊断器，其特征在于：所述压力传感器采用两个压敏电阻，其分别固定于焊盘处。
6.一种如权利要求1～5任一所述中医脉搏无线智能诊断器的信号处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
（1）数据读取与预处理：通过串口通信接口从主控部分接收数据，并将其保存为适合后续分析的数据格式；
（2）降噪处理：对数据采集过程中出现的噪声进行降噪处理；
（3）波形分析：获取数据的频域特征、时域特征和时频域特征，提取出有用的信息；
（4）数据可视化：将处理后的数据进行可视化展示；
（5）数据分析与应用：对处理后的数据进行进一步分析和应用。
7.根据权利要求6所述中医脉搏无线智能诊断器的信号处理方法，其特征在于：步骤（1）中，使用Python编程语言的相关库进行数据读取和预处理。
8.根据权利要求7所述中医脉搏无线智能诊断器的信号处理方法，其特征在于：步骤（2）中，通过滤波器、平滑算法或去除异常值方法进行降噪处理。
9.根据权利要求8所述中医脉搏无线智能诊断器的信号处理方法，其特征在于：步骤（3）中，利用Python的数据分析库和信号处理算法，获取数据的频域特征、时域特征和时频域特征。
10.根据权利要求9所述中医脉搏无线智能诊断器的信号处理方法，其特征在于：步骤（4）中，使用Python的数据可视化库创建图表、图形和动画，展示数据的趋势、变化和关联性。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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