TW202014144A - 基於超音波的脈診儀及其脈診方法 - Google Patents

基於超音波的脈診儀及其脈診方法 Download PDF

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Abstract

提供一種基於超音波的脈診儀及其脈診方法，適用於判斷人員的脈象。脈診方法包括：感測人員的血管以產生彩色都卜勒圖和血流波形圖。根據彩色都卜勒圖和血流波形圖判斷脈象。

Description

基於超音波的脈診儀及其脈診方法
本發明是有關於一種脈診技術，且特別是有關於一種基於超音波的脈診儀及脈診方法。
中醫師在看診時，是以「望、聞、問、切」等四個步驟進行，其中「切」即為脈診。進行脈診時，中醫師通常是藉由觸診的方式感受受診者的脈象（即：脈搏的狀態）。然而，由於透過觸診所獲知的脈象並無法轉換成可量化的資訊，故中醫師僅能藉由自身的經驗來判斷脈象。如此的脈診方法往往容易讓人產生質疑。
近年來，有許多研究人員設計出多種類型的脈診儀，但這些脈診儀並無法測量出足夠的資訊來判斷所有類型的脈象。因此，這些脈診儀仍處於臨床實驗的階段而無法普及。
為了取得足夠的資訊量以精準地判斷各種類型的脈象，本發明提出一種基於超音波的脈診儀及脈診方法。
本發明提供一種基於超音波的脈診儀，適用於判斷人員的脈象。脈診儀包括：儲存單元、超音波感測器以及處理單元。儲存單元儲存多個模組。超音波感測器感測人員的血管以產生彩色都卜勒圖和血流波形圖。處理單元耦接儲存單元及超音波感測器，且存取並執行儲存單元所儲存的多個模組。儲存單元所儲存的多個模組包括運算模組。運算模組根據彩色都卜勒圖和血流波形圖判斷脈象。
本發明提供一種基於超音波的脈診方法，適用於判斷人員的脈象。脈診方法包括：感測人員的血管以產生彩色都卜勒圖和血流波形圖。根據彩色都卜勒圖和血流波形圖判斷脈象。
基於上述，本發明可透過超音波技術判斷脈象的相關資訊，提供較為科學的脈診資訊。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。
為了提供可量化的脈診資訊，本發明提出一種基於超音波的脈診儀及脈診方法。透過以下內容將可讓讀者了解本發明之創作精神。
圖1是依照本發明的實施例繪示一種基於超音波的脈診儀10的示意圖。脈診儀10適用於判斷人員的脈象。一般來說，脈象是根據人員之橈動脈的脈搏判斷，但本發明的脈診儀10亦可適用於判斷任何類型的血管之脈象。脈診儀10可包括超音波感測器100、處理單元300和儲存單元500。
超音波感測器100可例如是醫療用超音波感測器或任何一種可通過超音波技術產生彩色都卜勒（Color Doppler）圖和血流波形（Blood Flow Waveform）圖的感測器。為了控制超音波感測器100接觸人體的受測部位時施加於受測部位的壓力，在一些實施例中，超音波感測器100還可包括用以測量超音波感測器100施加於受測部位之壓力的壓力感測器110。
處理單元300耦接超音波感測器100和儲存單元500，並可存取及執行儲存單元500所儲存的多個模組。處理單元300可例如是中央處理單元（Central Processing Unit，CPU），或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器（Microprocessor）、數位信號處理器（Digital Signal Processor，DSP）、可程式化控制器、特殊應用積體電路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）或其他類似元件或上述元件的組合。
儲存單元500用以脈診儀10運行時所需的各項軟體、資料及各類程式碼。儲存單元500可例如是任何型態的固定式或可移動式的隨機存取記憶體（Random Access Memory，RAM）、唯讀記憶體（Read-only Memory，ROM）、快閃記憶體（Flash Memory）、硬碟（Hard Disk Drive，HDD）、固態硬碟（Solid State Drive，SSD）或類似元件或上述元件的組合。
在本實施例中，儲存單元500可儲存運算模組510。在一些實施例中，儲存單元500還可儲存類神經網路530。運算模組510和類神經網路530的功能將會於下文說明。
圖2是依照本發明的實施例繪示一種基於超音波的脈診方法20的流程圖，脈診方法20適用於判斷人員的脈象，且可由如圖1所示的脈診儀10實施。
在步驟S210，超音波感測器100可感測人員的血管以產生彩色都卜勒圖和血流波形圖。
在步驟S230，運算模組510可根據彩色都卜勒圖和血流波形圖判斷脈象。脈象可包括血管位置和深度、脈搏次數、脈搏強度、脈搏節律或血管彈性，但本發明不限於此。具體來說，血流波形圖可用以判斷血管位置和深度、脈搏次數、脈搏強度或脈搏節律等類型的脈象，彩色都卜勒圖可用以判斷血管位置和深度或血管彈性等脈象資訊，但本發明不限於此。
圖3是依照本發明的實施例繪示血流波形圖的示意圖。圖3的血流波形圖繪示了二次脈搏的波形曲線，分別為代表血流流速的波形曲線P1和波形曲線P2。運算模組510可根據一測量時間內產生的波形曲線個數判斷脈搏次數為（波形曲線個數/測量時間）。例如，運算模組510可藉由根據測量時間T秒內產生了二個波形曲線（即：波形曲線P1和波形曲線P2）判斷脈搏次數為2/T（單位：次/秒），換算為脈搏次數常用的單位則為2/T*60（單位：次/分）。波形曲線的個數可例如由峰值（例如：圖3的X和X'處）出現的次數等方法獲知，本發明不限於此。在一些實施例中，脈診儀10可根據歷史資料訓練類神經網路530，使運算模組510得根據血流波形圖和類神經網路530判斷脈搏次數。
此外，圖3的血流波形圖還可用以判斷脈搏強度。運算模組510可根據血流波形圖中波形曲線的峰值判斷脈搏強度。舉例來說，運算模組510可通過超音波感測器100取得波形曲線P1的峰值X（單位：公分/秒），並將峰值X（單位：公分/秒）換算為對應的脈搏強度。在一些實施例中，脈診儀10可根據歷史資料訓練類神經網路530，使運算模組510得根據血流波形圖和類神經網路530判斷脈搏強度。
再者，圖3的血流波形圖還可用以判斷血管位置（例如：中醫脈診領域的寸、關、尺）和深度（例如：中醫脈診領域的浮、中、沉）。一般來說，在寸、關、尺所測量到的脈搏強度較強，因此，運算模組510可根據血流波形圖中波形曲線的峰值大小判斷超音波感測器100所感測之血管的位置是否為寸、關或尺。另一方面，血管的深度也會影響波形曲線的峰值。一般來說，血管的位置越深，所測量到的脈搏強度較弱。反之，血管的位置越淺，所測量到的脈搏強度較強。據此，運算模組510可根據血流波形圖中波形曲線的峰值大小判斷超音波感測器100所感測之血管的深淺為否為浮、中或沉等狀態。在一些實施例中，脈診儀10可根據歷史資料訓練類神經網路530，使運算模組510得根據血流波形圖和類神經網路530判斷脈搏節律血管位置和深度。
圖4A、4B是依照本發明的另一實施例繪示血流波形圖的示意圖。圖4A和4B分別繪示了脈搏節律為規律時及脈搏節律為不規律時的血流波形圖。運算模組510可由脈搏的波形判斷脈搏節律。舉例來說，圖4A中分別代表二次脈搏的波形曲線X1和波形曲線X2具有相似的波形（例如：波形曲線X1和波形曲線X2的週期以及血流流速相似）。因此，運算模組510可根據所測量之脈搏的波形曲線相似而判斷脈搏節律為規律。另一方面，圖4B中分別代表二次脈搏的波形曲線Y1和波形曲線Y2具有不相似的波形（例如：波形曲線X1和波形曲線X2的週期以及血流流速的差異較大）。因此，運算模組510可根據所測量之脈搏的波形曲線不相似而判斷脈搏節律為不規律。在一些實施例中，脈診儀10可根據歷史資料訓練類神經網路530，使運算模組510得根據血流波形圖和類神經網路530判斷脈搏節律。
圖5是依照本發明的實施例繪示彩色都卜勒圖的示意圖。圖5的彩色都卜勒圖繪示了包括橈動脈410、血管管壁430、皮膚表皮450和橈骨470等部位。基於血流流向的不同，彩色都卜勒圖中的橈動脈410處會顯示為紅色或藍色。運算模組510可根據彩色都卜勒圖中皮膚表皮至血管的距離判斷血管位置和深度。舉例來說，運算模組510可根據如圖3所示的彩色都卜勒圖中，皮膚表皮450至血管管壁430的距離D判斷血管位置和深度。在一些實施例中，脈診儀10可根據歷史資料訓練類神經網路530，使運算模組510得根據彩色都卜勒圖和類神經網路530判斷血管位置和深度。
圖6A是依照本發明的實施例繪示判斷血管彈性的流程圖。圖6B是依照本發明的實施例繪示橈動脈的血流波形圖之波形曲線C1和對映波形曲線C1的二階導數曲線C2的示意圖。圖6A和圖6B可幫助了解判斷血管彈性的流程。
在步驟S610，運算模組510可根據血流波形圖上的波形曲線C1判斷第一時間點t1與第二時間點t2之間的血流量差值δ，其中第二時間點t2為波形曲線C1達到第一峰值A的時間點。在步驟S620，運算模組510可產生對應波形曲線C1的二階導數曲線C2。在步驟S630，運算模組510可取得二階導數曲線C2在第二時間點t2的第二峰值B。在步驟S640，運算模組510可根據血流量差值δ及第二峰值B判斷血管彈性。具體來說，運算模組510可根據公式（1）判斷第一時間點t1及第二時間點t2期間的血管彈性的係數K，其中B為第二時間點t2時血流波形圖上的波形曲線C1的二階導數曲線C2的峰值，且δ為血流波形圖的波形曲線C1上的第一時間點t1與第二時間點t2之間的血流量差值。 K = B / δ   …公式（1）
表1記載了由公式（1）所計算出之血管彈性的係數K代表的意義。表 1
Figure 107135144-A0304-0001
綜上所述，本發明可透過超音波技術判斷脈象的相關資訊。藉由超音波感測器所產生的彩色都卜勒圖和血流波形圖，本發明可精準地判斷受診者的許多種脈象，包括血管位置和深度、脈搏次數、脈搏強度、脈搏節律或血管彈性等。如此，可科學地量化脈象的資訊，提升人們對於脈診的信任度。
雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
10:基於超音波的脈診儀100:超音波感測器110:壓力感測器20:基於超音波的脈診方法300:處理單元410:橈動脈430:血管管壁450:皮膚表皮470:橈骨500:儲存單元510:運算模組530:類神經網路A:第一峰值B:第二峰值C2:二階導數曲線D:距離C1、P1、P2、X1、X2、Y1、Y2:波形曲線S210、S230、S610、S620、S630、S640:步驟t1:第一時間點t2:第二時間點T:測量時間X、X':峰值δ:血流量差值
圖1是依照本發明的實施例繪示一種基於超音波的脈診儀的示意圖。 圖2是依照本發明的實施例繪示一種基於超音波的脈診方法的流程圖。 圖3是依照本發明的實施例繪示血流波形圖的示意圖。 圖4A、4B是依照本發明的另一實施例繪示血流波形圖的示意圖。 圖5是依照本發明的實施例繪示彩色都卜勒圖的示意圖。 圖6A是依照本發明的實施例繪示判斷血管彈性的流程圖。 圖6B是依照本發明的實施例繪示橈動脈的血流波形圖之波形曲線和對映波形曲線的二階導數曲線的示意圖。
S210、S230:步驟

Claims (14)

  1. 一種基於超音波的脈診儀，適用於判斷人員的脈象，包括： 儲存單元，儲存多個模組； 超音波感測器，感測所述人員的血管以產生彩色都卜勒圖和血流波形圖；以及 處理單元，耦接所述儲存單元及所述超音波感測器，且存取並執行所述儲存單元所儲存的所述多個模組，所述多個模組包括： 運算模組，根據所述彩色都卜勒圖和所述血流波形圖判斷所述脈象。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的脈診儀，其中所述脈象包括下列的至少其中之一：血管位置和深度、脈搏次數、脈搏強度、脈搏節律和血管彈性。
  3. 如申請專利範圍第2項所述的脈診儀，其中根據所述彩色都卜勒圖和所述血流波形圖判斷所述脈象的步驟包括： 根據所述彩色都卜勒圖判斷下列的至少其中之一：所述血管位置和深度以及所述血管彈性。
  4. 如申請專利範圍第2項所述的脈診儀，其中根據所述彩色都卜勒圖和所述血流波形圖判斷所述脈象的步驟包括： 根據所述血流波形圖判斷下列的至少其中之一：所述血管位置和深度、所述脈搏次數、所述脈搏強度以及所述脈搏節律。
  5. 如申請專利範圍第2項所述的脈診儀，其中所述運算模組根據下列的步驟判斷所述血管彈性： 根據所述血流波形圖上的波形曲線判斷第一時間點與第二時間點之間的血流量差值，其中所述第二時間點為所述波形曲線達到第一峰值的時間點； 產生對應所述波形曲線的二階導數曲線； 取得所述二階導數曲線在所述第二時間點的第二峰值；以及 根據所述血流量差值及所述第二峰值判斷所述血管彈性。
  6. 如申請專利範圍第2項所述的脈診儀，其中所述運算模組根據皮膚表皮至血管的距離判斷所述血管位置和深度。
  7. 如申請專利範圍第2項所述的脈診儀，其中所述多個模組更包括： 類神經網路，所述運算模組根據所述類神經網路、所述血流波形圖以及所述彩色都卜勒圖判斷所述脈象。
  8. 一種基於超音波的脈診方法，適用於判斷人員的脈象，包括： 感測所述人員的血管以產生彩色都卜勒圖和血流波形圖；以及 根據所述彩色都卜勒圖和所述血流波形圖判斷所述脈象。
  9. 如申請專利範圍第8項所述的脈診方法，其中所述脈象包括下列的至少其中之一：血管位置和深度、脈搏次數、脈搏強度、脈搏節律和血管彈性。
  10. 如申請專利範圍第9項所述的脈診方法，其中根據所述彩色都卜勒圖和所述血流波形圖判斷所述脈象的步驟包括： 根據所述彩色都卜勒圖判斷下列的至少其中之一：所述血管位置和深度以及所述血管彈性。
  11. 如申請專利範圍第9項所述的脈診方法，其中根據所述彩色都卜勒圖和所述血流波形圖判斷所述脈象的步驟包括： 根據所述血流波形圖判斷下列的至少其中之一：所述血管位置和深度、所述脈搏次數、所述脈搏強度以及所述脈搏節律。
  12. 如申請專利範圍第9項所述的脈診方法，其中根據所述彩色都卜勒圖和所述血流波形圖判斷所述脈象的步驟包括： 根據所述血流波形圖上的波形曲線判斷第一時間點與第二時間點之間的血流量差值，其中所述第二時間點為所述波形曲線達到第一峰值的時間點； 產生對應所述波形曲線的二階導數曲線； 取得所述二階導數曲線在所述第二時間點的第二峰值；以及 根據所述血流量差值及所述第二峰值判斷所述血管彈性。
  13. 如申請專利範圍第9項所述的脈診方法，其中根據所述彩色都卜勒圖和所述血流波形圖判斷所述脈象的步驟包括： 根據皮膚表皮至血管的距離判斷所述血管位置和深度。
  14. 如申請專利範圍第9項所述的脈診方法，其中根據所述彩色都卜勒圖和所述血流波形圖判斷所述脈象的步驟包括： 根據類神經網路、所述血流波形圖以及所述彩色都卜勒圖判斷所述脈象。
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