[发明专利]脉象自动分析及其特征提取的方法

说明书

技术领域

本发明属于脉象分析技术领域，具体涉及一种脉象自动分析及其特征提取的方法。 

背景技术

脉诊是传统中医的重要组成部分，它具有对人体生理病理情况整体评价的优势。但传统的中医脉诊往往过于主观，过分依赖医生的经验。而脉诊客观化正是要运用现代科学技术对人体脉象进行客观化的检测和分析。随近年来信息科学的发展及其在传统中医领域的渗入，为脉象分析理论提供了强有力的支持，因而有必要再对脉诊客观化作进一步的研究。脉图是脉管搏动的轨迹。它主要综合了心脏射血活动和脉搏波沿血管树传播途中带的各种信息，通过对脉图的特征参数提取，即可客观，快速，准确获取病人大量信息，这对观测人体健康有重要意义。 

发明内容

本发明提供一种脉象自动分析及其特征提取的方法，本发明通过一种新的图片集合排序方法。通过计算机自动对获得的脉图分析，处理，提取出了具有特征性的脉图，便于医学观测，并计算出了其参数。减少了用户手动观测脉图带来的复杂性，同时增加了脉诊处理的客观性，准确性。 

为实现上述目的，本发明的技术方案为： 

一种脉象自动分析及其特征提取的方法，步骤如下：

步骤1：根据脉图，分开不同波形时，以波形起始的波谷与波峰的差距（即升支）作为观测指标，以区分不同波形；

步骤2：采用 kmeans 聚类方法，提取出每个波形的升支；

步骤3：通过波峰，波谷特性，剔除波形中连续的波峰/波谷，优化与分析波形；

步骤4：多次辗转分析波形的方法，基本完全去除紧邻波峰/波谷，整理脉图波形；

步骤5：根据脉图特性，设置阈值，滤去包含具有特别紧邻点的波形；

步骤6：按照“奇谷偶波”的规则整理波形；

步骤7：选择最终的具有8个极值点或7个极值点波形，作为特征波形，从而计算出得到脉图参数；

步骤8：通过波峰比相邻波谷纵坐标大，以最终过滤波形。

本发明还具有如下优点： 

本脉象的自动分析分析方法通过对升支的检测来测定分开波形，其测试准确程度超多90%。并通过多次对波形的滤波及处理，准确提取出了具有特征性的波形，计算出了参数。（最好加入点具体数据）

由于我们的方法全自动由计算机处理，且可观测提取后的具有特性的波形，具有准确，快速，直观，方便的特点，

附图说明

图1为脉图的幅值和时值； 

图2为脉象自动分析及其特征提取算法流程图 ；

图3为处理后的脉形图像。

具体实施方式

下面通过具体实施例对本发明做进一步说明： 

如图1、图2以及图3所示，脉象自动分析及其特征提取的方法，步骤如下：

1) 读入数据。

本次实验，使用ZM—Ⅰ型脉象仪按 100HZ 测出脉幅值，传入计算机，通过计算机直接读取脉幅值。 

2) 平滑处理 

为了消除噪声的影响，对数据进行简单的平滑处理。

3) 提取波峰波谷，并存储 

即按照图像波峰，波谷为图像拐点的性质，计算相邻坐标的差值，提起波峰，波谷，并按照横坐标的顺序，整理入一个向量。

4) 第一次过滤 

考虑到波峰，波谷抖动的影响，直接进行第一次过滤，去除掉相邻的波峰/波谷，即去重。

5) 计算差值 

按照“波谷—波峰”顺序计算相邻波谷与波峰的纵坐标差值。

6) 聚类分析，提取升支。 

本方法核心即按照脉图升支幅度大的特点分开不同的波形，由此即可再对不同波形进行筛选，分析。考虑到脉图升支幅度大的特点，我们将上步得到的差值进行kmeans聚类并选择均值最大的一类的0.75倍均值作为识别一个波形其实的波谷和波峰的阈值，即升支的跨幅。 

7) 分开不同波形，并存储 

根据上步的阈值，识别出每个波形起始的波谷和波峰，并存储，并将每个波谷作为识别波形周期开始的标志。将波形存入 wave_buffer。

8) 第二次过滤 

对每个wave_buffer中的元素，去除紧邻的波峰/波谷，循环10次,即进行10次改处理。

9) 第三次过滤 

对每个wave_buffer中的元素进行处理，去掉波形中特别紧邻的点。

10) 第四次滤波