指端脉搏曲线特征参数提取方法研究

张宇博　舒红平　岳希

摘要摘要：通过分析指端脉搏曲线的时域特征，提取所有可能的脉搏曲线特征点，从幅度和时间两个维度排除极值点的干扰值，从而确定脉搏曲线特征点，得到时域参数、RR间期和K值等特征参数。对临床采集的动脉硬化患者和健康人的脉搏曲线进行特征点定位和特征参数提取。实验证明，该方法特征点获取准确，具有较好的实时计算特性和稳定性，简便、准确地提取相关特征参数值，可用于动脉硬化的预判与分析。

关键词关键词：脉搏曲线；特征点；特征参数提取；时域分析；动脉硬化

DOIDOI：10.11907/rjdk.151217

中图分类号：TP301

文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2015）004003203

0引言

脉诊在中医疾病诊断中有着极为重要的作用，心血管疾病诊断的一条有效途径就是通过脉象进行诊断。心血管疾病初期，患者并无任何症状，但心血管血流参数已经发生变化，并首先反映在脉搏曲线的波形变化上[1]。实验发现能够表征心血管系统机能的血流参数与脉搏曲线中提取的特征参数具有极大的相关性，人体脉搏曲线中蕴含着各种与心血管系统密切相关的生理信息[2]。

目前，中医脉象量化领域研究成果丰富，但在确定脉搏曲线的特征参数以及提取其特征点等方面仍存在特征参数的识别准确率不高、无法实时计算等问题。本文提出一种基于指端脉搏曲线的特征参数提取方法，通过提取所有可能的脉搏曲线特征点，结合对临床采集的无创、低成本的指端脉搏曲线的研究结果，从幅度和时间两个维度进行多重判断从而去除干扰极值点，以精确得到脉搏曲线的特征点。该方法具有较好的实时性和稳定性。

1脉搏曲线波形分析

脉搏曲线波形图的特征点如图1所示，为方便分析，分别用A、B、C、D、E、F、G来标记7个特征点在脉搏曲线中的位置[3]。整个曲线是一个脉搏周期，其中A是脉搏曲线的起始点；G是脉搏曲线的终点，也是下一个脉搏曲线的起始点；B、D、F分别是脉搏曲线的主波、潮波以及重搏波的波峰；C、E分别是潮波前谷和降中峡的波谷。

2脉搏曲线特征参数提取

指端脉搏曲线时域分析的关键在于准确获取脉搏曲线周期中的特征点，包括起始点、主波、潮波、重搏波等，结合临床采集的无创、低成本的指端脉搏曲线的研究结果，从幅度和时间两个维度进行多重判断从而去除干扰极值点，以精确得到脉搏曲线的特征点，实现脉搏曲线特征参数的提取。

2.1脉搏曲线特征点提取

脉搏曲线在采集过程中存在运动伪差干扰，同时人体生理变化也会导致脉搏曲线形态随之改变，所以实现高准确率的脉搏曲线特征点提取，既避免遗漏极值点又避免误检，需要通过判别排除等方法去掉干扰极值点。

特征点提取流程如图2所示，具体方法如下：

（1）获取1min的待提取特征点的脉搏曲线数据，排除噪声曲线，得到较平稳脉搏数据。在分析临床采集的脉搏曲线特征实验中，一般相邻两个脉搏曲线周期的收缩期变化在25%以内，幅度变化最大不超过35%，故相邻两个脉搏曲线周期幅度和上升支时间一般不会发生突变。

采用阈值判别法，确定幅度阈值和时间阈值两个维度的区间。时间阈值：（0.75*曲线前沿耗时均值，1.25*曲线前沿耗时均值）；幅度阈值：（0.65*幅度均值，1.35*幅度均值）。若检测脉搏曲线的时间和幅度不在变化范围内，设置其为噪声曲线，予以排除。

（2）确定脉搏曲线主波的波峰点。通常，在脉搏曲线主波波峰点的幅度值最大，位置相对容易判断。脉搏曲线采用连续5个递增点以及阈值判别法[4]识别脉搏曲线的上升支，如果相邻两个主波波峰点的时间间隔小于脉搏曲线周期的均值，则舍去两个相邻幅度值中较小的一个，最大幅度值设置为波峰点。

（3）依据每个主波的波峰点确定每个脉搏曲线的周期起始点。通过定位每个主波的波峰点前的0.3*200HZ（采样频率为200HZ）范围内的最小值为该脉搏曲线的起始点。相邻两个起始点之间即为一个脉搏曲线周期，进一步实现脉搏曲线周期的分割。

（4）确定脉搏曲线周期中所有可能的极值点，排除干扰极值点。

若对特征点进行精确定位，需要从多个可能极值点中筛选得出特征点。先根据上述方法确定脉搏曲线的上升支、主波波峰点以及脉搏曲线的起始点，然后以主波波峰、起始点为基准，根据阈值法判断并搜索脉搏曲线效率变化较小的点，并计算相邻两极值点之差，用于对每个极值点进行处理。

对脉搏曲线周期中的每个可能极值点进行处理方法如下：

①取两个时间相邻的可能极值点，计算两个极值点的时间差和幅度差；

②比较任意相邻的两个可能极值点之间的幅度差值，如果两个可能极值点的幅度差大于特定幅度阈值，则继续下一步判断，否则将两个可能极值点中幅度较小的一个作为干扰值予以排除；

③比较任意相邻两个可能极值点之间的时间差值，如果两个可能极值点的时间差不大于特定时间阈值，则将两个可能极值点作为可能极值点，从而实现干扰极值点排除。

（5）确定脉搏曲线的特征点。

利用上述方法及一般阈值法分别采集指端脉搏数据进行实验。实验采用HKG07C红外脉搏传感器对动脉硬化患者和健康人进行指端脉搏数据采集，采样频率为200HZ。测试过程中，要求被测试者尽量处于安静状态。在脉搏曲线的特征点中，主波波峰提取的准确性会影响其它特征点提取，特征点中主波波峰点的部分检测结果如表1所示。可以看出，相比一般阈值法，本文方法提取脉搏曲线的特征点准确率更高，达到99%以上。而一般阈值法更适用于脉搏曲线平稳的数据，若脉搏曲线变化明显则出现较大误差。因为本文算法实时对脉搏曲线的干扰极值点进行了排除，提高了脉搏曲线分析的准确性和适应性。同时算法复杂度低，运算性能较好，在无监督环境的脉搏曲线的实时分析中具有广阔的应用前景。

2.2特征参数提取

脉搏曲线的特征点是确定其特征参数的基础，通过采用本文方法提取脉搏曲线的特征点，可以得到RR间期、K值以及其它不同的时域特征参数，可用于心血管疾病的预判诊断。

RR间期具有心电信号的特征[5]，根据RR间期可以推算心脏的脉动频率。计算RR间期的首先需要确定脉搏曲线的起始点以及主波的波峰点，进而计算相邻脉搏曲线周期的时间间隔，最后进行均值计算。通过动脉硬化患者和正常人脉搏曲线的实验，根据本文提出方法计算出的R-R间期与心电图仪采集的数据相同。

K值是一种反映脉搏曲线特征的参数，由罗志昌[6]在脉搏波产生与传播机理的基础上提出。K值通过下式计算：

K=（pm-p）/（ps-pd）（1）

其中，ps、pd分别为收缩压和舒张压，pm为平均动脉压，可以通过脉搏曲线的特征点值代入计算，实验发现K值简便易求、非常直观，更重要的是外周阻力、血液粘度、心血管硬化程度等极为丰富的心血管系统参数的改变都与特征参数K值密切相关[7]。

此外，根据确定的脉搏曲线特征点可以获得时域分析中RR间期标准差SDRR、RR间期平均值的标准差SDARR、相邻RR间期差值的均方根、变异系数CV等特征参数[812]。

3结语

根据指端脉搏曲线的特征参数提取方法，结合临床采集的指端脉搏曲线的研究结果，从幅度和时间两个维度进行多重判断，从而去除干扰极值点，以精确得到脉搏曲线的特征点，实现脉搏曲线特征参数提取。实验结果表明，本文所提出的方法特征点获取准确，具有较好的实时计算特性和稳定性，可以简便准确地提取相关特征参数值，用于动脉硬化的预判与分析，在无监督环境的脉搏曲线实时分析中具有广阔的应用前景。下一步研究，可以提取除主波波峰点、脉搏曲线的起始点等其它特征点，如K值相等的分割点等，并且围绕脉搏曲线的特征点，分析提取更多可作为心血管疾病特别是心血管疾病中高发的动脉硬化、高血压等诊断的特征参数，。

参考文献参考文献：

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责任编辑（责任编辑：陈福时）