一种基于LSTM模型的中医脉象识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及脉搏信号检测领域，具体涉及一种基于LSTM模型的中医脉象识别方法及系统。其中的中医脉象识别方法包括获取检测者的脉搏信号、提取检测者脉搏信号的特征信息、经过LSTM模型运算输出脉象结果。其中的中医脉象识别系统包括获取模块、提取模块和输出模块：获取模块用于获取检测者的脉搏信号、提取模块用于提取脉搏信号的特征信息、输出模块用于将特征信息经过LSTM模型运算输出脉象结果。本发明专利技术的方法具有弦脉、滑脉、紧脉、牢脉识别准确度高的效果，在脉搏信号检测领域具有良好的应用前景。景。景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于LSTM模型的中医脉象识别方法及系统


[0001]本专利技术涉及脉搏信号检测领域，具体涉及一种基于LSTM模型的中医脉象识别方法及系统。

技术介绍

[0002]脉搏指人体血管的搏动。心脏昼夜不息地收缩与舒张，将新鲜的血液源源不断地通过血管传向全身。同时，血流量随着心脏的搏动在不断的变化，引起血管内壁压力和容积发生变化，这些变化随着血流向前传播，从而引起血管搏动。在体表较浅的血管处可感受到这种搏动，即为脉搏。通过传感器将这种搏动转换为电信号，即为脉搏信号。人们在不同的条件下脉搏信号大小是不同的，不同健康状态的人，脉搏信号也不相同。
[0003]脉诊需要丰富的经验。在实践中，根据医师的经验对脉搏信号进行判断，导致判断结果主观意识较强，容易产生误判。基于特征提取的数字脉搏诊疗技术克服了医师的主观性，提高了脉象识别的准确性。
[0004]当脉搏的差异较小时，基于特征提取方法识别脉象具有较差的准确性。在人的脉搏信号中，弦脉与肝、胆、胃病相关；滑脉与痰湿、食积等病症相关；紧脉与实寒证相关；牢脉与疝气、癥积等密切相关；它们之间的脉搏差异小，应用常规的方法识别困难。

技术实现思路

[0005]为解决以上问题，本专利技术一方面提供了一种基于LSTM模型的中医脉象识别方法，包括以下步骤：
[0006]获取检测者的脉搏信号；
[0007]提取检测者脉搏信号的特征信息；
[0008]经过LSTM模型运算输出脉象结果。
[0009]更进一步地，LSTM模型的获取步骤包括：
[0010]获取训练者的脉象和脉搏信号；
[0011]提取训练者脉搏信号的特征信息；
[0012]根据训练者的脉象和脉搏信号的特征信息训练LSTM模型。
[0013]更进一步地，获取检测者脉搏信号和获取训练者的脉搏信号的步骤包括：对脉搏信号进行滤波和去基线。
[0014]更进一步地，特征信息包括脉搏信号主波峰值及时间、脉搏信号潮波峰值及时间、脉搏信号重搏波峰值及时间。
[0015]更进一步地，脉象包括弦脉、滑脉、紧脉、牢脉。
[0016]另一方面，本专利技术还提供了一种基于LSTM模型的中医脉象识别系统，该系统包括获取模块、提取模块和输出模块；
[0017]获取模块用于获取检测者的脉搏信号；
[0018]提取模块用于提取脉搏信号的特征信息；
[0019]输出模块用于将特征信息经过LSTM模型运算输出脉象结果。
[0020]更进一步地，获取模块还将脉搏信号进行滤波和去基线，特征信息包括脉搏信号主波峰值及时间、脉搏信号潮波峰值及时间、脉搏信号重搏波峰值及时间，脉象包括弦脉、滑脉、紧脉、牢脉。
[0021]更进一步地，获取模块包括采集设备，提取模块包括主服务器和计算机，输出模块包括输出设备；其中，采集设备、输出设备、主服务器分别与计算机通信连接。
[0022]更进一步地，计算机内置用于处理脉搏信号的软件，采集设备为三路MEMS脉搏信号采集探头。
[0023]更进一步地，采集设备和计算机之间还设置电压转换模块、信号处理模块、A/D转换模块、串口通信模块，所述电压转换模块用于220V转12V、220V转5V，信号处理模块包括滤波电路和放大电路，A/D转换模块用于将模拟信号转换为数字信号，再由串口通信模块传输到计算机上。
[0024]本专利技术的有益效果：
[0025](1)本专利技术建立弦脉、滑脉、紧脉和牢脉的LSTM模型，弦脉具有脉势较强、脉管较硬的特征，主波宽大，升降支斜率较小。滑脉具有圆滑流利，搏动有利的特征，浮、中、沉取皆可感到，波峰呈双峰波、主波陡而狭、无潮波、降中峡低、重搏波高大。紧脉具有脉搏急劲、颤抖的特征，主波宽矮，主波峰、潮波峰、重搏波峰高度相差不大，下降支僵直。牢脉具有脉位沉长，脉势实大而弦的特征，浮取、中取均不应，沉取始得，但搏动有力，势大形长，主波峰高大且上升支有顿挫。LSTM模型具有对时间序列数据处理能力显著的特征，具有长期短期记忆能力。本专利技术建立弦脉、滑脉、紧脉和牢脉的LSTM模型，从而实现这四种脉象的识别，具有准确度高的特点。
[0026](2)本专利技术提取弦脉、滑脉、紧脉和牢脉的特征信息包括脉搏信号主波峰值及时间、脉搏信号潮波峰值及时间、脉搏信号重搏波峰值及时间，其中，弦脉具有主波宽大的特征，滑脉具有主波陡狭、重播波高大的特征，紧脉具有主波宽矮且三波峰差别不大的特征，牢脉具有主波高大且浮、中取不得而沉取始得的特征。应用这些特征信息建立LSTM模型，提高了这四种脉象识别的准确度。
[0027]综合以上效果，本专利技术在脉搏信号检测
具有良好的应用前景。
[0028]以下将结合附图对本专利技术做进一步详细说明。
附图说明
[0029]图1是一种基于LSTM模型的中医脉象识别方法的流程示意图。
[0030]图2是LSTM模型细胞结构图。
[0031]图3是一种基于LSTM模型的中医脉象识别系统的模块示意图。
[0032]图4是一种采集设备、输出设备、主服务器、计算机的通信连接示意图。
具体实施方式
[0033]为使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本申请作进一步详细说明。
[0034]实施例1
[0035]本专利技术提供了一种基于LSTM模型的中医脉象识别方法，如图1所示，该方法包括步骤：
[0036]S101、获取检测者的脉搏信号。
[0037]应用采集设备采集检测者的脉搏信号，优选地，应用三路MEMS脉搏信号采集探头采集检测者的脉搏信号，一般地，将采集的脉搏信号绘制为脉搏信号图，用于表征该脉搏信号。应用时，我们对每个检测者的寸关尺3部位分别测量9种压力的脉搏波形。在专业的医生辅助定位寸关尺后，3通道传感器对3部位开始测量。首先，3通道触头下降来定位皮肤的位置，在关位置找到沉脉。之后，3通道触头依次在寸关尺3个部位测量9种压力的脉搏波形,在每种压力下测量30s，最后，读取完数据后，脉诊仪收回传感器触头，将波形数据保存至电脑中，最终获得检测者的脉搏信号。采集到检测者的脉搏信号后，对脉搏信号进行预处理，这是因为获取的脉搏信号中存在干扰信号，干扰信号会影响通过脉搏信号判断检测者具体情况的准确度，因此，需要先去除脉搏信号中的干扰，再提取需要的脉搏信号对应的特征信息。具体地，预处理包括对脉搏信号进行滤波和去基线处理。其中，滤波是提高脉搏信号的信噪比；去基线是为了去除信号漂移，使信号平齐，便于后续脉搏波分析。优选地，滤波采用高斯滤波和高通滤波，因为采集到的脉搏信号存在高频噪声和人体肌电干扰、呼吸干扰等低频信号，采用高斯滤波和高通滤波便于下一步更准确地提取特征信息。优选地，去基线是指基线拟合，对脉搏信号的基线进行消除，得到去基线的脉搏信号，也便于下一步更准确地提取特征信息。此外，预处理还包括脉搏峰谷值识别、单周期分割，从而为提取脉搏波特征信息做准备。
[0038]S102、提取检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于LSTM模型的中医脉象识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取检测者的脉搏信号；提取检测者脉搏信号的特征信息；经过LSTM模型运算输出脉象结果。2.如权利要求1所述的基于LSTM模型的中医脉象识别方法，其特征在于：所述LSTM模型的获取步骤包括：获取训练者的脉象和脉搏信号；提取训练者脉搏信号的特征信息；根据训练者的脉象和脉搏信号的特征信息训练LSTM模型。3.如权利要求1或2所述的基于LSTM模型的中医脉象识别方法，其特征在于：获取检测者脉搏信号和获取训练者的脉搏信号的步骤包括：对脉搏信号进行滤波和去基线。4.如权利要求1或2所述的基于LSTM模型的中医脉象识别方法，其特征在于：所述特征信息包括脉搏信号主波峰值及时间、脉搏信号潮波峰值及时间、脉搏信号重搏波峰值及时间。5.如权利要求1所述的基于LSTM模型的中医脉象识别方法，其特征在于：所述脉象包括弦脉、滑脉、紧脉、牢脉。6.如权利要求1所述的基于LSTM模型的中医脉象识别系统，其特征在于：所述系统包括获取模块、提取模块和输出模块；所述获取模块用于获取检测者的脉搏信号；所述提取模块用于提取脉搏信号的特征信息；所述输出模块用于将所述特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志东，薛晨阳，张希宽，门九章，李波，马宇航，常兴和，臧俊斌，曹溪源，郭栋，
申请(专利权)人：中北大学，
类型：发明
国别省市：