中医脉象客观定量化理论方法研究

人体系统是一个时变非线性的复杂系统,脉象是人体系统的输出信号。中医脉学是我国传统医学中最具特色的一项诊断方法,但由于“脉理精微,其体难辨,在心易了,指下难明”,长期以来影响着脉学的客观化和科学化的发展,目前国内外对脉象信号定量化研究还处于不断摸索阶段,还没有建立起系统有效的脉象信号分析研究方法。为完成对脉象信号的定量与定性的客观化研究,需要研究出客观化的完整而简单有效的脉象处理方法。根据现代控制理论的观点,能够从系统的输出信号了解系统内部状态,因此以人体复杂系统的脉象输出信号作为研究对象,将现代系统理论和信号处理方法与我国传统的脉象学相结合,基于这种观点研究中医脉象学使之更科学化。通过对脉象信号的分析采用了时域和频域(尺度)相结合的研究方法,引入时频分析和小波理论进行脉象信号预处理和特征提取,应用模糊集理论进行脉象信号的分类识别,并进一步采用模糊神网络技术进行脉象信号的分类识别优化和脉诊专家数据库设计,系统地建立了系统全面的脉象客观化理论研究方法。     

脉象信号分析方法的研究与应用新解

从脉象信号特征提取和脉象信号模式识别与分类类两个角度综述了近20年脉象信号分析方法的研究现状，并对存在的问题和进一步的研究方法进行了分析。     

中医脉象客观定量化理论方法研究

人体系统是一个时变非线性的复杂系统,脉象是人体系统的输出信号。中医脉学是我国传统医学中最具特色的一项诊断方法,但由于“脉理精微,其体难辨,在心易了,指下难明”,长期以来影响着脉学的客观化和科学化的发展,目前国内外对脉象信号定量化研究还处于不断摸索阶段,还没有建立起系统有效的脉象信号分析研究方法。为完成对脉象信号的定量与定性的客观化研究,需要研究出客观化的完整而简单有效的脉象处理方法。根据现代控制理论的观点,能够从系统的输出信号了解系统内部状态,因此以人体复杂系统的脉象输出信号作为研究对象,将现代系统理论和信号处理方法与我国传统的脉象学相结合,基于这种观点研究中医脉象学使之更科学化。通过对脉象信号的分析采用了时域和频域（尺度）相结合的研究方法,引入时频分析和小波理论进行脉象信号预处理和特征提取,应用模糊集理论进行脉象信号的分类识别,并进一步采用模糊神网络技术进行脉象信号的分类识别优化和脉诊专家数据库设计,系统地建立了系统全面的脉象客观化理论研究方法。     

基于时间序列和时序卷积网络的脉象信号识别研究＊

目的 研究脉象信号识别模型的建立，充分利用脉象信号在时域中的形态信息，为脉诊客观化研究提供了一种新的思路和方法。方法 通过对脉象信号进行预处理和序列规正化，获得长度一致的脉象信号时间序列，利用基于时序卷积的深度学习网络实现对序列形态的特征提取，并建立脉象信号识别模型。结果 通过网络自学习提取的特征多数具有显著性差异，7种脉象的平均识别准确率达到85.76%，与常用的脉象识别方法相比有明显提升。结论 基于时间序列和时序卷积网络的脉象信号识别方法能够较好地区分不同脉象信号的形态信息，在多种类脉象的识别任务中具有一定的实用价值。     

心气虚证与正常人脉象信息的时频分析区别

目的研究心气虚证与正常人脉象信息在时频分析上的区别。方法基于脉象的基本特征,将小波包分析理论应用于心气虚证的脉象信号的分析和处理,利用小波包分析所具有良好的时-频同时局部化的能力和对非平稳信号的检测能力对脉象信号进行了分析和时频特征值的提取,并提取了脉象信号的小波包变换在不同尺度上的能量这一新的表征脉象的特征参数。结果向量的统计表明心气虚证的脉象信息在小波包分解上特征性比较明显。结论时频分析有望作为新的诊断方法。     

中医脉诊客观化与数字化研究

要实现中医脉诊数字化,就必须有符合中医特点的脉搏仪及相应软件配合,更要有中医特色的脉象信息分析方法和识别技术。中医脉诊临床研究为古代客观化与现代数字化研究提供了有效参考数据,脉诊机理的探讨为其可行性提供了有利依据。从脉象信号特征提取和脉象信号模式识别与分类两个角度综述了20年脉象信号分析方法的研究现状,并对存在的问题和进一步研究方法进行剖析。     

人体脉象信号特征提取方法的分析研究

目的:用现代信号处理方法将人体脉象信号客观的描述出来以揭示中医脉诊的奥秘。方法:运用小波模极大分析方法对多种脉象信号进行特征提取。结果:脉象信号的主要特征被很好的提取出来。结论:小波模极大分析方法可以提取出脉象信号的主要特征。     

心音传感器在中医脉象信号采集中的应用研究

目的:探讨中医脉象信号的采集方法,促进中医脉诊客观化。方法:分析当前现有中医脉象采集方式的优缺点,提出把声音传感技术应用于中医脉象信号的采集。使用心音传感器在寸口部位采集脉象信号后再用Matlab软件进行数据处理。结果:实验表明利用心音传感器,可以采集到多元化的脉象信息。结论:利用声音传感技术采集中医脉象信号是可行的,并且有一定的优势。     

基于DSP的脉象信号处理方法探讨

笔者就现有脉象仪器发展的情况,分析了现有脉象分析系统中存在的不足,在此基础上提出了一种新方案,即采用DSP和FPGA结合的方式对所采集到的信号进行分析和处理,介绍如下。1现有脉象仪器发展水平在脉诊客观化研究方面,按研究特点,可以分为仪器研制、临床研究、参数分析等3个方面     

中医脉象信号特征提取与分析方法研究进展

近年来有关脉诊的客观化研究取得了长足进步,脉诊信息的分析方法决定了脉象信息全面深入的阐述。从时域分析方法、频域分析方法、时频分析方法、可视化分析方法等方面综述中医脉象信号特征提取与信息分析方法的研究进展。     

脉象客观化信息采集发展现状

对具有中医脉诊内涵的脉象客观化信息进行采集是研制能够广泛应用于临床的脉诊仪的前提,总结古今中医脉象信息采集方法及西医对血管信息的认识,综述现阶段不同脉象信息采集工具对脉象信号的辨识及其与中医脉象信息的对应关系,对中医脉诊理论指导下的脉象信息采集研究具有重要意义。参考文献21篇。     

中医脉诊3D虚拟仿真训练系统构建及应用

为有效解决临床典型病例资源缺乏、学生中医诊断技能实践机会少的问题,基于Unity 3D软件搭建中医脉诊3D虚拟仿真训练系统。该系统由切脉方法训练模块、脉象形成机制及脉象要素模块、脉象信号采集与分析训练模块组成。实验模块借助3D解剖模型直观立体呈现脉象要素包含的生理病理学变化及脉象形成机制,通过3D建模高度仿真脉象仪组件演示工作流程、脉象信号采集及分析方法;实践训练模块全景式多视角演示切脉方法,配合线下真实世界脉象模型手训练学生诊脉技能。训练系统鼓励学生课下自主学习和训练,增强中医诊断实践能力和科研创新精神,是虚拟仿真技术应用于中医技能实践课程的有益探索,在医学高素质应用型人才培养中发挥了积极作用。     

基于随机森林的脉象信号特征降维与分类研究＊

应用于中医脉象信号分类研究中的多种方法提取了大量复杂特征，但使用时由于缺乏系统分析而难以在算法中高效利用，本文提出了一种基于随机森林的脉象信号特征评估降维方法。首先，提取常用的脉象时域、频域以及时-频域特征共93维；随后，使用随机森林算法，基于Gini指数对各个特征重要性进行排序，并使用支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BP-NN)以及随机森林(RF)算法验证排序的正确性，最后，结合序列前向选择算法，根据算法的分类准确率变化进行特征选择。实验结果表明：基于随机森林算法的脉象特征重要性排序可行，且进行特征筛选后，特征维数从93维降低到13维左右，对平、实、弦、滑四类脉象的分类，SVM和BP-NN的准确率均提高了10%以上，对特征冗余性不敏感的RF也提高了4.5%，该方法可用于脉象信号分析中大量特征的评估降维，可显著提高算法的分类准确率和运行效率。     

关脉信号数学分析法对比研究

目的探索中医脉象图形的数学研究分析方法。方法通过小波滤波、单周期提取、频域分析的方法与传统脉象图形时域分析法,对糖尿病和冠心病患者的关脉图信号进行分析比较。结果频域分析糖尿病与冠心病的谐波幅值具有非常显著的差异。而时域分析虽然也能反映两组脉象图形的差别,但不能反映信号的全部信息,同时在具体脉图中存在很多冗余信息。结论“小波滤波-单周期提取-频域分析”法是一种灵敏度高、数据量少、误差小、能比较全面反映脉象图形信息的好方法。     

基于加权软投票融合模型的脉象信号识别研究

目的 脉象识别是中医客观化、智能化的重要组成部分,这种无创、快速的诊断方法具有巨大的临床价值,然而数据不平衡和特征提取繁杂仍是具有挑战性的问题。方法 利用tsfresh库对巴特沃兹带通滤波器后的一维脉象信号提取特征向量,并加入探索性数据分析所选出的9列医学辅助特征,共同进行特征筛选得出21列特征向量作为加权软投票融合模型的输入。通过边界合成少数类样本过采样技术,解决数据不平衡问题,构建基于XGBoost、随机森林、LightGBM、梯度提升决策树4种机器学习的加权软投票融合模型,最终模型将输出具体脉象类别,通过评价指标准确率、精确率、召回率和F1分数进行性能展示。结果 实验结果表明,所筛选出的21项特征向量共六类脉象信号测试集,在五折交叉验证中取得准确率90.04%,且仅耗时65.9466 s。结论 本论文能为脉象信号识别提供更精准、更智能的辅助参考,与常用脉象识别方法相比有更低的操作复杂性和更高的准确率,较短的训练时间也使其在多种类脉象信号识别中更具临床实用价值。     

BP神经网络识别在中医脉象信号辨识系统中的运用

基于BP神经网络的中医脉象信号辨识系统具有较大的实用性。选择1456例作临床脉象检测,总体准确率>92%,不仅极大地提高对平、浮、沉、迟、数、虚、实、滑、涩、洪、弦、促、结、代等基本脉的识别率(>92%),对于由上述基本脉构成的临床常见的相兼脉也有相当高的识别能力(>82%)。研究过程中,解决了构建合理的神经网络结构、各层神经元数量的确定、选择合理的学习速率、脉象信号特征值的选取、神经网络的训练等关键问题。     

脉象分析系统的发展概况

从脉象传感器和脉象信息处理两个方面介绍了脉象客观分析系统的研究现状和发展趋势,简要说明了其不足.     

人工神经网络在中医脉象识别分类研究中的应用概况

本文就近10余年应用人工神经网络开展中医脉象识别分类的研究进行了综述，其中包括应用人工神经网络进行脉象识别分类，基于人工神经网络的中医脉象分类模型建立和基于不同神经网络算法识别中医脉象的比较研究。文章提出进一步研究应结合中医脉象的特点选取有效的特征值值及设计不同的分类器，应以实现临床常见脉象类别的准确识别为最终目标，根据分类识别的结果开展脉象形成机制研究，并将研究结果推广应用到临床。     

原发性高血压病患者脉象研究现状及思考

通过对高血压病中医脉象研究的回顾,总结了高血压病的常见脉象及客观化研究。中医脉象可以一定程度上反映高血压病中医证型的规律,脉象对高血压病的预防和监测都有重大的意义。     

三部脉象同步检测与单部脉象检测结果的比较研究

通过对三探头压力式传感器同步检测三部脉象和单探头压力式传感器检测单部脉象的结果进行比较,揭示了单部脉象检测与三部脉象检测时在最佳取脉压力、主峰波高度等方面均存在一定差异.提示在三部脉象客观量化的研究中,不能简单套用单部脉象检测法所建立的脉象参数和脉象图谱来描述三部脉象的定量检测,而应通过临床样本的积累,逐步建立符合三部脉象检测规律的各种脉象判读标准.