一种自动标记异常血压和血流速度信号的算法*

背景：目前，异常血压信号检测的主要方法是提取每个心动周期血压信号的特征，再分类识别。由于大多数血压信号是正常的，只有少数异常，如果对每个周期的信号进行检测，效率是比较低的。因此关于异常血流速度信号检测的文章不多见。目的：基于异常信号的频域和时域特征，提出了一种自动标记异常血压和血流速度信号的算法。方法：先从频域上筛选出可能的异常信号，再分析这些可能异常信号的时域特征，从而最终标记出所有的异常信号。结果与结论：异常信号的标记和识别是预处理比较关键的一步，这步对后期信号分析的正确性起决定性作用。目前对于信号的异常标记大都是基于形态学分析判断，往往要遍历所有数据。先从信号的频域特征分析，删选需要判别的对象，提高了计算速度。该算法能够识别出大多数的异常信号，当然也存在一部分的错误标记信号，因为该算法的判断标准还要考虑到后期的处理需要(是否影响信号均值)，所以对有些信号人为判断是较模糊的。下一步工作是希望建立异常信号的严格判断标准，并在算法的时域特征选择和判断上做进一步完善。关键词：异常信号；血压；脑血流速度；信号算法；数字化医学

An automatic marking method for detecting abnormal signals in An automatic marking method for detecting abnormal signals in arterial blood pressure and cerebral blood flow velocity waveforms