一种中医脉象采集装置及降噪系统和降噪方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于医疗仪器技术领域，特别涉及一种中医脉象采集装置及降噪系统和降 噪方法。
【背景技术】
[0002] 中医脉象仪是利用中医脉诊理论，使用传感器采集用户手腕上"寸、关、尺"处脉搏 点的压力信号，将压力信号量化后进行分析，最终实现辨别用户脉象特征、辅助医生诊断和 用户健康管理。
[0003] 国内中医脉象仪的研究已有30多年的历史，脉象分析理论已经初步成型。然而， 作为医疗器械，中医脉象仪在可重复性和准确性上尚未达到较高的要求。其中一个重要的 原因是脉象信号属于微弱信号，因此，若传感器的灵敏度低，则无法采集到较高质量的脉搏 信号；若传感器的灵敏度高，容易受到外界干扰，造成信号质量降低影响脉象分析。
[0004] 外界干扰的种类主要包括：1.被测者身体传来的振动噪声；2.周围环境的振动噪 声；3.电磁干扰。这三类噪声中，电磁干扰可以通过电路上的屏蔽予以解决。但是，其他两 种噪声却总是不可避免。被测者身体轻微动作、喘气或者说话，都可能带来较大的振动噪 声。测试者周边环境的汽车、地铁等带动地板的振动也可能引入噪声。这种振动噪声难以 通过电路或结构进行抑制。
【发明内容】
[0005] 为了解决中医脉象仪中的传感器易受外界干扰，从而导致中医脉象仪的可重复性 和准确性低的问题，本发明提出了 一种中医脉象采集装置及降噪系统和降噪方法。
[0006] 本发明提出的一种中医脉象采集装置，该装置包括：传感器阵列、多路信号调理电 路、多路同步A/D电路和单片机，其中，传感器阵列包括脉搏传感器和噪声传感器，脉搏传 感器用于采集腕动脉的"寸"、"关"、"尺"脉搏点的数据，噪声传感器用于采集由身体带入的 振动噪声数据；多路信号调理电路用于对各传感器采集的信号进行滤波和放大；多路同步 A/D电路用于对经多路信号调理电路处理的信号进行实时、同步地采集，并将其转换成数字 信号；单片机用于将转换后的数字信号发送给智能终端进行数字信号处理和脉象识别。
[0007] 本发明还提出了一种对中医脉象采集装置采集的数据进行降噪的系统，该系统包 括：中医脉象采集装置和智能终端，其中，中医脉象采集装置包括传感器阵列，该传感器阵 列包括脉搏传感器和噪声传感器；
[0008]中医脉象采集装置将传感器阵列中各传感器采集到的数据发送给智能终端；智能 终端判断接收到的传感器数据是属于脉搏传感器还是噪声传感器，并将其相应分为脉搏传 感器数据和噪声传感器数据；智能终端分析噪声传感器数据，判断噪声功率是否达到一定 的阈值，若噪声功率达到一定的阈值，则提示用户振动噪声过大，然后由传感器重新采集。
[0009] 进一步地，若噪声功率没有达到一定的阈值，智能终端利用噪声传感器数据对脉 搏传感器数据进行修正。
[0010] 本发明还提出了另一种对中医脉象采集装置采集的数据进行降噪的系统，该系统 包括：中医脉象采集装置和智能终端，其中，中医脉象采集装置包括传感器阵列，该传感器 阵列包括脉搏传感器和噪声传感器；
[0011]中医脉象采集装置将传感器阵列中各传感器采集到的数据发送给智能终端；智能 终端判断接收到的传感器数据是属于脉搏传感器还是噪声传感器，并将其相应分为脉搏传 感器数据和噪声传感器数据；智能终端利用噪声传感器数据对脉搏传感器数据进行修正。
[0012] 进一步地，该中医脉象采集装置还包括多路信号调理电路、多路同步A/D电路和 单片机；其中，多路信号调理电路用于对各传感器采集的信号进行滤波和放大；多路同步 A/D电路用于对经多路信号调理电路处理的信号进行实时、同步地采集，并将其转换成数字 信号；单片机用于将转换后的数字信号发送给智能终端进行数字信号处理和脉象识别。
[0013] 本发明还提出一种对中医脉象采集装置采集的数据进行降噪的方法，中医脉象采 集装置包括脉搏传感器和噪声传感器，该降噪方法包括：
[0014] 步骤S1 :中医脉象采集装置将传感器阵列中各传感器采集到的数据发送给智能 终端；
[0015] 步骤S2 :智能终端判断接收到的传感器数据是属于脉搏传感器还是噪声传感器， 并将其相应分为脉搏传感器数据和噪声传感器数据；
[0016] 步骤S3 :智能终端分析噪声传感器数据，判断噪声功率是否达到一定的阈值，若 噪声功率达到一定的阈值，则提示用户振动噪声过大，然后回到步骤S1重新开始。
[0017] 进一步地，在该步骤S3中，若噪声功率没有达到一定的阈值，智能终端利用噪声 传感器数据对脉搏传感器数据进行修正。
[0018] 本发明还提出了另一种对中医脉象采集装置采集的数据进行降噪的方法，中医脉 象采集装置包括脉搏传感器和噪声传感器，该降噪方法包括：
[0019] 步骤S1 :中医脉象采集装置将传感器阵列中各传感器采集到的数据发送给智能 终端；
[0020] 步骤S2 :智能终端判断接收到的传感器数据是属于脉搏传感器还是噪声传感器， 并将其相应分为脉搏传感器数据和噪声传感器数据；
[0021] 步骤S3 :智能终端利用噪声传感器数据对脉搏传感器数据进行修正。
[0022] 进一步地，所述修正的方法可采用自适应滤波方法或频谱直接相减方法。
[0023] 进一步地，所述判断接收到的传感器数据是属于脉搏传感器还是噪声传感器的方 法为：
[0024] 首先，对所有传感器数据进行频域转换；
[0025] 其次，对转换后的数据进行频谱分析；
[0026] 之后，根据脉搏频谱特征，区分脉搏传感器和噪声传感器；
[0027] 或者，所述判断接收到的传感器数据是属于脉搏传感器还是噪声传感器的方法 为：
[0028] 首先，对不同传感器数据进行互相关处理；
[0029] 其次，对得到的互相关结果进行分析；
[0030] 然后，判断信号相似的传感器；
[0031] 最后，结合传感器位置对传感器类型进行判断。
[0032] 本发明的有益效果：
[0033] 1.本发明专门使用了噪声传感器，用以捕捉噪声，可以检测到振动噪声的强度，进 行预警，提示用户正确使用设备。
[0034] 2.本发明利用多个传感器实现降噪算法，提高中医脉象仪的可重复性和准确性。
【附图说明】
[0035] 图1是本发明实施例1的中医脉象采集装置的压力传感器的位置示意图。
[0036] 图2是本发明的中医脉象采集装置的电路结构图。
[0037] 图3是本发明的预处理步骤流程图。
[0038] 图4是本发明的自适应滤波算法的模型示意图。
[0039] 图5是本发明的自适应滤波算法的实施步骤流程图。
[0040] 图6是本发明实施例2的中医脉象采集装置的压力传感器的位置示意图。
[0041] 图7是本发明判断传感器类型的第一种方式的步骤流程图。
[0042] 图8是本发明判断传感器类型的第二种方式的步骤流程图。
【具体实施方式】
[0043] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照 附图，对本发明进一步详细说明。但本领域技术人员知晓，本发明并不局限于附图和以下实 施例。
[0044] 本发明提供的一种中医脉象采集装置及相应的降噪系统和降噪方法，可以有效降 低振动噪声对中医脉象仪的干扰，从而提高脉象仪诊断的可重复性和准确性。本发明的降 噪方法及系统适用于任何结构或形态的中医脉象仪，并不局限于腕带式、探笔式、手环式、 机械手式的结构或形态。
[0045] 实施例1 :
[0046] 中医脉象采集装置包括压力传感器阵列和内部电路。压力传感器的位置如图1所 示。其中的压力传感器阵元101、压力传感器阵元102和压力传感器阵元103分别对应人 体手腕处"寸"、"关"、"尺"脉搏点布置，用于采集人体手腕处"寸、关、尺"脉搏点的压力信 号，这类传感器可称之为脉搏传感器；压力传感器阵元104可以置于手腕上脉搏传感器的 附近，但不会压在有动脉血管的位置，用于采集由身体带入的振动噪声，这类传感器可称之 为噪声传感器。为了避免中医脉象采集装置在使用时各脉搏传感器阵元未准确对应"寸"、 "关"、"尺"的脉搏点所引起的误差，脉搏传感器阵元也可以采用脉搏传感器阵列。
[0047] 中医脉象采集装置内部电路的结构如图2所示，该电路204除了包括前述的压力 传感器阵列的阵元101、102、103和104,还包括多路信号调理电路201、多路同步A/D电路 202和单片机203。多路信号调理电路201负责对压力传感器阵列采集的信号进行滤波和 放大。多路同步A/D电路202用于实时、同步地采集所有压力传感器的模拟信号，并将其转 换成数字信号。单片机203用于将转换后的数字信号存储并经过蓝牙、WIFI、USB等任何一 种接口形式转发给智能终端，如电脑、手机、平板等，借助智能终端强大的运算能力进行数 字信号处理和脉象识别的相关运算，最终实现辨别用户脉象特征、辅助医生诊断和用户健 康管理。
[0048] 在智能终端接收到压力传感器阵列采集到的信号之后，进行脉象分析之前，使用 降噪方法对数据进行预处理，以提高脉象分析结果的准确性。该预处理的步骤如图3所示， 具体步骤如下：
[0049] 步骤301 :智能终端接收到所有压力传感器采集的数据后，存储在本地；
[0050] 步骤302 :智能终端提取所有压力传感器数据，判断压力传感器是属于脉搏传感 器还是噪声传感器，并将其数据相应划分为脉搏传感器数据和噪声传感器数据，从而将脉 搏传感器数据和噪声传感器数据分离；
[0051] 步骤305 :智能终端在处理每一脉搏传感器数据之前，都利用噪声传感器数据对 脉搏传感器数据做自适应滤波或频域谱相减处理，从而对原始脉搏信号中掺杂的噪声信号 进行抑制；
[0052] 步骤306 :输出经过降噪后的脉搏传感器数据，预处理完成。
[0053] 为了进一步地提高脉象分析结果的准确性，在步骤302和步骤305之间还包括：
[0054] 步骤303:智能终端先分析噪声传感器数据，计算噪声的功率谱，判断噪声功率是 否达到一定的阈值，若是，则跳转至步骤304;若否，则跳转到步骤305;
[0055] 步骤304 :智能终端提示用户振动噪声过大，请用户保持安静或换个安静的环境， 然后跳转至步骤301，重新进行数据采集。