一种基于LSTM模型的中医脉象识别方法及系统

本发明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。

背景技术：

1、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。

2、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。

3、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

1、为解决以上问题，本发明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：

2、获取检测者的脉搏信号；

3、提取检测者脉搏信号的特征信息；

4、经过lstm模型运算输出脉象结果。

5、更进一步地，lstm模型的获取步骤包括：

6、获取训练者的脉象和脉搏信号；

7、提取训练者脉搏信号的特征信息；

8、根据训练者的脉象和脉搏信号的特征信息训练lstm模型。

9、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。

10、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。

11、更进一步地，脉象包括弦脉、滑脉、紧脉、牢脉。

12、另一方面，本发明还提供了一种基于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；

13、获取模块用于获取检测者的脉搏信号；

14、提取模块用于提取脉搏信号的特征信息；

15、输出模块用于将特征信息经过lstm模型运算输出脉象结果。

16、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。

17、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。

18、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。

19、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。

20、本发明的有益效果：

21、(1)本发明建立弦脉、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。本发明建立弦脉、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。

22、(2)本发明提取弦脉、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。

23、综合以上效果，本发明在脉搏信号检测技术领域具有良好的应用前景。

24、以下将结合附图对本发明做进一步详细说明。

技术特征：

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：

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：

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；

7.如权利要求6所述的基于lstm模型的中医脉象识别系统，其特征在于：所述获取模块还将脉搏信号进行滤波和去基线，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，所述脉象包括弦脉、滑脉、紧脉、牢脉。

8.如权利要求7所述的基于lstm模型的中医脉象识别系统，其特征在于：所述获取模块包括采集设备，所述提取模块包括主服务器和计算机，所述输出模块包括输出设备；其中，所述采集设备、所述输出设备、所述主服务器分别与所述计算机通信连接。

9.如权利要求8所述的基于lstm模型的中医脉象识别系统，其特征在于：所述计算机内置用于处理脉搏信号的软件，所述采集设备为三路mems脉搏信号采集探头。

10.如权利要求9所述的基于lstm模型的中医脉象识别系统，其特征在于：所述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，所述信号处理模块包括滤波电路和放大电路，所述a/d转换模块用于将模拟信号转换为数字信号，再由所述串口通信模块传输到所述计算机上。

技术总结
本发明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。

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
受保护的技术使用者：中北大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15