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脉搏动态图像的特征信息提取与分析

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脉象是手指切脉感知的脉搏形象，是中医对人体浅表动脉脉搏信息所做的形象描述和临床经验的概括。血压是心脏收缩时赋予血液的势能，表现为血管内血流对血管壁的侧压力，这种侧压力的变化会表现为脉搏的搏动。机体在不同的生理状态就会产生不同的脉象，对脉象特征信息的提取与分析能够反映人体的生理病理信息，对于促进中医脉诊客观化具有重要意义。
　　 目前单点或复合多点压力传感器获取的生理病理信息较少。本文采用能反映切脉皮肤表面空间各点变化的脉搏图像传感器，以上海中医药大学生产的MM-3型脉象手为实验对象，研究表征不同脉象的特征参数。首先采用面积法提取脉象信号，用提取的脉象信号构建三维数据矩阵，通过不同截面下的能量分析，得到脉搏跳动区域最明显的网格，对此网格的脉象信号在时域和频域提取脉搏脉率、重心频率、近似熵，小波熵，波形功率谱密度最大值及其对应的频率值；选用脉管方向的脉象数据进行三维重构，从中提取脉长、脉宽特征；利用以上特征参数，结合BP神经网络和支持向量机(SVM)进行脉象的识别，从中找出能够表征平脉，滑脉，迟脉，濡脉四种脉象的特征；最后，应用袖带法测量实际人体的血压数据，并同步采集被试者脉搏动态图像，从脉搏动态图像提取特征，采用BP神经网络的方法初步探寻脉搏图像特征信息与血压的关系。研究结果表明，以上提取的特征参数能够有效表征平脉，滑脉，迟脉，濡脉四种脉象，从人体的脉搏动态图像中提取的特征能够在一定程度上反映出舒张压和收缩压的大小。

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