本文關(guān)鍵詞：基于多普勒超聲信號的脈象分析與分類研究

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【摘要】：在傳統(tǒng)中醫(yī)學(xué)中，脈診已經(jīng)成功沿用幾千年，中醫(yī)大夫利用手指感覺人體手腕脈搏的跳動，脈搏信號中包含了能夠反映人體健康程度的重要信息，，中醫(yī)大夫能夠利用這些信息判斷患者的身體狀況。然而，傳統(tǒng)中醫(yī)脈診方法受到醫(yī)生臨床經(jīng)驗和主觀判斷等局限。因此，迫切需要發(fā)展一種標(biāo)準(zhǔn)化、客觀化脈診方法。近年來，隨著計算機和電子技術(shù)的發(fā)展，已有大量的研究人員利用不同現(xiàn)代化的設(shè)備和方法，對脈診客觀化進行了深入研究并取得了初步的研究成果，但仍然還存在諸多問題尚待解決。 針對脈診客觀化研究，本文利用經(jīng)顱多普勒超聲設(shè)備獲取脈搏信號，即，多普勒超聲脈搏信號，分別開展多普勒超聲脈搏信號質(zhì)量實時評價、特征提取和分類方法等方面的脈診客觀化研究。 在脈診的客觀化的研究中，如何準(zhǔn)確有效的獲取高質(zhì)量的脈搏信號是最關(guān)鍵的問題。然而，現(xiàn)有脈搏信號采集設(shè)備不具備信號質(zhì)量自動評價功能，導(dǎo)致大量臨床采集的脈搏信號不能被及時準(zhǔn)確應(yīng)用于各類輔助診斷。因此，本文提出基于二階差分樣本熵的多普勒超聲脈搏信號質(zhì)量實時評價方法。該方法利用小波變換消除多普勒超聲脈搏信號的高頻噪聲和低頻基線漂移后，經(jīng)過二階差分和樣本熵計算，實現(xiàn)多普勒超聲脈搏信號質(zhì)量實時評價。實際采集數(shù)據(jù)測試結(jié)果說明，該方法能夠減少采集因素引起的樣本損失，提高獲取高質(zhì)量多普勒超聲脈搏信號的效率，具備對多普勒超聲脈搏信號的質(zhì)量評估準(zhǔn)確，同時兼顧高效快速的特點。 為了充分利用多普勒超聲脈搏信號對疾病進行分析與分類研究，本文提出了基于多尺度樣本熵分析方法的多普勒超聲脈搏信號分類方法，基于TWED距離的多普勒超聲脈搏信號的分類方法和基于多核學(xué)習(xí)整合多普勒超聲脈搏信號多類特征分類方法。 在基于多尺度樣本熵分析多普勒超聲脈搏信號研究中，根據(jù)不同的尺度因子和樣本熵方法中的參數(shù)m和r，計算多普勒超聲脈搏信號多尺度樣本熵值，構(gòu)成一個多維的特征向量。鑒于所構(gòu)成的多維特征向量中，存在大量特征信息冗余，本文采用多重線性子空間學(xué)習(xí)的方法，從大量特征中提取有效信息，剔除冗余信息，約減特征向量維數(shù)。將降維后的多尺度樣本熵特征向量輸入到SVM分類器，對健康人和病人的多普勒超聲脈搏信號進行分類診斷實驗，實驗結(jié)果表明該分類方法對疾病具有較好的診斷效果。 針對一些相似性度量算法是非彈性的或是彈性非度量的，在計算兩信號相似性度量距離時并沒有考慮時間軸上所要付出的代價，導(dǎo)致其計算到的兩信號相似性度量距離不準(zhǔn)確，從而會降低在分類診斷中的精度問題。本文提出基于TWED距離多普勒超聲脈搏信號的分類方法，該方法通過計算兩時間序列距離時增加一個stiffness參數(shù)來控制在時域上的彈性度量，從而在計算多普勒超聲脈搏信號相似性度量距離時考慮時間軸上所要付出的代價，提高了計算多普勒超聲脈搏信號相似性度量距離的準(zhǔn)確性。將該方法與1NN分類器結(jié)合，利用多普勒超聲脈搏信號和壓力脈形信號，對健康人和四類疾病病人進行分類診斷實驗。實驗結(jié)果表明在多普勒超聲脈搏信號和壓力脈形信號分類中TWED方法具有更優(yōu)越的分類性能。 基于多核學(xué)習(xí)整合多普勒超聲脈搏信號多類特征分類方法，對多普勒超聲脈搏信號每類特征選擇恰當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)，利用SimpleMKL多核學(xué)習(xí)方法優(yōu)化并整合多普勒超聲脈搏信號特征，刪除多普勒超聲脈搏信號冗余的特征，充分利用有價值的特征。實驗結(jié)果說明該方法能夠提高多普勒超聲脈搏信號的信息量，從而提高其分類精度和分類速度，同時使得算法具備很好的穩(wěn)定性。 最后，利用多普勒超聲脈搏信號對健康人和一些患有與血流速度和血液粘稠度等因素相關(guān)疾病病人進行診斷研究，說明多普勒超聲脈搏信號對于疾病診斷分類的意義。
【關(guān)鍵詞】：多普勒超聲脈搏信號 多核學(xué)習(xí) 多重子空間學(xué)習(xí) 多尺度樣本熵 疾病診斷
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TN911.7;R241.1
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-14
• 第1章 緒論14-28
• 1.1 課題背景及意義14-16
• 1.1.1 課題的研究背景14-15
• 1.1.2 課題的研究意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-24
• 1.2.1 脈搏信號的采集系統(tǒng)16-20
• 1.2.2 脈搏信號預(yù)處理及特征提取研究20-22
• 1.2.3 脈搏信號的模式分類研究22-23
• 1.2.4 脈象的應(yīng)用研究23-24
• 1.3 本課題的來源24
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容及安排24-28
• 第2章 多普勒超聲脈搏信號的獲取與預(yù)處理28-43
• 2.1 引言28
• 2.2 多普勒超聲脈搏信號采集及數(shù)據(jù)庫建立28-32
• 2.2.1 多普勒超聲脈搏信號采集29-31
• 2.2.2 多普勒超聲脈搏信號數(shù)據(jù)庫31-32
• 2.3 多普勒超聲脈搏信號預(yù)處理32-34
• 2.3.1 小波變換32-33
• 2.3.2 多普勒超聲脈搏信號高頻噪聲和低頻基線漂移的消除33-34
• 2.4 基于二階差分樣本熵方法的多普勒超聲脈搏信號質(zhì)量實時分析34-42
• 2.4.1 多普勒超聲脈搏信號質(zhì)量實時評價方法的意義34-37
• 2.4.2 多普勒超聲脈搏信號質(zhì)量實時評價方法37-39
• 2.4.3 多普勒超聲脈搏信號質(zhì)量評價結(jié)果與性能分析39-42
• 2.5 本章小結(jié)42-43
• 第3章 基于多尺度樣本熵分析多普勒超聲脈搏信號43-61
• 3.1 引言43-44
• 3.2 多尺度樣本熵分析方法44-46
• 3.2.1 樣本熵分析方法44-45
• 3.2.2 多尺度方法45-46
• 3.3 多重線性子空間學(xué)習(xí)46-53
• 3.3.1 多重線性主成分分析46-49
• 3.3.2 不相關(guān)多重線性判別分析49-53
• 3.4 支持向量機53-55
• 3.5 實驗結(jié)果與分析55-60
• 3.5.1 在疾病中多普勒超聲脈搏信號信息量比較分析55-56
• 3.5.2 疾病診斷結(jié)果分析56-60
• 3.6 本章小結(jié)60-61
• 第4章 基于 TWED 距離多普勒超聲脈搏信號分類研究61-73
• 4.1 引言61-62
• 4.2 相似性度量算法62-63
• 4.2.1 DTW 距離62
• 4.2.2 ERP 距離62-63
• 4.2.3 LCSS 距離63
• 4.3 TWED 算法63-67
• 4.3.1 圖形編輯模式64-65
• 4.3.2 TWED 距離計算65-67
• 4.4 實驗結(jié)果與分析67-71
• 4.4.1 在多普勒超聲脈搏信號數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果67-69
• 4.4.2 在壓力脈形信號數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果69-71
• 4.5 本章小結(jié)71-73
• 第5章 基于多核學(xué)習(xí)整合多普勒超聲脈搏信號的多類特征分類研究73-95
• 5.1 引言73-74
• 5.2 多普勒超聲脈搏信號的特征提取74-80
• 5.2.1 時域特征提取74-77
• 5.2.2 變換域特征提取77-80
• 5.3 基于多核學(xué)習(xí)整合多類特征的分類方法80-84
• 5.3.1 核函數(shù)80-82
• 5.3.2 SimpleMKL 算法82-84
• 5.4 實驗結(jié)果與分析84-93
• 5.4.1 在多普勒超聲脈搏信號數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果84-89
• 5.4.2 在其它數(shù)據(jù)集上的分類結(jié)果89-93
• 5.5 本章小結(jié)93-95
• 第6章 多普勒超聲脈搏信號在一些疾病中的診斷研究95-102
• 6.1 引言95
• 6.2 多普勒超聲脈搏信號特征提取方法與數(shù)據(jù)集95-97
• 6.2.1 多普勒超聲脈搏信號特征提取方法95-96
• 6.2.2 多普勒超聲脈搏信號數(shù)據(jù)集96-97
• 6.3 疾病診斷結(jié)果與分析97-100
• 6.4 本章小結(jié)100-102
• 結(jié)論102-104
• 參考文獻104-114
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果114-117
• 致謝117-118
• 個人簡歷118

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 ;弦、滑、細等脈象的脈搏圖特征初析[J];上海中醫(yī)藥雜志;1980年02期

本文編號：929416