脉搏波信息检测及分析方法研究

论文摘要

脉搏信号是一种常见的生物医学信号,脉搏波信号特征在一定程度上反映了人体心血管生理状态信息。脉搏信号的检测和分析在医学界受到广泛关注和重视,准确有效的脉搏信号检测和分析对人体心血管系统的健康监测和疾病诊断有着重要的临床意义。本文开展了接触式和非接触式的两种脉搏波信息检测及分析方法研究。在接触式检测分析方法中,研制了一种基于嵌入式微处理器的接触式脉搏信号检测系统,完成了系统相应的信号调理模块、单片机模块和上位机数据接收显示模块的设计。该系统能够对人体的脉搏信号进行动态采集、实时显示,并具有数据存储、回放和分析功能,并对脉搏波的时域频域特征进行了检测和计算分析。在非接触式检测分析方法中,研究了一种非接触式的基于红外序列图像的脉搏波信息检测分析系统,提出了一种基于红外序列图像的血管弹性检测计算新方法。应用该检测分析系统获取了桡动脉处的红外序列图像,建立了一种序列图像处理算法,应用该图像处理算法提取了序列图像中反映脉搏波特征的时间序列信号。定义了一种血管弹性特征参数。完成了基于时间序列信号的血管弹性特征参数的数值计算。该脉搏波检测分析系统采用非接触式检测分析脉搏波信息,可以获取自然生理状态下脉搏波特征,同时提供了一种血管弹性检测分析的新方法,具有较好的临床应用价值。特别是为中医脉诊提供更加全面的诊断信息。具体的研究工作为:(1)通过采用一款基于PVDF压电薄膜的集成化脉搏传感器来实现对脉搏信号的提取。设计脉搏信号的调理电路和基于51单片机的模数转换和RS232串口通信,从而实现接触式脉搏信号检测系统的设计。以PC机作为上位机,采用LabVIEW实现脉搏信号接收和显示。(2)利用小波变换的多尺度多分辨率特性,将脉搏信号进行多尺度分解,使得脉搏信号的有效信号和噪声在不同尺度上呈现不同的时频特征,然后根据这些差别构造相应的规则,对含有噪声的信号进行处理。(3)用FFT算法实现脉搏信号时域到频域的转换,得到脉搏信号的幅度谱及一些频域特征。(4)对脉搏信号做功率谱估计研究,用自功率谱法得到脉搏信号的功率谱图并提取脉搏信号功率谱特征。(5)构建了一种非接触式的基于红外序列图像的脉搏波信息检测分析系统,实现桡动脉处的红外序列图像动态采集。(6)建立了一种序列图像处理算法,基于时间过程的红外图像特征提取了序列图像中反映脉搏波特征的时间序列信号。(7)红外序列图像的时间过程特征反映了桡动脉处血管的血容量的变化特征。血容量的变化特征反映了血管的弹性变化特征。定义了一种血管弹性特征参数。完成了基于血容量变化特征的血管弹性特征参数的数值计算。本文提出的脉搏波信息检测及分析方法,采用接触式和非接触式两种方式能有效地实现人体脉搏波检测和数值计算分析,从而较为全面地获取自然生理状态下脉搏波特征,同时提供了一种血管弹性检测分析的新方法。所研究的方法为临床脉搏波的诊断提供了新的检测、评估和计算分析的有效技术手段。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 研究现状
• 第二章 脉搏波理论及信号处理方法
• 2.1 脉搏波理论
• 2.1.1 脉搏波产生机制
• 2.1.2 脉搏波的传播
• 2.2 脉搏波波形特征分析
• 2.3 弹性腔理论
• 2.3.1 弹性腔模型的基本方程
• 2.3.2 线性弹性腔理论
• 2.3.3 非线性弹性腔理论
• 2.4 信号处理方法
• 2.4.1 小波变换
• 2.4.2 多分辨率分析
• 2.4.3 Mallet 算法
• 第三章 接触式脉搏信号检测系统
• 3.1 接触式脉搏信号检测系统总体设计方案
• 3.2 脉搏传感器
• 3.2.1 脉搏传感器简介
• 3.2.2 传感器的选择
• 3.3 采集系统硬件电路设计
• 3.3.1 放大电路设计
• 3.3.2 带通滤波电路设计
• 3.3.3 电压抬升电路设计
• 3.3.4 电源电路设计
• 3.3.5 单片机电路设计
• 3.4 单片机下位机程序设计
• 3.5 基于LabVIEW 的上位机程序设计
• 3.6 本章小结
• 第四章 脉搏信号时域和频域特征分析和提取
• 4.1 脉搏信号的特点
• 4.2 脉图的时域判读法
• 4.3 脉搏信号基线漂移滤除的方法
• 4.4 脉搏信号主波、周期提取
• 4.5 脉搏信号的频域特征
• 4.5.1 脉搏信号的幅度谱分析
• 4.5.2 脉搏信号的功率谱分析
• 4.6 本章小结
• 第五章 基于红外序列图像的非接触式脉搏信号处理分析
• 5.1 红外热成像工作原理
• 5.1.1 红外辐射的理论基础
• 5.1.2 人体红外辐射的探测原理
• 5.2 人体体内热量的平衡过程
• 5.3 基于红外序列图像的脉搏波信息检测与分析
• 5.3.1 红外动态图像采集系统
• 5.3.2 测试环境
• 5.3.3 检测方法
• 5.3.4 检测过程
• 5.3.5 数据处理
• 5.3.6 结果与讨论
• 第六章 总结
• 致谢
• 参考文献
• 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果