摘要：作为人体常见的电生理信号之一,光电容积脉搏波蕴含了血液微循环的细节信息,已在多种医学场景中得到了普遍应用,准确检测脉搏波波形并量化其形态特征是其中必不可少的步骤。本文以设计模式为原则,开发了模块化的脉搏波预处理分析系统。系统将预处理分析过程各环节设计为相互独立的功能模块,以期具有兼容性与复用性。此外,本文改进了脉搏波波形的检测过程,提出了一种基于初筛—复核—决策的新型波形检测算法。经验证,该算法各模块设计合理,对波形的识别准确率高、抗干扰能力强。本文开发的模块化脉搏波预处理分析软件系统,可满足不同平台下的多种脉搏波应用研究的个性化预处理需求;提出的高准确率的新型算法也为脉搏波分析过程提供了新思路。

摘要：针对强电磁干扰环境下,压电、光电类脉搏波传感器易受干扰的缺点,提出一种柔性材料封装的光纤布拉格光栅脉搏波传感器,用于测量人体桡动脉脉搏信号。首先使用comsol有限元仿真软件,探究最优的封装厚度和光纤在基材中的位置。根据仿真结果,结合应变传递效果和传感器的灵活性,优化选择传感器厚度为5 mm,光纤封装在距离基体下表面1 mm处。以此制作了柔性光纤布拉格光栅脉搏波传感器,对十名测试者的人体桡动脉脉搏进行采集,采用改进的阈值小波方法去噪,去噪后的信号能很好的保留脉搏波信号的特征点,信噪比均达到了40以上,且峰值点、潮波点和重搏波点识别率分别达到100%,100%和90%。本文设计的柔性基体FBG脉搏波传感器能有效获取及识别脉搏波信号,为进一步的应用提供了理论基础及应用支撑。

摘要：脉搏波信号特征包含人体心血管的生理病理信息,准确识别其特征点对分析人体心血管的健康状况有重要意义。脉搏波特征点因人而异,且易受干扰,因而获取高信噪比的完整信号是准确识别特征点的前提。本文基于数学形态学,设计了一种组合滤波器对信号作预处理,可有效抑制基线漂移并去除高频噪声。利用特征点与小波变换过零点的位置对应关系,识别预处理后信号的特征点,并提出用微分法来校正特征点的位置偏移。采用三个参数可调的高斯函数重构出四种典型的脉搏波进行对照实验,证明了本文方法识别脉搏波特征点的准确性。

摘要：透析治疗过程中患者的血压和脉搏可能会出现较大的变化,低血压和心率过快都会给患者带来危险。根据透析室工作环境的特点设计了凌阳SPCE061A和51单片机无线脉搏采集以及上下位机通信系统,在上位机实现了患者脉搏波形的实时显示和数据库存储,同时编写了C++Builder调用Matlab的接口程序,实现了频域滤波和小波降噪,能够从脉搏波中提取脉搏的周期、特征值K、最大峰值和最大峰值处的频率,可以有效的判断透析过程中心的率过快,诊断透析患者的血管硬化程度,能够提高透析过程中的安全性,进而减轻透析室的医生和护士工作负担。

摘要：研制了一套无创脉搏信号检测分析系统,系统采用生理压力传感器同时采集两路脉搏波信号,实现了脉搏波信号的实时采集、存储、动态显示、波形波速度分析和诊断报告的打印,能够较全面的评价心血管系统的功能。该系统采用单片机与计算机结合的设计方式,同时具有单片机小型化、便携的特点和计算机强大的数据存储、分析、处理的能力。初步临床实验表明,该系统操作方便,稳定性好,检测的可重复性较好。

摘要：设计了一种膜片式光纤脉搏波传感器,由黄铜膜片与光纤端面构成的法布里-珀罗(F-P)腔作为传感探头,采用平板玻璃和线阵电荷耦合元件(CCD)构成光学解调系统,建立了互相关原理解调的数学模型。实验中,利用搭建好的系统对不同对象在不同状态下的脉搏波进行了实时测量。结果表明,采集到的脉搏波图像特征点明显,与经典脉搏波理论保持一致。该研究有助于推进数字脉诊技术的发展。

摘要：为了对心脏疾病的诊断和治疗提供指导,同时也为进行心脏辅助装置的设计及评价提供有利的工具,提出了基于双弹性腔模型和整心动周期脉搏波的血流动力学参数估计方法,运用非线性最小二乘Levenberg-Marqurdt算法对实测脉搏波数据进行参数估计得到动脉系统的模型参数,即人体的血流动力学参数(包括外周阻力、动脉顺应性和血流惯性).利用MATLAB/Simulink工具结合图形用户界面(graphical user interface,GUI)建立的左心与动脉系统耦合的动力学电路模型得到的仿真结果与人体实测脉搏波数据进行对比分析,验证了模型参数估计的有效性.用该方法估计的参数结果符合生理参数范围,且效果优于传统的舒张期估计方法,其中主动脉顺应性参数的估计结果误差降低了50%,参数带入模型得到的仿真结果与实测脉搏波之间的误差也降低了20%左右.

摘要：介绍了一种面向人体日常健康监护的脉搏波信号实时检测与特征分析系统的简化实现方法。该系统以C8051系列微控制器为核心,采用PVDF压电传感器拾取桡动脉处的压力信号,对采集数据进行数字平滑滤波,选择适于伪周期信号处理的模板函数匹配方法进行时域的在线参数估计,可实现对脉搏波信号特征的分析计算,并使系统能以简单结构满足对脉搏波信号的实时检测要求。实验表明:本系统设计和数据处理方法有效可行。

摘要：脉搏波可作为检测人体心血管系统生理病理状态的重要依据。为了验证用超声波测量脉搏波的可能、解决脉搏波的测量部位受限的问题,本研究提出一种从超声回波信号中提取脉搏波的方法。设计一种跟随式超声传感器,用数据采集系统采集指端超声回波信号,经过滤波、选点及小波去噪等处理后得到较为纯净的脉搏波信号;同时采集心电信号以及光电容积脉搏波信号作为参考信号。结果表明,可以从提取的指端脉搏波中准确地获取心率;与同步测得的光电容积脉搏波数据相关系数大部分在0.8以上;波形中的重搏前波、重搏波等细节部分也能明显地表现出来。本研究提出的方法实现了从指端超声回波信号中获取完整可靠的脉搏波信号,为日后获取不同部位的脉搏信号提供了基础。

摘要：人体脉搏信号中隐藏了重要的生理和病理信息,但由于采集到的脉搏波中混入了不同的噪声,严重影响了波形特征点的准确识别。因此在比较了傅里叶变换与小波变换滤波效果的基础上,选用小波变换的方法对脉搏波进行基线漂移和高频噪声的去除,极大地提高了脉搏波信号的信噪比,接着利用脉搏波的时空特点提出了一种识别6个关键特征点的快速算法。最后结合Matlab与Java语言各自的特点,采用混合编程的方式设计了实现上述算法的安卓客户端软件。经实际测试,脉搏波特征点的识别速度和识别准确率均达到了预期效果,具有很好的实用价值。