应用LabVIEW进行人体脉搏分析（开题报告+论文+外文+文献综述+答辩PPT）
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应用LabVIEW进行人体脉搏分析（开题报告+论文+外文+文献综述+答辩PPT）,应用,LabVIEW,进行,人体,脉搏,分析,开题,报告,论文,外文,文献,综述,答辩,PPT
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第一章 课题意义 脉博是由心脏搏动而引起,经动脉和血流传至远端的桡动脉处,它携带有丰富的人体健康状况信息。早在公元前7 世纪脉诊就成为中医的一项独特诊病方法。但自古以来中医一直是靠手指获取脉搏信息(即脉象) ,这难免存在许多主观臆断因素, 况且这种用手指切脉的技巧很难掌握, 据说至少要有5 到8 年的时间才有可能掌握,因此人们迫切期望尽早实现脉诊的科学化和现代化;另一方面从西医的角度看,近年来人们也试图根据脉搏波的变异性来评价和诊断人体心血管系统的病变,以便能找到一个有效的心血管疾病早期无创诊断的方法。因此, 对脉搏信号进行无失真的检测、采集和处理是一项重要而很有意义的基础工作,它是对脉搏信号进一步分析并依此对心脏及动脉血管系统疾病进行预报和诊断的前提。而应用简单易用性且功能强大的图形化开发平台LabVIEW进行数据的采集与处理可以使这项工作变得简单易行，将数据直接采集到计算机中进行分析而无需复杂的硬件设备，利用各种分析方法将脉搏的信息明显的展示出来，通过模式识别找出各种病理的特征参数。使无创诊断的研究上升了一个新的高度并为临床检测提供了依据。第二章 国内外相关研究的现状与研究方法脉搏系统和脉搏信息的研究包括两大方面: 一是理论分析与计算(即建模方面) ; 二是信号检测与分析。从发表的文献来看, 国外在前一方面做了大量的研究, 也早于国内学者; 而国内在后一方面的研究多于国外。但是通过使用Lab view 对信号进行检测与分析的还是少数。对脉搏信号的分析主要包括以下三方面:（1） 脉搏信号检测与提取英国人Marey6最早设计了以弹簧为动力的杠杆式脉搏传感器, 并记录了桡动脉脉搏波。自20 世纪50 年代以来, 应变计式、光电式、压电晶体式、电阻压力式等直接“接触式”的脉搏传感器陆续问世, 使脉搏检测技术在临床和基础医学研究中得到了广泛应用, 脉搏已成为心脏、动脉血管功能无创检测的重要参考指标, 并在多种生理测量中用作时间标志参考信号。而且, 脉搏测量技术已成功地应用于中医脉象的客观检测中, 为脉象辨识提供了重要的信息。这些传感器的原理不尽相同, 测出的脉搏信号成分亦不完全相同。用测压式传感器检测的脉搏信号通常称为压力脉搏波; 用容积式传感器检测的脉搏信号称为容积脉搏波。而对桡动脉处的脉搏信号, 目前主要是用国内生产的各种“接触式”压力传感器检测, 它们测取的是寸口组织的力变化量7, 而且获得的信号幅度微小。我们采用合肥华科电子技术研究所研制的HK-2000C集成化数字脉搏传感器。它将力敏元件（PVDF压电膜）、灵敏度温度补偿元件、感温元件、信号调理电路集成在传感器内。灵敏度高；抗干扰性能强；过载能力大；一致性好；性能稳定可靠；使用寿命长。（2） 脉搏信号处理与特征提取 目标信号检测的关键是提取信号的特征。在实际中,目标信号总是淹没在大量的杂波或干扰中,而且目标信号的幅值或功率较杂波或干扰信号可能还低得多,这就需要进行有效的信号处理。时域分析法：目前国内对脉象信号的特征提取方法,多数采用时域分析法,即在时间方向上分析波动信号的动态特征,通过对主波、重搏前波(也叫搏波) 、重搏波的高度、比值、时值、夹角、面积值的参量分析,找出某些特征与脉象变化的内在联系8 。时域分析法包括直观形态法、多因素识脉法、脉象速率图法、脉图面积法。直观形态法。直观形态法：直接通过脉图的形态分析,在时域脉搏图中提取特征信息,如脉象图的波、峡的高度h、相应时值t 、脉图面积As (收缩期面积) 、Ad (舒张期面积) 等参量,从而了解脉动频率和节律、脉力的强弱、脉势的虚实和脉象形态特征等9。李杰等应用ZM - 型中医脉象仪检测了不同海拔高度健康汉族青年脉象图,并比较h1 、h3 、h4 、h4/ h1 、t1/ t 、t5 、t 、t5/ t4 等主要脉图参数,结果表明这些参数在不同海拔高度上有一定差异10 。多因素识图法：对脉象进行多因素分析。由于中医的指下感觉是各种因素的模糊集合,以一维脉象信号进行形态分析是很难全面反映这种特性的。因此李景堂提出每个寸、关、尺脉均应包括脉波- 脉位趋势图、脉象波形图、脉率趋势图、脉道形态示意图来进行脉象的多因素分折。郑行一以获得的二维信号为基础,用空间幅度分布图、间- 空特征图、脉宽踪迹图来进行脉象分析11。金黎明等提出脉象识别的九类特征参数,包括最佳切脉压力、脉力、脉幅、脉形、脉波- 脉位趋势图、脉率、节律、脉体,用于模拟医生脉诊各种指感信息12。脉象速率图（脉象微分图）。速率图反映的是脉图曲线中任意一点的变化率,它能更加灵敏地反映脉图中各个生理特征点。如脉波为压力波时,则微分图为dp/ dt 图形,如脉波为动脉管的位移波时则为位移的微分。有学者已应用脉象速率图分析出平、滑、弦脉的不同9 。脉图面积法是以脉搏波波图面积变化为脉搏波波形特征量K 值的提取方法。罗志昌研究证实由心血管生理和病理上的变化将会引起脉搏波波图特征和面积的相应变化,它可反映在特征量K 值的变化上,不仅很有规律,而且相当敏感,因而在临床上有重要的应用价值,是心血管临床检查的一个重要生理指标13。脉图面积法虽简单直观到只有一个特征量K,但由于不能得到真实的脉搏波曲线的全部细微变化,因此比较粗糙,容易造成误诊,难以临床使用14。频域分析法：频域分析主要是通过离散快速傅里叶变换,将时域的脉搏波曲线变换到频域,得到相应的脉搏频谱曲线,通过频谱曲线的特征分析,从中提取与人体生理病理相应的信息,实现脉象分类。与时域分析不同, 脉搏信号的频域特征可分辨性好, 因此80 年代以来国内外一些学者开始在频域内对脉搏信号进行分析4，15, 17, 18，21 , 初步取得了有意义的结果。频域分折包括功率谱分析和倒谱分析26。赵承筠等18对妊娠滑脉和非妊娠滑脉作频谱分析, 发现两者频谱谐波的相对幅度和数目存在明显差异; 刘广斌等17对滑脉与健康妇女的脉搏信号作了功率谱比较, 其主要结果是, 健康妇女脉搏功率谱的能量分布在0 20 Hz 内, 大于20 Hz 的频段上无能量分布, 两种滑脉信号的功率谱绝大多数能量仍分布在20 Hz 以内, 但20 Hz 以上均有能量分布。虽然这些研究只是初步的, 但从频域所得到的结果是普遍的和确定的, 这种从频域和能量的角度来分析脉搏信号的思想是十分正确的。我们从能量角度研究了几种不同疾病脉搏信号的特征频域特征和差异, 利用频域分析的延伸技术倒谱与同态解卷,首次估计出了人体脉搏系统的传递函数, 分析了脉搏系统的频率特性19。宋建勤等运用倒谱理论讨论了正常心律和非正常心律受检者的脉搏信号在倒谱域中的特征表现,并通过对286 例脉搏信号的倒谱分析,发现代脉信号与其他正常心律脉搏信号的倒谱特征差别显著20频域分析法中我们主要采用功率谱分析对脉搏信号进行分析。时频联合分析法时频表示( Time - frequencyRepresentation ,TFR) 是把一维信号或系统表示成一个时间和频率的二维函数,时频平面能描述出各个时刻的谱成分。常用的时频表示方法有短时傅立叶变换和小波变换(WT) 。短时傅立叶变换(STFT) 方法：是一种广义情形,是一种线性时频表示方法,它依赖于被分析信号的线性特性,即信号的频谱与在数据中提供正弦成分的幅度成线性比例。其最主要的优点是容易实现、计算简洁有效,而它主要的缺陷是时间和频率分辨率在整个时频平面上固定不变。另外的限制是对一个特殊的信号,需要一个特殊的窗才能得到最佳分辨率。小波变换(WT) ：是另外一种重要的线性时频表示,它在时频平面上具有可变的时间和频率分辨率,把FT 中的正弦基函数修改成在整个时频平面上具有可变时频分辨率的基函数,使得它在高频区域能够提供高的时间分辨率,而在低频区域能够提供高的频率分辨率。小波变换这种独特的能力使其成为分析脉搏这种非平稳信号的有力工具22。在目前已知的小波函数中,复值调制的Gaussian 函数是使用最高的小波之一。谢家宇等应用连续小波变换分析了海洛因吸毒者和正常人的脉象信号,发现在012014s 时间间隔内,两者脉象信号的连续小波变换系数间存在显著差异,并提出了划分海洛因吸毒者与正常人的临界参数23 。（3） 脉象模式分类脉图的人工识别80 年代初,有人对测量记录的脉象图参数在时域内进行人工测量,标定,并依此对脉象进行识别。如通过分析h1 h4 、t1 t3 、W 等这些特征峰、谷的幅度、形态及时间参数及它们的变形参数,经过大量实验得到这些参数与各脉名的对应关系,就可以用这些特征参数判断脉象类别。在特征分折方面,还可以来用统计方法,计算脉图采样点的均值向量、协方差矩阵等统计特性,作为脉象判别的依据。通过对频谱曲线进行分析研究,同样可以得到与脉象相对应的特征描述,为脉象判别提供依据。计算机的自动识别法随着计算机运用的普及及技术的智能化日益引起人们的关注,人们越来越多地以计算机处理各种各样的信息,以代替人工的费时费力。计算机的自动识别法是用计算机对脉图进行分析,筛选各项指标,挑出主要指标,运用多因素分析法建立判别及诊断比较。金黎明等建立了一套中医脉象计算机识别软件系统。其中用汇编语言将寸、关、尺三个脉波实时采样成时间序列并进行实时动态显示,采用键盘中断功能控制切脉压力、数据采集、作图显示等。根据统计模式识别理论,在系统中建立了一个知识库,用自学习方法修改该知识库,以提高识别精度12。脉象模糊属性识别方法80 年代出现的用句法分析指导的脉象模糊属性识别方法,从根本上抛开了人工测定脉图指标的判据,它是从检测到的脉搏波上进行采样、基元抽取及基元属性提取等,然后作分类,这就使得计算机识别有可能突破医生的水平。模糊聚类法用于人体脉象的识别研究也获得了较高的正确率24。王炳和等对脉搏声信号进行AR 模型拟合来完成特征提取,并通过K-L( Karhunen - Loeve) 变换实现特征压缩,然后讨论了一种新的FUZZY 聚类方法F-PFSR 聚类法,最后给出了对临床实测脉象信号聚类的实验结果。但研究结果显示这种聚类的正确率还有待于提高25。人工神经网络(ANN) 技术近年来兴起的人工神经网络(ANN) 技术是对人脑神经元结构和功能的简化与模拟,已在模式识别和故障诊断领域显示出了极大的应用潜力和优越性,目前已有学者采用ANN 方法对中医脉象进行辨识,通过大量脉象信号样本的学习和临床检验,取得了较高的正确识别率。王炳和等用传统的模糊聚类方法对4种常见脉象(平、弦、滑、细脉) 识别的正确率平均约为75 % ,而采用神经网络方法对这4 种脉象进行识别的正确率平均达到87 %27。胡家宁等基于脉象模糊性处理的要求,提出一种以人工神经网络为手段的脉象智能分析系统模型。该人工神经网络辨识系统不以单一脉本身为处理对象,而考虑它是否是某些足以将其区分的特征的组合,通过对采样数据的实际处理,按照各特征网络训练的要求,形成了样本数据库,探讨了神经网络用于脉象分析的特点,系统分析结果证实了人工神经网络用于脉象分析的可行性和优势28。第三章 LabVIEW分析工具LabVIEW 是一个基于图形化编程语言的开发环境。这种图形化的程序开发方式比文本代码更自然、更直观。可以通过各种交互式的控件选板、对话框、菜单及数以百计的函数模块（通常称为VI 程序）来使用这些工具和函数进行编程。可以将这些VI 模块拖拉到程序框图中，并定义它在应用程序中的功能。这种方法大大缩短了从配置解决方案到最终完成开发所花费的宝贵时间。NI LabVIEW 解决了功能强大又灵活易变的编程语言与基于配置、简单易用的编程工具之间历来存在着的矛盾。它所包含的各种特性使其成为开发测试、测量、自动化及控制应用的理想工具，可以提供与编程经验相匹配的用户界面，从而可以迅速地开发应用系统，完成产品设计验证与自动化控制等应用。还可以交互式地配置LabVIEW 中的各种函数，并随时观察配置效果，而无需等到完成整个程序编制时才能看。另外，LabVIEW是建立在功能齐全的编程语言的牢固基础上的，因此可以充分利用功能强大的、用户可自定义的程序组件及构架。LabVIEW程序称为“虚拟仪器程序”，简称VI。VI包括三个部分:程序前面板、程序框图和图标/连接器端口。在计算机显示屏幕上利用LabVIEW 提供的功能库开发工具产生一个程序前面板，即仪器的虚拟面板。在程序前面板上，输入量称为控制器，输出量称为指示器。控制器和指示器是以各种图标形式出现在前面板上，如开关、旋钮等。在后台则利用图形化编程语言编写框图程序，构成一个VI，与程序前面板对应。框图程序由端口、节点、图框和连线构成。其中端口被用来同程序前面板的控制器和指示器传递数据，节点被用来实现函数和功能调用，图框被用来实现结构化程序命令，而连线则代表程序执行过程中的数据流。LabVIEW 是一种结构化开发平台。结构化是指LabVIEW 的程序完全支持顺序结构、循环结构和条件结构三种标准结构，同时VI也是层次化和模块化的，可用作其它程序的子程序。VI被其它程序调用时，称之为Sub VI。用户可以把一个题目分解为一系列的子任务，每个子任务还可以进一步分解成许多更低一级的子任务，直到把一个复杂的任务分解为许多子任务的组合.首先设计Sub VI完成每个子任务，然后将之逐步组合成能够解决最终问题的程序。 这次毕设中主要用到的函数模块包括端口数据的读写（VISA read and write），时域分析，频谱分析，数据记录，等等。通过使用labVIEW可以从USB端口以比特的格式来读取数据，存储到计算机，并进行各种分析运算而不用增加额外的硬件设备。第四章 存在问题从上世纪50 年代至今,广大学者在脉象信号分析方法方面的研究已日渐深入。从单一的时域分析到小波分析,从最早的人工脉图识别到人工神经网络技术的应用,已逐步实现模拟人脑神经元结构和功能对脉象信号进行识别。但从这些方法的研究和应用现状来看,仍存在许多不足之处:在时域分析法存在明显的不足: (1)“脉象图”中的许多时域特征(如“重波前波”、“切线斜率”等) 不明显、很难准确确定, 仍凭经验估计, 随机误差很大。(2) 时域脉图法的特征参数很多, 目前不能确定出统一的标准。(3) 时域脉图法往往是分析一个周期的波形特征, 不能将脉搏所包含的全部信息利用和体现出来, 因为它仅仅建立在一个周期曲线的某些点上。所以, 时域内对脉象的识别正确率很低(仅约50% 60% )。在频域分析法中存在的不足：特征值提取的还不是很明确，没有把频域中的参数标准化。脉象的计算机识别主要困难在于: (1) 脉象信号的特征差异不仅表现在时域波形的形态上, 而且表现在频域的能量分布、频谱的形状及韵律等特征上。(2)中医所言的同一脉象, 在不同人之间, 其时域形态也存在差别。因此到目前为止, 脉象的计算机特征提取和识别仍令人很不满意。仅仅建立在以时域特征为基础的计算机识别效果, 是不可能达到医生的诊断水平的。整体的分析中存在的不足：(1)Lab view的运用不是很多，如何应用Lab view建立一个完整的脉搏信号采集系统还是个问题；(2)与临床的结合不够紧密,仅限于小样本的实验研究,难以提供对临床诊疗有价值的参考依据; (3) 脉象特征提取与识别的方法不统一,难以临床推广。第五章 展望未来1、统一脉压采集仪器，脉诊的分析方法和标准化；2、将完整的和动态的脉诊研究和临床结合起来；3、应用一些现代信号处理技术并且寻找脉诊的新突破；4、将一些其它的诊断方法结合进来，例如舌头诊断、心电图、脑电图。参考文献：1 陶祖莱. 生物流体力学. 北京: 科学出版社, 19842 L ing YW , Peter C. 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