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1、脉诊信息分析和识别方法评析论文.freelin。时域分析法主要分析脉波波幅的高度和脉动时相的关系。通过对脉图幅值和时值的分析,可以了解脉动的频率和节律,脉力的强弱,脉势的虚实和脉象形态特征等。崔玉田、赵恩俭等是较早对古代脉学理论和现代实研进展进行系统梳理的研究者,其专著《中医脉学研究》、《中医脉诊学》中涉及到一些脉图时域特征分析的内容。其后,.freel维空间到n维空间复杂的非线性映射。神经网络具有强大的模式识别能力,可以对任意复杂状态或过程进行分类和识别。但是,必须首先用反映输入特征量的大量样本对网络进行学习训练后,才具有
2、这种功能。神经网络有两个与用传统方法进行信息处理完全不同的性质：第一,神经网络是自适应和可以被训练的,它有自学习能力。如果它的输出不满足期望的结果,网络可以自动调整每个输入值的权重,产生一个新的结果,整个修正过程可以通过训练算法来实现。第二,神经网络本身就决定了它的大规模并行机制,也就是说,神经网络从原理上看比传统方法要快得多,它擅长通过大量复杂的数据进行分类和发现模式或规律。岳氏23基于BP神经网络,选择1456例患者作临床脉象检测,总体准确率92%,不仅对平、浮、沉、迟、数、虚、实、滑、涩、洪、弦、促、结、代等基本脉有较
3、高的识别率,对于由上述基本脉构成的临床常见的相兼脉也有相当高的识别能力(82%)。研究过程中,解决了构建合理的神经网络结构、各层神经元数量的确定、选择合理的学习速率、脉象信号特征值的选取、神经网络的训练等关键问题。胡氏等24以人工神经网络为手段,以提取脉象信息为目的,由临床采样数据形成了网络训练输入特征向量库,不以单一脉本身为分类对象,而考虑它是否是某些可识别特征的组合,建立了浮沉、弦滑、迟数等一组脉象特征网络。证实了人工神经网络用于具有模糊性的脉象特征的识别和分类是可行的,带智能处理的特色,其分辨准确率可达90%。5模糊属
4、性识别方法20世纪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模式,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。王氏等25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
5、提高。6可视化分析牛氏等26利用彩色Doppler超声成像技术检测到寸口桡动脉等处血管的径向张缩、轴向收缩和轴心位移组合成的三维运动,提出与脉管三维运动有关的脉象变化规律;同时应用该技术还可以在活体上直接观察到中医所谓的“斜飞脉”、“反关脉”及在寸口处并行的“双管脉”。张氏等27-28运用具有B超和压力复合传感器的可视化脉动信息采集和分析装置,对桡动脉三维运动和脉诊“位、数、形、势”属性的关系进行了探索性研究,发现了二者之间的对应关系,为解决“脉形”、“脉势”等研究难点提供了新的思路和方法。张氏等29自主研制了一种图像化脉搏
6、传感器。通过对沿血管横截面方向的14个网格点轨迹的检测,提取得到了脉搏波形,并计算得出脉搏频率,同时给出脉搏振幅、脉宽信息测量的定性说明。研究表明,本系统能够有效提取多维脉搏特征信息,为中医诊断客观化和科学化提供了一种新的手段和方法。7其他方法7.1混沌分析方法李氏等30借助动态心电图记录获取心电RR间期的变化信息的混沌分析方法手段——Lorenz图,观察脉象速率、节律的改变,将医生靠个体感觉的判断变为具有可视性、直观性和连续性的图形表达,可客观地量度脉象的改变程度和性质。认为虽然Lorenz图无法量度脉搏形态的变化,但有时
7、脉搏的形态与速率相关,如沉迟、洪数等特异性的复合脉象,这也许是继续研究的切入点。7.2整体动态方法刘氏等31在自行研制的具有新型点阵式传感器的脉象仪的基础上,建立了一种新的分析方法。该方法通过绘制整体脉搏-脉体时空综合图,以反映脉体、脉力、脉长;整体脉搏-脉势时空综合图,以反映脉宽、脉体、脉流、脉力;整体脉搏-脉流时空综合图,以反映脉流、脉长、脉宽等,从而准确反映脉搏整体动态变化,使脉象的“位、数、形、势”在整体上得到动态体现。7.3金氏脉学方法魏氏等32根据金氏脉学的基本思想：三对基本概念、二个基本规律和一个基本原理,设计
8、了独特的脉搏分层测量系统,克服了原有脉象仪的单点单面采样,实现了自动多层面信息采集。对脉搏波进行“多层分析”,实现对疾病“定性、定位、定量”的诊断。7.4分形方法杨氏等33探索了分形理论在脉象特征提取中的应用。研究结果表明,不同类别的脉象信号具有不同的分形维,这为采用分形理论进行目标特征提
