[0001] 本发明涉及生物信号处理技术领域，尤其是一种脉搏波波形质量等级划分与稳定波形提取方法。

[0002] 脉搏波是人体健康检测的重要信号来源，随着传感器技术的发展，人们可以从人体体表多处快速、无创地获得脉搏波信号。由于脉搏波包含丰富的人体血液动力学信息，临床上常采用脉搏波波形分析方法提取出来相关生理参数，如反射波增强指数(Augmentation Index，AI)，心率(Heart Rate，HR)等，来进行无创的心血管健康评估。

[0003] 然而，无创检测方法的计算机分析软件对脉搏信号质量评估环节重视不够，倘若参数计算时使用的一个或几个心动周期内的脉搏波形存在严重质量问题，会导致计算结果不可靠。针对这一个问题，常用的方法是人工波形判断和计算平均值相结合的方法来评估结果是否可靠。一方面，通过人工肉眼观察来获得“稳定”的脉搏波信号，这种方法存在人工的主观影响，且可能在实际应用中需要多次操作才能采集到符合要求的脉搏波信号；另一方面，通过计算机软件使用平均值来降低异常值的影响，但无法从根本上去除影响。已有研究采用信号质量指数(Signal Quality Index，SQI)来评估一段连续信号的质量，常用的信号质量指数有峰度、偏度。但是这些指标的计算方法复杂，且是针对一段连续的脉搏波波形，评估结果一般只有好和坏两种区别，是一种粗糙的评估方法，无法针对每一个单周期脉搏波进行进一步的评估。一般而言，脉搏波波形由于随着年龄增长，疾病进程，脉搏波的轮廓也会发生一定程度的改变。明显的，随着年龄的增长，重博波会不断的前移，以至于无法肉眼区别，或者由于检测时的噪声影响，使得某一个单周期脉搏波的形态产生较大变化。如果将这种“异常”的单周期脉搏波作为分析对象，将会导致分析结果出现偏差。

[0043] 如图1所示，一种脉搏波波形质量等级划分与稳定波形提取方法，该方法包括下列顺序的步骤：

[0044] (1)获取体表采集部位的脉搏波信号，对脉搏波信号进行预处理，得到待定脉搏波波形S1；

[0045] (2)对待定脉搏波波形S1进行单周期脉搏波分割，得到单周期脉搏波集合P；

[0046] (3)对单周期脉搏波集合P的合格脉动周期进行识别，得到脉动周期合格的单周期脉搏波集合P_T，判断脉动周期合格的单周期脉搏波集合P_T是否满足约束，若脉动周期合格的单周期脉搏波集合P_T满足约束，则转到步骤(4)，否则，标记单周期脉搏波集合P的波形质量等级为第4等级，转到步骤(6)；

[0047] (4)对脉动周期合格的单周期脉搏波集合P_T的合格主波进行识别，得到主波合格的单周期脉搏波集合P_TP，判断主波合格的单周期脉搏波集合P_TP是否满足约束，若主波合格的单周期脉搏波集合P_TP满足约束，则转到步骤(5)，否则，标记脉动周期合格的单周期脉搏波集合P_T的波形质量等级为第3等级，转到步骤(6)；

[0048] (5)对主波合格的单周期脉搏波集合P_TP的合格重搏波进行识别，得到重搏波合格的单周期脉搏波集合P_TPD，判断重搏波合格的单周期脉搏波集合P_TPD是否满足约束，若重搏波合格的单周期脉搏波集合P_TPD满足约束，则标记重搏波合格的单周期脉搏波集合P_TPD的波形质量等级为第1等级，转到步骤(6)，否则，标记主波合格的单周期脉搏波集合P_TP的波形质量等级为第2等级，转到步骤(6)；

[0049] (6)稳定波形提取和质量等级标记：将单周期脉搏波按照时间顺序合并为一段稳定的脉搏波波形S，并标记稳定的脉搏波波形S对应的质量等级。

[0050] 所述步骤(1)具体是指：从全身任一采集部位采集脉搏波，所述采集部位包括主要动脉部位和易于获取脉搏波的体表部位，将采集到的脉搏波信号记为原始脉搏波信号，对原始脉搏波信号进行去除高频干扰、基线漂移的预处理操作，获得的波形记为待定脉搏波波形S1，待定脉搏波波形S1中包含多个连续的脉动周期信号和或杂乱信号。

[0051] 所述步骤(2)具体包括以下步骤：使用差分阈值法对待定脉搏波波形S1进行分割，得到N个单周期脉搏波，N个单周期脉搏波集合记为P，即P＝{Pi|i＝1,2,…，N}，具体为：

[0052] (2a)对待定脉搏波波形S1进行一阶差分运算，获得一阶差分波形S2；

[0053] (2b)将一阶差分波形S2平均划分为m段，提取出每一段一阶差分波形的最大值，共m个段最大值，分别为M1,M2,……Mm，则差分信号的阈值θ为:

[0054]

[0055] 其中,k为0到1的权重系数，取值为0.6， 为m个段最大值的平均值；

[0056] (2c)遍历一阶差分波形S2，提取出大于阈值θ的局部最大值点的位置，这些点记为差分最大值待定点集合Pos，依次标记为Pos1、Pos2、……、PosN、Pos(N+1),即Pos＝{Posi|i＝1,2,…，N,N+1}；

[0057] (2d)所述差分阈值法是指：对每一个差分最大值待定点Posi，依次逆序向前遍历一个窗的差分波形，窗的长度L为:

[0058] L＝t×Fs

[0059] 其中，Fs为信号的采样频率，t为脉搏周期的加权系数，取值为0.3；

[0060] 在第i个窗中，寻找第一个一阶差分信号小于0的点的位置，记为Ai，若没有找到，则将起始待定点Ai的位置设置为当前窗的起点位置，Ai＝Posi,表示Ai是一个虚的位置点，作为后续剔除的标记，这些点记为起始待定点集合A，依次标记为A1、A2、……、AN、A(N+1)，即A＝{Ai|i＝1,2,…,N,N+1}；

[0061] (2e)将待定脉搏波波形S1按照起始待定点A1、A2、……、AN、A(N+1)依次分割为独立的单周期脉搏波，其中，A1点和A2点之间的单周期脉搏波记为P1，A2点和A3点之间的单周期脉搏波记为P2，……，AN点和A(N+1)点之间的单周期脉搏波记为PN，这些单周期脉搏波集合记为集合P，即P＝{Pi|i＝1,2,…，N}。

[0062] 所述步骤(3)具体包括以下步骤：

[0063] (3a)对于每一个单周期脉搏波，计算其脉动周期的时间间隔集合T，依次记为T1、T2、……、T(N‑1)、TN：

[0064] Ti＝Ai+1‑Ai

[0065] 其中，i为1到N的整数，Ai为起始待定点；

[0066] (3b)在时间间隔集合T中，对于第i个时间间隔Ti,若起始待定点Ai是一个虚的位置点，即Ai与差分最大值待定点Posi位置重合，Ai＝＝Posi，则从时间间隔集合T中剔除掉时间间隔Ti，否则保留时间间隔Ti，所有保留下来的时间间隔Ti的集合记为聚类集合Set1，如图2所示；

[0067] (3c)对聚类集合Set1进行聚类分析：使用K‑means算法对聚类集合Set1进行3簇聚类，选择中间个数最多的簇作为聚类结果，获得时间间隔T的聚类结果，将对应的单周期脉搏波波形集合记为P_T＝{Pi|i＝1,2,…,N_T且N_T<＝N}，并统计个数N_T；所述约束是指：N_T是否满足阈值c×N，若N_T≥c×N,c为聚类系数，c∈(0.5,1)，则转到步骤(4)，否则标记单周期脉搏波集合P为第4等级波形，无法进行后续分析，转到步骤(6)。

[0068] 所述步骤(4)具体包括以下步骤：

[0069] (4a)对于每一个单周期脉搏波P_Ti,使用差分阈值法识别波形中的主波点位置，计算起始点A_T到主波点的时间间隔TPi；主波点位置识别的差分阈值法是指在起始点A_T向后一个时间窗内，第一个一阶差分波形S2小于0的点为主波点；

[0070] (4b)将所有主波点的时间间隔TPi合并为聚类集合Set2，对聚类集合Set2进行聚类分析，将对应的单周期脉搏波波形集合记为P_TP＝{Pi|i＝1,2,…,N_TP且N_TP<＝N_T}，并统计个数N_TP；所述约束是指：N_TP是否满足阈值c×N_T，c为聚类系数，c∈(0.5,1)：若N_TP≥c×N_T，则转到步骤(5)，否则，标记单周期脉搏波集合P_T为第3等级波形，无法进行后续分析，转到步骤(6)。

[0071] 所述步骤(5)具体包括以下步骤：

[0072] (5a)对于每一个单周期脉搏波P_TPi，使用差分阈值法识别波形中的重博波点位置，计算起始点A_TP到重博波点的时间间隔TPNi；重博波点位置识别的差分阈值法是指在主波点向后一个时间窗内，第一个一阶差分波形S1大于0的点为重博波点，若不存在这样的点，则取一阶差分波形S1的局部最大值点为重博波点；

[0073] (5b)将所有重博波点的时间间隔TPNi合并为聚类集合Set3，对聚类集合Set3进行聚类分析，将对应的单周期脉搏波波形集合记为P_TPD＝{Pi|i＝1,2,…,N_TPD且N_TPD<＝N_TP}，并统计个数N_TPD，所述约束是指：N_TPD是否满足阈值c×N_TP，c为聚类系数，c∈(0.5,1)：若N_TPD≥c×N_TP，则标记单周期脉搏波集合P_TPD为第1等级波形，重博波特征稳定，转到步骤(6)，否则标记单周期脉搏波集合P_TP为第2等级波形，主波特征稳定，转到步骤(6)。

[0074] 所述步骤(6)具体是指：若单周期脉搏波是从步骤(3)获得的，则将单周期脉搏波集合P中的单周期脉搏波按照时间顺序合并为一段稳定的脉搏波波形，记为S，波形质量等级为第4等级；若单周期脉搏波是从步骤(4)获得的，则将脉动周期合格的单周期脉搏波集合P_T中的单周期脉搏波按照时间顺序合并为一段稳定的脉搏波波形，记为S，波形质量等级为第3等级；若单周期脉搏波是从步骤(5)获得的且结果是主波特征稳定，则将主波合格的单周期脉搏波集合P_TP中的单周期脉搏波按照时间顺序合并为一段稳定的脉搏波波形，记为S，波形质量等级为第2等级；若分析结果是从步骤(5)获得的且结果是重博波特征稳定，则将重搏波合格的单周期脉搏波集合P_TPD中的单周期脉搏波按照时间顺序合并为一段稳定的脉搏波波形，记为S，波形质量等级为第1等级；最终获得稳定的脉搏波波形S及其相应的质量等级。

[0075] 如图3所示，对于每一个单周期脉搏波，波形的主要组成包括主波、重博波和反射波，本发明使用基准点来描述这些波形成分。一般地，一个单周期脉搏波的主要基准点有起始点A、主波点P、重博波点D、斜率点K、反射点R和降中峡点N。使用坐标轴描述形式来描述波形特性，基准点的坐标轴形式为：(时间参数，幅值参数)。本发明技术方案中以起始点A、主波点P和重博波点D为基准点，使用时间参数对脉搏波轮廓进行了简易描述。类似的还可以将幅值参数和其他基准点(如降中峡点N等)纳入作为波形特性的描述，也在本发明的保护范围内。

[0076] 此外，对于波形特性的描述也不限于坐标轴形式的描述，如图4所示，是一种三角形的波形特性描述方法，共有三个三角形：三角形1(起始点A，主波点P，降中峡点N)、三角形2(起始点A，主波点P，重博波点D)和三角形3(起始点A，主波点P，起始点A’)。

[0077] K‑means聚类方法，获得3个簇中的中位簇，可以自适应的选择指标中的众数数据，去除掉较大或者较小的离群值，并且结合设计的度量阈值，可以判断中位簇的聚类效果是否稳定。若不稳定，则当前脉搏波波形质量等级不满足目标特性的要求，质量标记为最接近的目标特性等级。若稳定，则当前脉搏波波形质量等级满足目标特性的要求，继续进行下一个目标特性的判断。

[0078] 目标特性的判断是应当是有顺序要求的。一般地，应当按照周期性、主波、重博波、反射波的顺序依次进行特性判断，每一种特性的判断应当在前一种特性判断的基础上进行。首先，应当对整个待定脉搏波波形S1进行周期性判断，即波形中是能识别出来脉动周期的；然后，对每一个单周期脉搏波的主波特性进行识别，并判断整体的主波特性是否稳定，即波形中是能识别出来稳定主波的；其次，对每一个单周期脉搏波的重博波特性进行识别，并判断整体的重博波特性是否稳定，即波形中是能识别出来稳定重博波的；最后，对每一个单周期脉搏波的反射波特性进行识别，并判断整体的反射波特性是否稳定，即波形中是能识别出来稳定反射波的。

[0079] 本发明中目标特性的判断是可以拆解组装的。在实际应用中，若只是关注心率是否异常的识别，则只需要对脉动周期的特性进行判断；若关注心脏射血功能的评估，则需要先对动脉周期特性进行判断，再对主波特性进行判断；后续更加细化的关注，则依次类推。因此，其他基于部分波形成分特性的描述方法(如基于主波，基于重博波等)，也应当在本发明的保护范围内。

[0080] 一个直观的效果如图5所示，待定脉搏波波形S1被分割为N个单周期脉搏波，按照时间顺序依次记为P1、P2、……、PN，通过本发明的方法，单周期脉搏波P5由于主波特性的“异常”被首先剔除，接着，单周期脉搏波P3由于重博波特性的“异常”被剔除，其他的单周期脉搏波依次类推。最后所有通过波形特性检查的单周期脉搏波P1、P2、P4、P6、……、PN_TPN被单独提取出来，合并为新的脉搏波波形，记为稳定脉搏波波形S，可以直观地看到，稳定脉搏波波形S中，脉动周期稳定，主波稳定，重博波稳定，因此质量等级为第1级。

[0081] 综上所述，在基于脉搏波波形分析的研究中，本发明能够优先剔除掉异常单周期脉搏波，避免了异常数据的影响，比使用平均值方法的结果更加准确，为后续分析结果的可靠性提供了保证。此外，本发明所提出的方法的中间结果(如基准点位置)也可以用于后续的脉搏波波形分析。