基于智能机械臂的脉象采集分析系统的研究

中医脉诊客观化对中医的传承和发展至关重要,如何快捷的采集到更加丰富全面的脉象信息,降低脉诊设备对用户的使用门槛是推广中医发展的第一步.针对现有脉象传感器存在着采脉模式单一,硬质传感器对使用者要求较高,设备自动化程度低等缺点,使用智能机械臂和中医诊脉理论设计了智能脉象采集分析系统.该系统使用DOBOT机械臂并结合新型压力传感器作为寻脉工具,使用微处理器控制机械臂与气泵结合实现智能寻脉和脉象采集,不仅大大降低了用户对于脉位辨识的难度,也能采集到丰富无损的脉象信息,为脉诊仪提供了一种全新的采集模式.     

基于脉象频谱分析的无线脉诊仪系统设计与实现

以中医脉诊理论为依托,以近年来发展的脉象频谱分析理论为指导,介绍一种新型基于脉象频谱分析的无线脉诊仪系统。该系统由脉象传感器模块、信号采集处理模块、信号接收模块和上位机分析显示模块组成。以无线传输的方式进行通信,采集到的脉搏信号在上位机中进行离散快速傅里叶变换得到各个谐波波形。仿真和实验数据显示,系统工作稳定、数据传输可靠,符合设计要求。     

柔性传感器智能脉诊系统信号采集处理技术

脉搏诊断仪器的研发和使用为传统中医的智能诊断提供了客观基础,但现有的脉搏诊断设备没有考虑采集部位（寸、关、尺）与压力（浮、中、沉）共同作用时对诊断结果的影响,诊断精度仍有提升空间。为了更加准确地识别脉象,本文提出了一种基于柔性传感器的智能脉诊系统和相应的脉搏信号处理方法。在寸、关、尺采集部位安装3个阵列柔性传感器,通过设置浮、中、沉不同压力阈值,获取多组脉象信号,接着提取信号特征,并基于多重集典型相关分析（Multi-set canonical correlations analysis,MCCA）方法对多通道特征进行融合,以获得更多脉搏信息。实验结果表明,本文所提方法在4种典型脉象分类中,脉象分类准确度得到进一步提升。本文设计的采集部位、压力相结合的脉象感应方法可以模拟还原中医诊断过程,有助于提取真实的脉搏信号,为后续基于柔性传感器的智能脉搏诊断设备的研发提供了理论基础和参考价值。     

基于ARMS3C2410的便携式脉象仪

我们致力于设计并研发一款便携式智能中医脉象健康监测设备,以解决现代快节奏中的健康问题。本设备是一款基于ARM的便携式智能监测设备,硬件部分的核心是S3C2410处理器。该微控制芯片内部包含了定时器部件(RTC)和A/D转换部件,脉象信号由脉象传感器采集,正常的脉象波信号是一种微弱的电压信号,因此脉象波信号采集电路中设计了放大电路、滤波电路等,以便脉象波信号幅值符合要求,经A/D转换部件变成数字信号输入微控制器并通过以太网端口输出,系统采用基于因特网的接入方式,TCP/IP协议栈使得嵌入式系统可以通过Internet将通信距离无限扩展,以长距离监控自身身体状况。     

基于驻极体传声器的脉象检测系统和方法

为了探究脉搏振动产生的声音信号与标准脉象信号之间的关系,设计了基于驻极体传声器的脉象检测系统,利用双传感器同时采集桡动脉脉象信号。通过对两路信号的分析,得到了脉搏声音信号与标准脉象的一阶导数信号具有强相关性的结论,提出了由脉搏声音信号获取脉象信号的方法,由此获得的脉象图形具有明显的脉象特征,和标准的脉象图形的相关系数大于0.85,也具有很强的相关性,说明这种脉象信号获取方法符合中医脉诊客观化要求,可以用于脉象信号的获取。     

基于中医机器人平台的脉诊技术研究

中医脉诊的客观化即把中医师主观上对脉象的感知转换为客观上数字化的脉象信号，有利于中医的传承发展和诊断标准的统一，同时有助于实现脉象的远程诊断。针对现有脉象仪需要去特定场合进行诊断，或者计算能力和存储能力受限的问题，研发了基于家庭中医机器人平台的脉象采集和分析系统，该系统采用机械加压方式采集不同压力下的脉象信号，将采集到的数据传至云服务器，云服务器对脉象信号进行分析并下发诊断结果，结合以往数据来分析疾病趋势，这样可以针对每个患者进行个体化的信息记录，实现以病人为中心的治疗。     

基于多传感器技术的中医脉象复放系统

为了改进当前脉象模拟技术一致性较差,未考虑中医师的取脉位置和应指压力等缺点,本文设计了新型脉象发生器和仿生模拟手,依据多传感器信息融合技术智能检测中医师的取脉位置和应指压力,实现了人体26种临床脉象数据库脉象和采集被试者脉象的准确复放。通过实验验证,该系统复放波形、脉图与输入波形间的相关系数Rxy均大于0.85,具有显著相关性;脉象主要特征值误差在5%以内。经多名老中医盲测,本复放系统可应用于中医脉诊课堂教学测试、职业中医师培训考核、中医脉诊研究等领域。     

基于机械加压方式的便携式脉象采集分析系统的研究

针对目前脉象系统成本高、不便携带、加压模式复杂,且在家庭使用困难等缺点,依据中医脉诊原理,运用现代移动医疗新技术,在智能手机平台,设计基于新型凸轮加压模式的中医腕带脉诊系统,系统采用MINI电机驱动凸轮转动,实现了中医浮、中、沉脉象的自动加压,并通过智能手机进行采集及控制。通过与标准脉象统进行试验对比,两者获取到的脉象特征参数无明显差异,结果表明：系统性能可靠,能准确的获取人体的脉搏信息,并且通过智能手机与服务器的连接,为用户提供精准医疗,适用于个人及家庭健康医疗。     

基于柔性阵列传感器的脉象检测系统的设计

当前的脉象仪大部分采集手段单一,取脉压力的调节性差,无法模拟医生的布指方式,而且只能实现脉搏图的描记及分析,无法给出脉象的三维信息。针对这一问题研制了基于柔性阵列传感器的脉象检测系统,用硅胶制作了专门的脉搏换能器;设计了压力控制系统,实现压力自动调节,完成了对最佳取脉压力下脉象的采集;搭建了信号处理电路,实现了对脉象信号的提取和预处理;以USB-7660为核心构建了A/D采集系统,实现了对多路脉象信号的显示、存储。实验表明,该系统不仅可以有效采集到受试者的七路二维脉图,而且能清晰地观测到受试者的脉道宽度,并重建出相应脉搏波的三维传导地形图。     

穿戴式自动加压脉象采集系统设计

针对传统中医脉诊过程存在主观影响、无定量标准、脉诊过程复现困难等问题,依据中医脉诊理论,结合新型传感与物联网技术,设计了一种便携式、可穿戴的自动加压多路脉象采集系统.系统采用充气式气囊施压方法,实现中医脉诊浮、中、沉脉象的施压控制,完成手腕寸、关、尺位置的脉搏信号采集,脉象采集终端通过本地路由器连接云服务器,实现数据的云端存储、显示.为线下精准医疗场景提供硬件可行性支撑,进而可以为中医脉象识别,脉象与病症的对应验证以及传统中医学向智能诊疗发展提供技术基础.     

基于虚拟现实技术的远程中医脉诊客观化研究

虚拟现实是一门新兴的学科,它在医学上已经得到了广泛的应用。传统中医远程医疗由于在切脉上无法实现客观化．使中医远程医疗受到很大限制,而采用以虚拟现实为基础的仿真技术进行中医远程脉诊,为当前中医远程脉诊应用提供了新的发展思路。该文介绍了基于虚拟现实技术的中医远程脉诊系统实现的软硬件设计,主要解决中医远程脉诊系统实现的三个关键方面：1）患者能够协同医生完成切脉过程;2）医生能够获得患者脉象的指端感受;3）专家决策系统辅助病症决策。这对中医远程医疗在脉诊上实现客观化具有重要的理论和实践意义。     

中药提取过程控制系统的设计与应用

中药提取过程是中药生产非常重要的起始阶段,本文以我校中药设备研发中心的中药提取系统的自动控制生产线为对象,阐述计算机控制系统的设计和应用,其中包括提取过程对控制系统的要求、控制系统的硬件设计、控制系统的应用软件设计、系统的应用效果。     

基于Rough集理论的车牌汉字特征提取

车牌首位汉字特征提取和识别是一个难点。传统的车牌汉字的特征提取方法是在具有先验知识的情况下进行的,先验知识的好坏对结果有着非常重要的影响。Rough集,理论上可以从数据集中直接提取特征,不依靠先验知识。先用Rough集理论提取待识别汉字的特征,再用这些特征进行模板匹配。实验结果表明该方法有比较好的识别效果。     

基于Rough集理论的车牌汉字特征提取

车牌首位汉字特征提取和识别是一个难点。传统的车牌汉字的特征提取方法是在具有先验知识的情况下进行的,先验知识的好坏对结果有着非常重要的影响。Rough集,理论上可以从数据集中直接提取特征,不依靠先验知识。先用Rough集理论提取待识别汉字的特征,再用这些特征进行模板匹配。实验结果表明该方法有比较好的识别效果。     

脉搏波信号分析方法的研究进展

脉搏波蕴含着丰富的人体生理和病理信息,历来都受到中外医学界的重视,现已成为中西医共同的研究热点.本文从目前较为主流的几种分析处理脉搏波信号的方法出发,分析了每种方法对脉搏波信息提取和利用的现状,提出了应对脉搏波进行更为深入的研究,从而为医学脉搏信号诊断系统的设计和脉诊的临床应用提供科学的依据.     

便携式人体脉搏波形测量仪设计与实现

阐述了基于S3C2440微控制器的人体脉搏波形测量仪的设计与实现方法。从以往人体脉搏波形测量系统的不足出发详细讨论了便携式人体脉搏波形测量仪的硬件组成并给出了软件设计方法。实现了在液晶屏上直接显示脉搏波形,经试验证明这套设计测得的脉搏波形基本达到了标准脉像仪的精度同时也提高了系统的响应速度,且仪器成本低,可靠性高,操作方便。     

优化强化学习路径特征分类的脉象识别法

脉象识别是中医诊断的重要手段之一。长期以来,依据个人经验进行的脉诊制约了中医的推广与发展。因此,利用传感设备进行脉象识别的研究正在逐步展开。针对神经网络识别脉象的相关研究中,存在需要大量训练数据集,以及存在处理“黑箱”和时间花销较大等问题,在强化学习的框架下,提出了一种采用马尔可夫决策和蒙特卡罗搜索的脉象图分析法。首先依据中医理论对特定的脉象进行路径分类,然后在此基础上为不同的路径选择代表性特征,最终通过对代表性特征的阈值对比完成对脉象的识别。实验结果表明,所提方法可缩减训练时间和所需资源,并可保留完整的经验轨迹;且在提高脉象识别的准确率的同时,还可解决数据处理过程中的“黑箱”问题。     

面向铁路文本分类的字符级特征提取方法

铁路文本分类对于我国铁路事业的发展具有重要的实用意义。现有的中文文本特征提取方法依赖于事先对文本的分词处理,然而面向铁路文本数据进行分词的准确率不高,导致铁路文本的特征提取存在语义理解不充分、特征获取不全面等局限性。针对以上问题,提出了一种字符级特征提取方法CLW2V(Character Level-Word2Vec),有效地解决了铁路文本中专业词汇丰富且复杂度高所导致的问题。与基于词汇特征的TF-IDF和Word2Vec方法相比,基于字符特征的CLW2V方法能够提取更为精细的文本特征,解决了传统方法依赖事先分词而导致的特征提取效果不佳的问题。在铁路安监发牌数据集上进行的实验验证表明,面向铁路文本分类的CLW2V特征提取方法优于传统的依赖分词的TF-IDF和Word2Vec方法。     

AAM在多姿态人脸特征点检测中的应用

主动表观模型AAM是经典的特征点检测方法,但是受到其线性预测模型能力的限制,当初始位置偏离目标位置过大时,很难收敛到正确位置,因此传统的单一AAM模板很难满足多姿态人脸特征点检测的要求。针对此问题,提出了一种基于多模板AAM的人脸特征点检测方法：首先定义模板相似度和人脸特征点,将人脸姿态划分为若干类,每一类姿态训练一个特定的AAM模板;然后对测试样本,利用每个AAM模板搜索特征点,并计算搜索结果与模板的相似度,选择相似度最大的AAM模板的搜索结果作为最终的特征点检测结果。通过相似度选择模板的方法可以为AAM搜索提供相对偏离较小的初始位置,因此可以精确地检测特征点。在东方人脸数据库上的实验结果证明了模板选择的必要性和相似度定义的合理性。在整个数据库上的测试结果表明,92.11%的测试图像均可以通过相似度准则选择到正确的AAM模板,从而可以精准地检测特征点;99.92%的图像可选择到正确的AAM模板或其相邻模板,故可以检测到较为准确的特征点。