基于MATLAB的中医脉诊仪的设计与实现

王逸群 叶燕语 张雪燕

重庆大学光电工程学院，重庆 400044

基于MATLAB的中医脉诊仪的设计与实现

王逸群 叶燕语 张雪燕

重庆大学光电工程学院，重庆 400044

脉诊是中医诊断中的瑰宝，但相比西医诊断的发展，中医脉诊方法和理论发展还停留在主观臆断与经验之中。笔者基于MATLAB设计了脉象实时采集系统，建立了100－40－15－5的四层的BP神经网络，对五种脉象进行识别。利用滤波、去基线漂移、归一化等预处理，大大提高了脉象识别的准确性，使其准确率达到90.8%，为发展中医脉诊数字化、客观化，脉诊仪的小型化提供了一种行之有效的方法。

中医脉诊仪；实时；预处理；神经网络

中医博大精深，脉诊于中医也有着悠久的历史， 《难经》就记载 “独取寸口”候脉言病，所以寸口诊脉是中医诊断学中重要的内容。但是，脉诊在一定程度上取决于医生的主观经验判断，有时导致很难客观把握。为了研究脉象与诊病的内在机理，本项目基于MATLAB设计了中医脉诊仪，结合中医诊断理论与人工智能技术识别脉象，为脉诊客观研究提供了一种方法。

1 脉象采集系统设计

脉象是手指感觉脉搏跳动的形象，脉象的产生与心脏的搏动，心气的盛衰，脉管的通利和气血的盈亏及各脏腑的协调作用直接相关［1］。脉象的具体表现是脉搏信号，它是一种微弱的生理信号。本设计利用HK－2000H压阻传感器采集脉相，该传感器集成了信号调理电路、A／D转换电路、串行通信等电路，可以将脉象的模拟信号转换为数字信号并通过USB与计算机通讯。

因脉搏信号具有复杂、易变等特点，本项目设计了定位系统与充气加压系统。可以防止因环境与自身的振动而导致脉搏信号的畸变。

为了模仿浮、中、沉三种取脉压力，在充气加压系统中加入了压力表，为后续脉象分析打下基础。

图1 数字脉象采集系统

2 软件设计

2.1 信号采集与动态显示 该传感器波特率为9600bps，采样频率200HZ，数据格式为8位数据位。当计算机向其发送2032H时，开始自动采样，发送2033H时，停止采样，这样就可控制传感器的采样。

MATLAB数据采集工具箱是一个很好的平台，本设计利用MATLAB的“serial”函数，对串口进行操作，设置与串口相对应的波特率、数据位、停止位等参数，向其发送采样信号，并利用“callback”回调函数，以背景擦除模式动态绘制出数据图像，这样即得到实时的脉搏信号图。

在绘图中，把三个采集到的点平均为一个点画出，这样就使得原本200HZ的采样频率变为66.6HZ，在后面的分析中，可以得知脉搏信号多集中在20HZ以下，这样足以满足香农采样定理，也减少了计算机实时绘图的负担。

2.2 数据预处理与特征提取在时域波形方面，采集到的数据因呼吸、温度和外界振动导致基线漂移。在查阅资料后，使用MATLAB编制带阻滤波器进行去基线漂移，但因不同脉象的噪声频带有所不同，滤波器衰减并非理想，去除效果不佳。改用拟合插值法，对波谷值识别，用样条差值函数（‘spline’）插值并去除，这样就使基线漂移的问题得到解决，并为归一化与神经网络的识别打下了基础。因脉象的个体差异，在时域中很难寻找脉搏跳动的频率，并且精度不能满足要求。利用快速傅立叶变换 （FFT）对脉搏信号进行分析，可以发现，脉搏的图像大多集中在0～20HZ。并且脉象是一种周期性极强的生理信号，所以可以从频域中提取基波的频率，这也就是脉率。在实际的操作中，因采样频率为66.6HZ，数据量为1024个脉象点，所以选择4×1024点的FFT可以达到脉率精度为1／min的要求，从而实现了脉率的精确获取。

图2 基线漂移去除前后脉象对比图

2.3 人工智能方法进行脉象识别 BP神经网络是把高维向量做多次变换，映射到输出空间，并根据设定的判决门限，在输出空间中进行划分的方法。在一个具有无限 “隐层”节点的单隐层BP网络可以实现任意从输入到输出的非线性映射［2］，本设计用神经网络对脉象进行模式识别，需要结合中医脉诊要素进行输入输出样本的选取。

图3 神经网络示意图

脉象要素特征的界定十分模糊，中医文献常从位、次、形、势四个方面加以分析。脉位，主要是脉搏跳动的部位，通过压力表，将取脉的最佳压力作为特征量，来区分浮、中、沉三个位置。脉次，即脉率，将频域中提取的频率作为其特征量。脉型与脉势，即脉搏跳动的形态与趋势，设计提取单次脉搏跳动的图像，来表现其特征。

对于脉象的种类，本项目参考标准脉象图［3］，并咨询专业医师，在人群中广泛寻找典型脉象，并提取特征量作为神经网络的训练样本。经过大量的实验与计算，采用100－40－15－5的四层神经网络（动量BP算法）进行脉象识别的效果较好，并用采集到的多组测试样本进行系统的验证。

2.4 人机交互界面设计 为使用户能够友好、便捷的操作，本项目设计了MATLAB的图形用户界面（GUI）。只需按操作点击按钮，即可将实时图像、数据、分析结果和诊断建议显示在界面上，方便人机交互。

图4 GUI界面的设计

最后，利用VC＋＋编译器将MATLAB的GUI文件编译成EXE可执行文件。这样，没有MATLAB的用户也能够操作与使用，扩大了受众群体。

3 结果

本项目设计了小型化的便捷脉诊仪，基本满足了脉象采集、分析与识别的要求，并五种脉象 （常、沉、促、滑、弦）进行分析和识别。其中，训练样本的识别率达到了100%，其余的65个测试样本中，正确识别59个，识别率达到90.8%，辨识效果与一致性较好。

4 总结

未来中医脉象诊断将努力朝着客观化、数字化的方向发展。本文通过脉象采集系统的硬件设计，信号处理与模式识别的软件仿真，展现了基于MATLAB的中医脉诊仪。设计重点在于找寻一种方法，让中医脉诊有更为客观的诊断标准。但还有许多问题，如复合脉象、年龄、时节的影响并没有考虑，还需要对此进一步地探讨与研究。

［1］朱文锋.中医诊断学［M］.北京：中国中医药出版社，2002：8.

［2］周开利.神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计［M］.北京：清华大学出版社，2005：7.

［3］张文娟.常见二十九种脉象图的临床研究 ［C］.云南：第二次全国中西医结合诊断学术研讨会论文集，2008：7.

R197.39

A

1007－8517（2015）17－0062－02

2015.06.30）

第八届国家级大学生创新训练项目（项目编号：201410611026）。

王逸群（1994－），男，汉族，陕西蓝田人，本科。