一种光电容积脉搏波的特征点自动识别算法

• 作者: 李思楠 王素新
• 来源期刊: 医用生物力学
• 学科: 工学
• 关键词: 特征点识别 光电容积脉搏波 上升支单调特性 希尔伯特变换
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 358-364
• 页数: 7页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.16156/j.1004-7220.2019.04.004

摘要

目的 为弥补现有光电容积脉搏波特征点识别算法存在的需要人为设定阈值筛选门限和对复杂波形适应能力较差的缺陷,提出一种基于脉搏波上升支单调增加几何特性的特征点自动识别算法.方法 通过两次Hilbert变换后过零点检测在每个脉搏周期内确定一个"基准点",在"基准点"前后搜索距离其最近的凹拐点即为波谷点、凸拐点即为主波峰点.结果 利用MIT-BIH标准数据库中18组数据进行检测验证,平均值达到99.94％灵敏度、99.72％查准率和99.68％检测准确率.对比已有的4种算法,在查准率上有明显的提升,应对复杂的波形依然能准确识别特征点.结论 提出的算法在搜索确定脉搏波波谷点和主波峰值点位置过程中取得较高的检测准确率,同时展现出对波形变化更强的适应力.研究结果为临床上通过脉搏波特征提取进行生理病理分析提供良好基础.