漢方画像処理技術を活用したスリップパルス特徴抽出手法の研究

中医学の診断プロセスは、「望診」「聞診」「問診」「切診」からなる主に以下の四種の診断方法に重点を置いています。 最も重要なものは脈診とも呼ばれる触診で、中医学医師の指で手首の動脈の脈拍を測定し、患者の健康状態を検出します。 脈診は「坤」「関」「気」の3つの部分と場所から構成されています。 手首の測定値は、体の臓器のさまざまな部分に対応します。

しかし、脈拍情報は、中医学医師の脈診プロセスによって分析されます。このプロセスでは、長期にわたる脈拍測定プロセスから単一の波形のみが抽出され、同じ情報に含まれる他の波形はしばしば破棄されます。 滑りやすいパルス波形。 このプロジェクトの研究対象は、中医学の診断を受けた患者を滑脈群と正常脈群の 2 つのグループに分け、各グループ 30 例を収集することです。 このプロジェクトの目的は、効果的な滑脈診断システムを構築するために、中医医師の経験を統合し、標準化することです。 このプロジェクト中に提案されたアプローチを使用することで、Slippery Pulse の診断プロセスを改良し、診断の負荷を軽減することができます。 そのため、画像処理技術に基づいたSlippery Pulseの特徴抽出手法の研究を行うことができました。 多数の測定信号からSlippery Pulseの脈拍特性を自動抽出することができ、現在の脈拍計のSlippery Pulse波形に対する自動判定能力を向上させることができました。 臨床診断の重要な参考となる重要な脈拍情報を中医医師に提供します。