맥박 진단에서의 맥박 운동량 연구

중국 전통 의학은 맥박 진단에 의한 질병 진단 응용의 오랜 역사를 가지고 있습니다. 고대의 의사들은 맥의 발현 특성과 손가락 감각 특징에 따라 맥의 유형을 분류했습니다. 펄스 "위치", "숫자", "형상" 및 "운동량"은 펄스 분류를 위한 네 가지 지침으로 사용할 수 있습니다. 그러나 손가락 느낌은 임상 교육 및 질병 상태 인식을 위한 정량적 접근으로 표현하기 어렵다. 대만에서 맥박 진단의 현대화는 1970년대에 시작되었습니다. 분석을 위해 손목 맥박 파형을 측정하기 위해 압력 센서를 적용했습니다. 최근에는 펄스의 "위치", "수", "모양"이 시간 영역 펄스 신호와 해당 주파수 스펙트럼을 사용하여 정량적으로 분석되고 분류되었습니다. 그러나 효과적인 고주파 펄스 획득 방법 및 정량적 접근이 부족하여 병리학적 상태 판단을 위한 "맥박 모멘텀"에 대한 정량적 연구가 여전히 진행되고 있다.

이 연구 프로젝트에서 "이산 웨이블릿 변환(DWT)"은 시간 영역 펄스를 서로 다른 주파수 대역에 할당된 여러 세트의 신호로 분해하는 데 사용됩니다. 그런 다음 12~50Hz 범위의 고주파수 신호를 획득하여 펄스 모멘텀의 양자화를 위한 스펙트럼 에너지 비율(SER)을 계산합니다. 또한, 고주파 신호의 근사 엔트로피(ApEn)를 계산하여 펄스 모멘텀의 새로운 정량적 인자로 정의합니다. 임상 설문지의 점수를 관련시키기 위해 추가로 시도될 것이다. 본 프로젝트에서 제안하는 분석방법은 건강상태(SHS)가 좋지 않은 사람의 맥박파형을 분석하여 유효성을 입증하기 위해 1차적으로 적용하였다. 향후에는 제안된 방법의 견고성을 검토하기 위해 테스트 대상의 더 많은 측정 펄스를 수집하고 분석할 것입니다. 또 SER, ApEn 등 정량적 요인과 심박변이도(HRV) 고주파·저주파 변수와의 관계도 파악할 계획이다. 또한 교감신경 및 부교감신경의 활성화와 연결될 수 있으며 잠재적으로 한의학과 현대 서양 의학을 연결하는 임상 진단의 객관적인 다리를 구축할 수 있습니다.