MATLAB驱动的中医脉象识别：技术与应用进展

随着科技的不断进步，中医脉象学的研究正面临一场深刻的变革，尤其是脉诊客观化的趋势。这项基于MATLAB的中医脉象模式识别及应用研究，旨在通过科学方法将传统的中医脉诊从主观经验转变为客观可量化的分析过程。论文的核心内容围绕脉搏波信号的采集、处理和模式识别展开。 首先，作者利用香港浸会大学中医移动健康检测与管理平台项目提供的石墨烯脉搏波传感器，对燕山大学生物医学工程专业80名学生进行了大规模的脉搏波数据收集。数据采集采用每日四次，持续一周的方式，确保了数据的稳定性和可靠性。这些数据被上传至云端数据库，构成了脉象识别的基础数据集。 在数据分析阶段，通过对脉搏波信号进行小波去噪、中值平滑滤波以及平滑处理，研究人员精确地定位了脉搏波的波形，并通过动态差分分割阈值法提取主波波峰，实现了脉搏波的准确分割。接着，他们依据中医典籍和临床专家的经验，构建了脉搏波与中医脉象之间的量化关系，从而设计出26种中医脉象的判别式，这些判别式是后续算法开发的关键。 论文的核心技术部分是在MATLAB平台上实现的脉象识别算法。该算法通过数学模型将上述处理过程编码，使得算法能够识别并区分不同的中医脉象。为了将这一算法应用到实际环境中，论文作者将MATLAB的判别算法编译成动态链接库，成功整合到项目组的移动客户端系统中，实现了跨系统调用。此外，他们还展示了算法在C#平台上的实际运行效果，包括参数计算和识别结果的显示，这有助于提高算法的实用性。 临床验证方面，论文在江西中医药大学附属医院进行了对照试验，结果显示脉象识别算法的平均准确率达到73.3%，这表明该算法对于中医脉诊的客观化具有显著的贡献。这一研究成果对于推动中医现代化和国际化进程，以及提升中医诊断的科学性和准确性具有重要意义。 这篇毕业论文不仅深入探讨了MATLAB在中医脉象模式识别中的应用，还展示了如何将理论研究与实际系统相结合，为中医脉诊的客观化研究提供了有力的技术支持。其成果对于提升中医脉象诊断的科学性，促进传统医学与现代科技的融合具有重要的实践价值。