基于支持向量机的亚健康状态识别

　　0　引　言

　　亚健康状态在世界很多国家和地区都广泛存在,它是指人的机体虽然没有明确的疾病,但呈现出活力下降,适应力呈不同程度减退的一种生理状态,是介于健康与疾病之间的一种生理功能降低的状态,它既可以向健康状态转化,又可以向坏的方向转化,而进一步发展为各种疾病。由于社会科学技术的发展,生活节奏的加快,饮食结构的改变,环境的恶化,工作压力的加大以及社会矛盾加重等因素,使处于这种亚健康状态的人越来越多,根据全球范围内的一项调查表明,人群中有75%以上的人群处在健康和患病之间的亚健康状态,亚健康已经成为当今危害人类健康的头号隐形杀手,也是现代医学面临的难题之一。但是,由于亚健康状态没有器质性病变,通常不伴有明显的病理表现,现有的传统医疗检测设备,根本无法对机体的状态和导致功能低下的原因做出描述和判断。目前亚健康的诊断和评价主要是靠问卷调查进行的,它缺乏客观、定量的测量指标[1,2]。

　　中医脉诊是我国传统医学中最具特色的一项诊断方法,通过检查与分析脉象的变化,了解人体气血的运行状态以及脏腑生理与病理的改变,以此达到临床诊断和治疗的目的。脉搏信号中蕴涵着丰富的人体生理病理信息,是传递和窥视体内功能变化的窗口,某些异常信息在疾病的早期就已经反映在脉象信号中了,因此通过分析脉象信号进行亚健康状态的诊断不失为一条有效的手段。但由于“脉理精微,其体难辨”,虽经历代医家发微解难,仍然是“在心易了,指下难明”[3]。在此,将数字信号处理技术运用于脉象信号的分析,对亚健康人群的脉象进行分析研究,希望能为亚健康诊断的研究提供一条有效的途径。

　　1　材料与方法

　　图1为脉搏信号分类识别的过程框图。

　　“预处理”是对脉搏信号低通滤波,去除高频噪声。“特征提取”是为了有效地实现分类,而对经过预处理后的原始数据进行变换,得到反映分类本质特征。“特征分类”是在特征空间中利用某种分类准则把待分类的对象进行归类。

　　1.1　研究对象

　　在此的研究处于健康和亚健康状态脉象的识别问题,选用健康人和处于中度以上亚健康状态的人作为研究对象,所选受试者均为无躯体疾病、无精神障碍的兰州理工大学在校大学生志愿者(年龄在21~30岁之间)。使用合肥华科电子技术研究所的HK-2000C集成化数字脉搏传感器检测被试者脉搏信号,同时由亚健康自测表测得脉象样本的原始分类。其中,自测表是从亚健康研究网上获取的,该表从躯体、心理和社会功能三个方面对人体的健康状态进行了综合测试,具有很好的可靠性。文中对两种状态的30个样本(健康组13例,亚健康组17例)进行了分类实验验证。