[發明專利]一種抑郁癥程度量化的評估系統及其評估方法

在審

• 申請號: 201410334898.6
• 申請日: 2014-07-14
• 公開（公告）號: CN104127193A
• 公開（公告）日: 2014-11-05
• 發明（設計）人: 楊榮騫;呂瑞雪;司璇;陳秀文;關沛峰
• 申請（專利權）人: 華南理工大學;深圳市是源醫學科技有限公司
• 主分類號: A61B5/16
• 分類號: A61B5/16;A61B5/0205
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 蔡茂略

1.一種抑郁癥程度量化的評估系統，其特征在于，包括：心電脈搏波一體化檢測裝置、數據傳輸裝置、數據處理平臺；所述心電脈搏波一體化檢測裝置通過橋接器與數據傳輸裝置相連，數據傳輸裝置經串口與上位機相連接；通過心電脈搏波一體化檢測裝置，獲取人體生理信號，經過USB接口傳輸到上位機數據分析平臺，數據分析平臺依據心率變異性原理分析自主神經系統中交感神經、副交感神經的平衡狀態，量化評估抑郁程度。

2.根據權利要求1所述抑郁癥程度量化的評估系統，其特征在于，所述心電脈搏波一體化檢測裝置，包括：心電處理模塊、脈搏波處理模塊和數據傳輸與處理模塊，所述的心電處理模塊包括：三導聯電極線、心電檢測裝置和心電信號處理電路，所述的脈搏波處理模塊包括：紅外脈搏波傳感器、脈搏波檢測裝置和脈搏波處理電路，所述的數據傳輸與處理模塊包括：處理器單片機、數據格式轉換芯片和上位機；心電處理模塊由三導聯電極線連接人體與心電檢測裝置獲取心電信號，經耳機接口連接到心電信號處理電路部分，所述的心電信號處理電路包括集成儀表放大器和集成濾波放大器，心電信號處理電路經線性光耦隔離裝置與處理器單片機的數據采樣端口相連；脈搏波處理模塊由紅外脈搏波傳感器連接人體與脈搏波檢測裝置獲取脈搏波信號，經耳機接口連接到脈搏波處理電路部分，所述的脈搏波處理電路部分包括一階濾波和二階濾波電路，脈搏波處理電路經線性裝置與數據傳輸與處理模塊的處理器單片機的數據采樣端口相連；處理器單片機經串口與數據格式轉換芯片連接，數據格式轉換芯片經USB傳輸線與上位機連接。

3.一種權利要求1所述抑郁癥程度量化的評估系統的評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1、通過多狀態綜合測試平臺獲取不同狀態下的人體生理信息，依據心率變異性分析原理得到不同狀態下的HRV特征參數；通過測試受測者在多狀態綜合測試中的心電脈搏波數據，并對此數據進行HRV時域、頻域、非線性分析，根據CfsSubsetEval屬性評估方法和最好優先迭代準則得到不同狀態下心率變異性特征參數；

步驟2、根據步驟1獲取的心率變異性特征參數量化評估自主神經系統中的交感神經、迷走神經功能的平衡狀態；根據多狀態綜合測試過程得到的特征參數來描述該狀態下交感神經系統與迷走神經系統的相對平衡性，實現特征參數對自主神經系統平衡狀態的量化評估；

步驟3、在定量評估自主神經系統平衡狀態的基礎上，建立抑郁程度量化評估模型；通過預先建立的數學模型根據心率變異性分析模塊得到的特征參數對受測者的精神狀態進行評估和抑郁程度分級。

4.根據權利要求3所述的評估方法，其特征在于，在步驟1中，所述多狀態綜合測試的方法包括以下步驟：

步驟11、五分鐘靜息測試，數據采集平臺記錄受測者靜息態的心電脈搏波數據；

步驟12、正常呼吸30秒，然后一分鐘深呼吸測試，數據采集平臺記錄受測者深呼吸狀態的心電脈搏波數據；

步驟13、正常呼吸30秒，然后九十秒瓦爾薩爾瓦動作測試，數據采集平臺記錄受測者瓦爾薩爾瓦動作狀態的心電脈搏波數據；

步驟14、正常呼吸30秒，然后二分鐘站立測試，數據采集平臺記錄受測者坐立體態變化以及站立態的心電脈搏波數據。

5.根據權利要求3所述的評估方法，其特征在于，在步驟3中，所述抑郁程度量化評估模型，為根據AdaBoost算法在實驗數據的基礎上建立的分類模型。

6.根據權利要求3所述的評估方法，其特征在于，在步驟3中，所述抑郁程度量化評估模型的建立過程包括以下步驟：

步驟31、計算HRV參數；所述HRV參數包括：時域參數、頻域參數和非線性參數，時域參數包括：MEAN、SDNN、RMSSD和pNN50，頻域參數包括：VLF、LF、HF、TP、pVLF、pLF、pHF、nLF、nHF和LF/HF，非線性參數包括SD1、SD2、SDSD、α₁和α₂；所述的HRV表示心率變異性，所述的MEAN為所有竇性RR間期的均值；SDNN為所有竇性RR間期的標準差，所述的RMSSD為相鄰RR間期差值的均方根，所述的pNN50為50毫秒間隔以上相鄰RR間期差值的比例，SDSD為相鄰RR間期之間的標準差，所述的VLF為心率變異性曲線經FFT變換后極低頻成分0.0033～0.04Hz的功率，所述的LF為心率變異性曲線經FFT變換后低頻成分0.04～0.15Hz的功率；所述的HF為心率變異性曲線經FFT變換后高頻成分0.15～0.4Hz的功率；所述的TP為心率變異性曲線經FFT變換后的總功率，所述的pVLF為心率變異性曲線極低頻成分的百分比，所述的pLF為心率變異性曲線低頻成分的百分比，所述的pHF為心率變異性曲線高頻成分的百分比，所述的nLF為歸一化的低頻功率，所述的nHF為歸一化的高頻成分，所述的LF/HF為低頻成分與高頻成分的比值，所述的SD2為散點圖在X＝Y方向上的散點圖區域最長的兩點間距離，SD1為垂直于X＝Y方向上散點圖區域最長的兩點間的距離，所述的α₁為HRV曲線第一部分去趨勢波動分析斜率，所述的α₂為HRV曲線第二部分去趨勢波動分析斜率；

步驟32、獲取特征參數集；根據可回溯的貪婪搜索擴張和CfsSubsetEval屬性評估方法獲得HRV參數的特征參數集；

步驟33、訓練抑郁程度量化評估模型H；樣本集合X₀包括N個訓練樣本，經第一次訓練得到弱分類器h₁，將分錯的樣本和其他樣本構建成由N個訓練樣本組成的第二個樣本集合X₁，經第二次訓練得到弱分類器h₂，經t次重復訓練，得到t個弱分類器h_i，所述hi＝{hi|i＝1，2，3，…，t}，t為正整數，所述抑郁程度量化評估模型的表達式為：

H=Σt=1Tαtht,]]>

其中，h_t表示第t個弱分類器，α_t表示第t個弱分類器的權重；

步驟34、把心電脈搏波一體化檢測裝置檢測到的數據輸入抑郁程度量化評估模型H，得到抑郁程度量化評估結果。