[發明專利]焦慮狀態檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 201710844028.7
• 申請日: 2017-09-18
• 公開（公告）號: CN107595305A
• 公開（公告）日: 2018-01-19
• 發明（設計）人: 溫萬惠;劉光遠
• 申請（專利權）人: 西南大學
• 主分類號: A61B5/16
• 分類號: A61B5/16;A61B5/0402;A61B5/11
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙)11371
• 代理人: 張海洋

1.一種焦慮狀態檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取用戶的三維加速度數據；

檢測到用戶出現焦慮的生理特征后，判斷所述用戶的三維加速度數據是否滿足偽焦慮特征條件，若不滿足，確定所述用戶處于焦慮狀態。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述偽焦慮特征條件為以下條件中的至少一個：

所述用戶的三維加速度數據為預設的人體處于運動過程中的三維加速度數據；所述用戶的三維加速度數據為預設的人體運動后的恢復期的三維加速度數據；以及所述用戶的三維加速度數據為預設的人體身體突然的姿勢改變時的三維加速度數據。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設的人體運動后的恢復期的三維加速度數據為預設的人體運動后的N分鐘內的恢復期的三維加速度數據。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取用戶的心電數據；

基于所述心電數據以及預設的RR間期序列計算規則，獲得所述心電數據對應的RR間期時間序列；

基于所述心電數據對應的RR間期時間序列以及多種預設的特征提取規則，分別獲得RR間期時間序列對應的多種特征數據；

從所述多種特征數據中獲取與預設的分類器對應的最佳特征子集，并利用所述預設的分類器對所述最佳特征子集對應的心電數據進行分類，輸出分類結果，以檢測用戶是否出現焦慮的生理特征。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述心電數據以及預設的RR間期序列計算規則，獲得所述心電數據對應的RR間期時間序列，包括：

對所述心電數據去除基線漂移；

基于預設的滑動時間窗以及去除基線漂移后的心電數據，獲得所述滑動時間窗內的心電數據并定位所述滑動時間窗內的心電數據的最大值點作為R波峰點，以得到多個R波峰點；

從所述多個R波峰點中，將相鄰兩個R峰點之間的時間間隔作為一個RR間期，以獲得所述去除基線漂移后的心電數據對應的多個RR間期；

將所述多個RR間期按照時間先后順序排列，獲得所述去除基線漂移后的心電數據對應的RR間期時間序列。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述多種預設的特征提取規則包括：RR間期均值規則、RR間期標準差規則、RR間期階梯信號功率譜上處于0.04Hz-0.15Hz范圍內的總功率規則、RR間期階梯信號功率譜上處于0.15Hz-0.4Hz范圍內的總功率規則、RR間期相鄰差的均值規則、RR間期相鄰差的標準差規則、RR間期相鄰差絕對值的均值規則、RR間期相鄰差絕對值的標準差規則、歸一化的RR間期相鄰差絕對值的均值規則、歸一化的RR間期間隔一次差絕對值的均值規則、RR間期相鄰差的絕對值大于0.05的比率規則、RR間期局部Hurst指數取值范圍規則中的多種規則。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述預設的分類器為二分類分類器。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述二分類分類器為樸素貝葉斯分類器、支持向量機分類器、k最近鄰分類器、線性判別分析分類器或二次判別分析分類器。

9.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取樣本人群中多條焦慮狀態下的第一心電信號和多條非焦慮狀態下的第二心電信號；

基于所述多條焦慮狀態下的第一心電信號和多條非焦慮狀態下的第二心電信號以及預設的RR間期序列計算規則，分別獲得所述多條焦慮狀態下的第一心電信號各自對應的RR間期時間序列、所述多條非焦慮狀態下的第二心電信號各自對應的RR間期時間序列；

基于所述多條焦慮狀態下的第一心電信號各自對應的RR間期時間序列、所述多條非焦慮狀態下的第二心電信號各自對應的RR間期時間序列以及多種預設的特征提取規則，分別獲得所述多條焦慮狀態下的第一心電信號各自對應的RR間期時間序列各自對應的多種特征數據和所述多條非焦慮狀態下的第二心電信號各自對應的RR間期時間序列各自對應的多種特征數據；

將所述多條焦慮狀態下的第一心電信號各自對應的RR間期時間序列各自對應的多種特征數據和所述多條非焦慮狀態下的第二心電信號各自對應的RR間期時間序列各自對應的多種特征數據作為分類器的訓練數據，訓練所述分類器，以此獲取預設的分類器。

10.一種焦慮狀態監測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

第一獲取單元，用于獲取用戶的三維加速度數據；

判斷單元，用于檢測到用戶出現焦慮的生理特征后，判斷所述用戶的三維加速度數據是否滿足偽焦慮特征條件，若不滿足，確定所述用戶處于焦慮狀態。