[發(fā)明專利]一種高強(qiáng)度運(yùn)動下機(jī)體疲勞評估方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310449990.6
• 申請日: 2023-04-24
• 公開（公告）號: CN116211308A
• 公開（公告）日: 2023-06-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李章勇;何淑玲;鐘麗莎;李春陽;劉鑫
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶郵電大學(xué)
• 主分類號: A61B5/16
• 分類號: A61B5/16;A61B5/318;A61B5/352;A61B5/363;A61B5/369;G06F18/10;G06F18/23;G16H50/30;G16H20/30
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務(wù)所 50215
• 代理人: 周磊

1.一種高強(qiáng)度運(yùn)動下機(jī)體疲勞評估方法，其特征在于，包括：

S1：采集靜息狀態(tài)以及高強(qiáng)度運(yùn)動后疲勞狀態(tài)的心電、腦電信號；

S2：對心電信號進(jìn)行去噪處理；定位去噪后的心電信號的R波，得到RR間期序列；根據(jù)RR間期序列得到心電特征，包括心率、心率變異性時域特征和心率變異性頻域特征；

S3：對腦電信號進(jìn)行去噪處理，計算去噪后的腦電信號的功率譜密度；

S4：構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)，腦網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)為腦電電極，邊權(quán)值為節(jié)點(diǎn)間的相位鎖定值；

S5：計算腦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，包括聚類系數(shù)、特征路徑長度、全局效率、小世界屬性；

S6：對心電特征、腦電信號的功率譜密度和腦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行篩選，得到最優(yōu)特征集合；

S7：根據(jù)最優(yōu)特征集合進(jìn)行機(jī)體疲勞評估，得到機(jī)體疲勞評估結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高強(qiáng)度運(yùn)動下機(jī)體疲勞評估方法，其特征在于，腦網(wǎng)絡(luò)的邊權(quán)值的計算公式為：

其中，PLV表示相位鎖定值，N表示腦網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)總數(shù)，表示第一電極導(dǎo)聯(lián)信號x(t)的瞬時相位，表示第二電極導(dǎo)聯(lián)信號y(t)的瞬時相位，j表示虛數(shù)單位。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高強(qiáng)度運(yùn)動下機(jī)體疲勞評估方法，其特征在于，腦網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)為所有節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)的平均值；節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)的計算公式為：

其中，C_i表示第i個節(jié)點(diǎn)的聚類系數(shù)，k_i表示第i個節(jié)點(diǎn)的鄰接點(diǎn)個數(shù)，e_i表示第i個節(jié)點(diǎn)與鄰接點(diǎn)的連接邊數(shù)量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高強(qiáng)度運(yùn)動下機(jī)體疲勞評估方法，其特征在于，計算特征路徑長度的公式為：

其中，L表示腦網(wǎng)絡(luò)的特征路徑長度，N表示腦網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)總數(shù)，d_ij表示兩連通節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的最短路徑長度，V表示網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)組成的集合。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高強(qiáng)度運(yùn)動下機(jī)體疲勞評估方法，其特征在于，全局效率為最短路徑長度的倒數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高強(qiáng)度運(yùn)動下機(jī)體疲勞評估方法，其特征在于，計算小世界屬性的公式為：

其中，σ表示腦網(wǎng)絡(luò)的小世界屬性，C_real、C_random分別表示當(dāng)前腦網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)以及與當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)，L_real、L_random分別表示當(dāng)前腦網(wǎng)絡(luò)的特征路徑長度以及與當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的特征路徑長度。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種高強(qiáng)度運(yùn)動下機(jī)體疲勞評估方法，其特征在于，得到最優(yōu)特征集合的過程包括：將心電特征、腦電信號的功率譜密度和腦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)構(gòu)成第一特征集合，對第一特征集合進(jìn)行差異顯著性分析，篩選出與靜息狀態(tài)差異大的疲勞狀態(tài)下的特征構(gòu)成第二特征集合；計算第二特征集合中所有特征的篩選指標(biāo)，將第二特征集合中篩選指標(biāo)最高的N個特征構(gòu)成第三特征集合；取第二特征集合與第三特征集合的交集作為最優(yōu)特征集合。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種高強(qiáng)度運(yùn)動下機(jī)體疲勞評估方法，其特征在于，計算特征的篩選指標(biāo)的過程包括：計算特征的信息量；計算特征之間的相關(guān)性，根據(jù)特征與其他特征的相關(guān)性計算特征的獨(dú)立性；將特征信息量與特征獨(dú)立性的乘積作為特征的篩選指標(biāo)。