精神压力分析仪

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　　1.一种人体精神压力分析仪状态分析装置，包括传感器模块、生理信号采集模块、嵌入式系统平台和无线通讯模块；其特征是：

精神压力分析仪分析传感器模块

　　传感器模块，包括右心电采集电极、左心电采集电极和脉搏波传感器，均与生理信号采集模块连接，用于采集人体的心电信号和手指端的光电容积脉搏波信号，并将信号传输至生理信号采集模块；

　　生理信号采集模块，与嵌入式系统平台连接，包括心电检测电路和脉搏波检测电路，心电检测电路与传感器模块中的心电采集电极连接，脉搏波检测电路与传感器模块中的脉搏波传感器连接；对检测电路产生的模拟生理信号进行模拟-数字转换，并传输至嵌入式系统平台进行处理；

　　无线通讯模块与嵌入式系统平台连接，并以无线方式在嵌入式系统平台与个人手持终端之间传输数据；

　　嵌入式系统平台，与无线通讯模块连接，用于分析生理信号采集模块输入的数据，还原心电和脉搏波信号，进行精神压力分析仪分析，完成以下操作：

　　(1)解析由生理信号采集模块传输的数据，还原心电信号和脉搏波信号，对信号进行滤波和放大，得到人体心电图波形序列X(K)和脉搏波波形序列Y(k)；

　　(2)分析脉搏波波形序列Y(K)，利用该波形上的各特征点(如升支起点、峰值点或切迹) 计算出脉率PR；

　　(3)分析心电波形序列X(K)，识别心电波形中的R波，得到心率和心电信号的RR间期，对RR间期进行分析，得到心率变异性相关时域指标、频域指标和非线性分析指标；其中：

　　①时域指标包括：R-R间期标准差、相邻R-R间期差值均方根值和相邻正常R-R间期超过 50ms的百分比；

　　②频域指标包括：总能量TP、低频成分LF、高频成分HF和低频/高频比例；

　　③非线性指标包括：向量长度指数VLI和向量角度指数VAI；

　　(4)分析心率变异性指标R-R间期标准差、相邻R-R间期差值均方根值以及高频成分HF 评估人体自主神经系统活性ANSA，根据低频/高频比例评估自主神经系统平衡性ANSE；

　　(5)分析受试者的精神压力分析仪状态，包括以下四个指标：情绪状态指数、抗压能力指数、身体疲劳指数和压力状态指数；

　　(6)根据得到的精神压力分析仪相关指数，对被测者的精神状态进行评估；

　　(7)根据测定的脉率和心率给出被测者是否患有房颤或频发期前收缩提示。

　　4.根据权利要求1所述的人体精神压力分析仪状态分析装置，其特征是：所述相邻正常R-R间期超过50ms的百分比(pNN50)的计算公式为：

　　其中NN50全程记录中相邻R-R间期差值大于50ms的个数，NN为R-R间期总数。

　　5.根据权利要求1所述的人体精神压力分析仪状态分析装置，其特征是：所述频域指标的计算过程为：

　　对RR间期序列谱分析，定量描述HRV信号的能量分布情况，得到AR模型的功率谱密度曲线；

　　低频成分LF是功率谱密度曲线在0.04-0.15Hz频带内的积分值；

　　高频成分HF是功率谱密度曲线在0.15-0.4Hz频带内的积分值；

　　总能量TP：功率谱密度曲线在0.04-0.4Hz频带内的积分值，等于低频成分LF和高频成分 HF的总和；

　　低频/高频比例：低频成分LF与高频成分HF的比值。

　　6.根据权利要求1所述的人体精神压力分析仪状态分析装置，其特征是：所述非线性指标的计算过程如下：

　　以相邻两个窦性心动周期的前一个R-R间期长度RRi为横坐标，以后一个R-R间期RRi+1为纵坐标绘制一点，如此继续，在一定的时间段内，绘制成由各散点组成的分布图，根据该分布图得到：

　　向量角度指数：其中N为散点的个数，a(i)为散点图中散点的向量角度值；

　　向量长度指数：其中N为散点的个数，b(i)和b(j)为散点图中散点的向量长度值。

　　7.根据权利要求1所述的人体精神压力分析仪状态分析装置，其特征是，所述步骤(4)中ANSA 和ANSE的计算公式为：

　　ANSA＝k1*SDNN+k2*RMSSD+k3*HF+k4，其中ki为权层系数；

　　<math> <mrow> <mi>A</mi> <mi>N</mi> <mi>S</mi> <mi>E</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>1</mn> </msub> <mfrac> <mrow> <mi>L</mi> <mi>F</mi> </mrow> <mrow> <mi>H</mi> <mi>F</mi> </mrow> </mfrac> <mo>+</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> </mrow> </math>其中ki为权层系数；

　　各指数中的每个权层系数由临床试验确定，取值0-1，各指数中的所有权层系数之和为1。

　　8.根据权利要求1所述的人体精神压力分析仪状态分析装置，其特征是，所述步骤(5)中四个指标的计算公式如下：

　　情绪状态指数:<math> <mrow> <mi>M</mi> <mi>S</mi> <mi>I</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>*</mo> <mi>L</mi> <mi>F</mi> <mo>+</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>*</mo> <mi>H</mi> <mi>F</mi> <mo>+</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>3</mn> </msub> <mfrac> <mrow> <mi>L</mi> <mi>F</mi> </mrow> <mrow> <mi>H</mi> <mi>F</mi> </mrow> </mfrac> <mo>+</mo> <msub> <mi>k</mi> <mn>4</mn> </msub> <mo>,</mo> </mrow> </math>其中ki为权层系数；

　　抗压能力指数：RPAI＝k1*TP+k2*RMSSD+k3*pNN50+k4，其中ki为权层系数；

　　身体疲劳指数：BFI＝k1*VLI+k2*LF+k3，其中ki为权层系数；

　　压力状态指数：PSI＝k1*VAI+k2*HF+k3，其中ki为权层系数；

　　各指数中的每个权层系数由临床试验确定，取值0-1，各指数中的所有权层系数之和为1。

　　说明书

　　一种人体精神压力分析仪状态分析装置

　　技术领域

　　本发明涉及一种用于人体精神压力分析仪状态分析的装置，属于人体精神压力分析仪状态分析技术领域。

　　背景技术

　　现代社会的常见病是心理疾病，心理压力即精神压力分析仪，高度发达的工业体系给人们带来了丰富的物质，创造了巨大的财富。但是我们每个人从中获益的同时，不快乐的情绪也如泛滥的洪水伴随着财富的创造，向我们席卷而来。压力几乎笼罩在所有人身上，精神压力分析仪在现代生活中每个人都有所体验。根据2013年卫生部门调查表明，我国现有1亿多各类精神障碍者，其中重度精神病人大约有1600万人。中科院心理研究所根据对31875名不同职业人士的调查数据统计分析，二三十岁的年轻人是当前中国各年龄段中感受压力最大的人群。

　　心理压力是造成亚健康的主要原因。压力过大、过多会损害身体健康。心理压力不能及时释放，就会造成精神疾患。压力过大会导致身体亚健康，严重情况下会导致直接的发病，其中最常见的疾病很多，如压力会导致不孕，导致很多人长期失眠，导致很多年轻人患胃病等，压力是我们身边最大的健康杀手。

　　然而在调查中，超过40％的人不采取任何措施，自己默默忍受。社会学家指出，现在人们压力都很大，很多人都不知道怎么排解。中国人的传统性格比较隐忍，习惯把事情压抑在内心，人们对心理专家还是有顾虑，即使知道和人沟通是最有效的方法，他也不愿意去解决。

　　对于现在这种情况，急需一种能够直观检测和分析人体精神状态和疲劳程度的仪器，可以对受试者的精神压力分析仪进行检测，使医生能够对患者的精神状态有一个深入和明确的了解，并根据患者精神状态给与相应建议。

　　发明内容

　　本发明针对当前形势，提供一种测量过程无创无损、能够方便地对人体精神状态进行评估的人体精神压力分析仪状态分析装置。

　　本发明的人体精神压力分析仪状态分析装置，采用以下技术方案：

　　该装置包括传感器模块、生理信号采集模块、嵌入式系统平台和无线通讯模块；

　　传感器模块，包括右心电采集电极、左心电采集电极和脉搏波传感器，均与生理信号采集模块连接，用于采集人体的心电信号和手指端的光电容积脉搏波信号，并将信号传输至生理信号采集模块；

　　生理信号采集模块，与嵌入式系统平台连接，包括心电检测电路和脉搏波检测电路，心电检测电路与传感器模块中的心电采集电极连接，脉搏波检测电路与传感器模块中的脉搏波传感器连接；对检测电路产生的模拟生理信号进行模拟-数字转换，并传输至嵌入式系统平台进行处理；

精神压力分析仪分析传感器模块

　　无线通讯模块与嵌入式系统平台连接，并以无线方式在嵌入式系统平台与个人手持终端 (手机、平板电脑、PDA等)之间传输数据；

　　嵌入式系统平台，与无线通讯模块连接，用于分析生理信号采集模块输入的数据，还原心电和脉搏波信号，进行精神压力分析仪分析，完成以下操作：

　　(1)解析由生理信号采集模块传输的数据，还原心电信号和脉搏波信号，对信号进行滤波和放大，得到人体心电图波形序列X(K)和脉搏波波形序列Y(k)；

　　(2)分析脉搏波波形序列Y(K)，利用该波形上的各特征点(如升支起点、峰值点或切迹) 计算出脉率PR；

　　(3)分析心电波形序列X(K)，识别心电波形中的R波，得到心率和心电信号的RR间期，对RR间期进行分析，得到心率变异性相关时域指标、频域指标和非线性分析指标；其中：

　　①时域指标包括：R-R间期标准差(SDNN)、相邻R-R间期差值均方根值(RMSSD)和相邻正常R-R间期超过50ms的百分比(pNN50)；

　　频域指标的计算过程为：

　　对RR间期序列谱分析，定量描述HRV信号(心率变异性信号)的能量分布情况，得到AR 模型(一种线性预测)的功率谱密度曲线；

　　低频成分LF是功率谱密度曲线在0.04-0.15Hz频带内的积分值；

　　高频成分HF是功率谱密度曲线在0.15-0.4Hz频带内的积分值；

　　总能量TP：功率谱密度曲线在0.04-0.4Hz频带内的积分值，等于低频成分LF和高频成分 HF的总和；

　　低频/高频比例(LF/HFration)：低频成分LF与高频成分HF的比值。

　　对RR间期序列谱分析的方法是自回归AR模型的现代谱估计或者是用古典谱估计方法(如周期图法和快速傅立叶变换法(FFT)。

　　AR模型的功率谱密度曲线功率谱密度曲线可以通过Burg算法、Marple算法或Levinson Dubin算法计算得到。

　　③非线性指标包括：向量长度指数VLI和向量角度指数VAI；

　　非线性指标的计算过程如下：

　　以相邻两个窦性心动周期的前一个R-R间期长度RRi为横坐标，以后一个R-R间期RRi+1为纵坐标绘制一点，如此继续，在一定的时间段内，绘制成由各散点组成的分布图，根据该分布图得到：

　　向量角度指数：其中N为散点的个数，a(i)为散点图中散点的向量角度值；

　　向量长度指数：其中N为散点的个数，b(i)和b(j)为散点图中散点的向量长度值。

　　抗压能力指数：RPAI＝k1*TP+k2*RMSSD+k3*pNN50+k4，其中ki为权层系数；

　　身体疲劳指数：BFI＝k1*VLI+k2*LF+k3，其中ki为权层系数；

　　压力状态指数：PSI＝k1*VAI+k2*HF+k3，其中ki为权层系数；

　　各指数中的每个权层系数由临床试验确定，取值0-1，各指数中的所有权层系数之和为1。

　　其中指标意义如下：

　　情绪状态指数，是指的当前受试者的精神情绪是否焦虑、消极或者正常；

　　抗压能力指数，是指的受试者的抗压能力(比如现在这个受试者压力比较大，但是如果他的抗压能力比较强的话，也就是身体耐压能力比较强，这样身体短时间内不会被压力拖垮，反之身体容易出现问题)；

　　身体疲劳指数，是指非精神上的压力，指的是身体上的疲劳程度(比如司机长时间驾驶产生的这种疲劳)。

　　压力状态指数，是当前所处的精神压力分析仪状态，一般有三种状态：压力小，无压力(正常)，压力大；

　　(6)根据得到的精神压力分析仪相关指数，对被测者的精神状态进行评估；

　　(7)根据测定的脉率和心率给出被测者是否患有房颤或频发期前收缩提示。

　　需要特别说明的是，上面所有的指标的计算都是通过心电信号RR间期序列得到，本发明并不局限于此，亦可用脉搏波的各特征点形成的间期序列进行分析，如起始点间期序列、峰值点间期序列和切迹点间期序列。

　　嵌入式系统平台上还连接有显示屏，以对数据实时显示。

　　本发明通过检测心电信号和脉搏信号，分析被测者精神状态，测量过程无创无损、能够方便地对人体精神状态进行评估，保证了测量对人体的安全性，可以避免工频干扰给信号采集带来的不利影响，通过无线通讯的数据交换方式保证了装置的便携性。

　　附图说明

　　图1是本发明人体精神压力分析仪状态分析装置的结构示意图。

　　图2是本发明人体精神压力分析仪状况分析装置所测量的人体信号(包括心电信号和光电容积脉搏波信号)示意图。

　　图3是本发明人体精神压力分析仪状况分析装置的检测流程图。

　　图4是AR功率谱密度曲线图。

　　图5是由散点组成的分布图。

　　图中：1、右侧心电采集电极，2、左侧心电采集电极，3、脉搏波传感器，4、生理信号采集模块，5、触摸显示屏，6、嵌入式系统平台，7、无线通讯模块，8、人体精神压力分析仪状况分析装置，9、手持终端。

　　具体实施方式

　　如图1所示，本发明的人体精神压力分析仪状态分析装置8，包括右心电采集电极1、左心电采集电极2、脉搏波传感器3、生理信号采集模块4、触摸显示屏5、嵌入式系统平台6和无线通讯模块7。右心电采集电极1、左心电采集电极2和脉搏波传感器3均与生理信号采集模块 4的输入端连接。生理信号采集模块4的输出端连接嵌入式系统平台6，生理信号采集模块4 包括连接心电采集电极(右心电采集电极1和左心电采集电极2)的心电检测电路和连接脉搏波传感器的脉搏波检测电路，并对检测电路产生的模拟信号进行模拟-数字转换，并传输至嵌入式系统平台6进行处理。触摸显示屏5与嵌入式系统平台6连接，嵌入式系统平台6与无线通讯模块7连接。无线通讯模块7通过无线方式与手持终端9连接，在嵌入式系统平台与个人手持终端(手机、平板电脑、PDA等个)之间传输数据，在个人手持终端上控制测量进程和显示测量结果，并可以通过网络分享测量结果。

　　将右心电采集电极1、左心电采集电极2和脉搏波传感器3分别贴于人体的右手和左手的腕部内侧，采集人体的I导联心电信号。脉搏波传感器3从人体的左手或右手的食指指端采集光电容积脉搏波信号。生理信号采集模块4接收右心电采集电极1、左心电采集电极2 和脉搏波传感器3的信号并对测量得到的信号进行放大和滤波，两种信号经模拟-数字转换后传送至嵌入式系统平台6。测量的人体心电信号和光电容积脉搏波信号如图2所示。

　　嵌入式系统平台6分析生理信号采集模块4传入的数据，进行精神压力分析仪分析，分析结果通过无线通讯模块7传输至个人手持终端9。无线通讯模块7与个人手持终端9进行通讯，将数据传输至个人手持终端9，并接收控制命令。

　　嵌入式系统平台6的主要功能是分析生理信号采集模块传入的数据，还原心电和脉搏波信号，进行精神压力分析仪分析，如图3所示，具体过程如下所述。

　　(1)解析由测量终端传输至软件的数据，还原心电信号和脉搏波信号，对信号进行软件滤波和放大，得到人体心电图波形序列X(K)和脉搏波波形序列Y(k)，并将两种波形进行实时显示。

　　(2)分析脉搏波波形序列Y(K)，利用该波形上的各特征点(如升支起点、峰值点或切迹) 计算出脉率PR。按现有常规方法计算。

　　(3)分析心电波形序列X(K)，识别心电波形中的R波，得到心率和心电信号的RR间期，对RR间期进行分析，得到心率变异性相关时域指标、频域指标和非线性分析指标；其中：

　　①时域指标包括：R-R间期标准差(SDNN)、相邻R-R间期差值均方根值(RMSSD)和相邻正常R-R间期超过50ms的百分比(pNN50)；

　　R-R间期标准差(SDNN)的计算公式为：

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　　其中N为全程记录中正常心搏的总数,RRi是第i个R-R间期,meanRR是N个心搏的R-R间期的平均值。

　　相邻R-R间期差值均方根值(RMSSD)的计算公式为：

　　<math> <mrow> <mi>R</mi> <mi>M</mi> <mi>S</mi> <mi>S</mi> <mi>D</mi> <mo>=</mo> <msqrt> <mfrac> <mrow> <msubsup> <mo>Σ</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </msubsup> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>RR</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>RR</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow> <mi>N</mi> </mfrac> </msqrt> <mo>,</mo> </mrow> </math>

　　其中N为全程记录中正常心搏的总数，RRi+1,RRi为相邻两个窦性心动周期的长度。

　　相邻正常R-R间期超过50ms的百分比(pNN50)的计算公式为：

　　<math> <mrow> <msub> <mi>pNN</mi> <mn>50</mn> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>NN</mi> <mn>50</mn> </msub> </mrow> <mrow> <mi>N</mi> <mi>N</mi> </mrow> </mfrac> <mo>×</mo> <mn>100</mn> </mrow> </math>

　　其中NN50全程记录中相邻R-R间期差值大于50ms的个数，NN为R-R间期总数。

　　②频域指标包括：总能量TP、低频成分LF、高频成分HF和低频/高频比例(LF/HFration)、其计算公式为：

　　对RR间期序列进行自回归AR模型的现代谱估计，定量描述HRV信号(心率变异性信号) 的能量分布情况。通过Burg算法得到AR功率谱密度曲线f(x)，如图4所示：

　　低频成分LF：功率谱密度曲线在0.04-0.15Hz频带内的积分值；

　　高频成分HF：功率谱密度曲线在0.15-0.4Hz频带内的积分值；

　　总能量TP：功率谱密度曲线在0.04-0.40Hz频带内的积分值，等于低频成分LF和高频成分 HF的总和；

　　低频/高频比例(LF/HFration)：低频成分LF与高频成分HF的比值。

　　需要特别说明的是，对RR间期序列的谱分析方法并不局限于自回归AR模型的现代谱估计，还可以用古典谱估计方法，如周期图法和快速傅立叶变换法(FFT)，其中AR模型的功率谱密度曲线计算并不局限于Burg算法，亦可以用Marple算法和LevinsonDubin算法计算得到。

　　③非线性指标包括：向量长度指数VLI和向量角度指数VAI，其计算公式如下：

　　以相邻两个窦性心动周期的前一个R-R间期长度RRi为横坐标，以后一个R-R间期RRi+1为纵坐标绘制一点，如此继续，在一定的时间段内，绘制成由散点组成的分布图，并因RR间期的差异表现出一定的形态特征，如图5所示：

　　向量角度指数：其中N为散点的个数，a(i)为散点图中散点的向量角度值；

　　向量长度指数：其中N为散点的个数，b(i)和b(j)为散点图中散点的向量长度值。

　　(4)分析心率变异性指标R-R间期标准差(SDNN)、相邻R-R间期差值均方根值(RMSSD) 以及高频成分HF评估人体自主神经系统活性ANSA，根据低频/高频比例(LF/HFration)评估自主神经系统平衡性ANSE，其计算公式为：

　　ANSA＝k1*SDNN+k2*RMSSD+k3*HF+k4，其中ki为权层系数，四个权层系数由临床试验确定，取值在0-1之间，四个权层系数之和为1。

　　其中ki为权层系数，两个权层系数由临床试验确定，取值在0-1之间，两个权层系数之和为1。

　　(5)分析受试者的精神压力分析仪状态，包括以下四个指标：情绪状态指数、抗压能力指数、身体疲劳指数和压力状态指数；其计算公式如下：

　　情绪状态指数:其中ki为权层系数，四个权层系数由临床试验确定，取值在0-1之间，四个权层系数之和为1。

　　抗压能力指数：RPAI＝k1*TP+k2*RMSSD+k3*pNN50+k4，其中ki为权层系数，四个权层系数由临床试验确定，取值在0-1之间，四个权层系数之和为1。

　　身体疲劳指数：BFI＝k1*VLI+k2*LF+k3，其中ki为权层系数，三个权层系数由临床试验确定，取值在0-1之间，三个权层系数之和为1。

　　压力状态指数：PSI＝k1*VAI+k2*HF+k3，其中ki为权层系数，三个权层系数由临床试验确定，取值在0-1之间，三个权层系数之和为1。

　　压力状态指数，是当前所处的精神压力分析仪状态，一般有三种状态：压力小，无压力(正常)，压力大；

　　情绪状态指数，是指的当前受试者的精神情绪是否焦虑、消极或者正常。

　　抗压能力指数，是指的受试者的抗压能力，比如现在这个受试者压力比较大，但是如果他的抗压能力比较强的话，也就是身体耐压能力比较强，这样身体短时间内不会被压力拖垮，反之身体容易出现问题；

　　身体疲劳指数，是指非精神上的压力，指的是身体上的疲劳程度，比如司机长时间驾驶产生的这种疲劳。

　　(6)根据得到的精神压力分析仪相关指数，对被测者的精神状态进行评估。由临床对照试验标定情绪状态指数、抗压能力指数、身体疲劳指数和压力状态指数中各种状态的取值范围，同时给出相应的建议。如由临床对照试验标定焦虑、消极和正常三种状态的取值。

精神压力分析仪分析传感器模块

　　(7)根据测定的脉率和心率给出被测者是否患有房颤或频发期前收缩提示。

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