本发明专利技术公开一种基于心率变异性分析方法的抑郁症的评估系统及方法，尤指一种围产期抑郁症评估系统及方法，包括以下模块：数据保存模块用于保存心电和脉搏波信号；峰值检测模块获取记录数据的峰值点序列；数据校正模块得到窦性心搏NN间期序列；获取心率变异性曲线模块得到心率变异性曲线；HRV分析模块包括时域分析、频域分析和非线性分析；选择特征参数模块从HRV参数中选出特征参数；模型建立模块得到围产期抑郁症分类模型；模型应用模块是将测试者的数据输入分类模型，得到抑郁等级。本发明专利技术实现了围产期抑郁程度量化评估，丰富了抑郁症基于生理信息检查技术领域的科学研究方法，测试简便易行，能有效节省医疗资源，有很好的临床实用性。
【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于心率变异性分析方法的抑郁症的评估系统，其特征在于，包括数据保存模块，峰值检测模块，数据校正模块，获取心率变异性曲线模块，HRV分析模块，选择特征参数模块，模型建立模块，模型应用模块；数据保存模块用于记录测试过程中孕产妇的心电信号和脉搏波信号，并以二进制数据形式保存成文件；所述的测试过程包括：静息状态、深呼吸状态、瓦尔萨尔瓦动作和站立动作四个状态，每个状态记录时长2分钟；所述的静息状态是指测试者静坐2分钟，保持正常呼吸；所述的深呼吸状态是以5秒钟吸气动作5秒钟呼气动作为一个呼吸周期，重复12次；所述的瓦尔萨尔瓦动作是以深吸气，屏气15秒钟，用力呼气然后放松15秒为一个动作周期，重复四次；所述的站立状态是指测试者由坐位变为站位，保持站立状态2分钟，正常呼吸，避免身体动作；峰值检测模块用于获取心电信号和脉搏波信号的峰值点序列，所述的峰值点是指每个心跳周期心电信号和脉搏波信号波形的最高点，相邻峰值点的时间间隔为一个心跳周期；数据校正模块用于校正峰值点序列的数据，去除非窦性心搏信号；所述的非窦性心搏信号包括：(1)由于异位搏动产生的短RR间期及跟随其后的长RR间期；(2)在峰值检测时，由于漏检而造成的长RR间期；(3)由于伪差或峰值检测时检出阈值太低而产生的虚假峰值；数据校正模块进行数据校正的过程是：连续出现3个窦性心搏间期时，选取中间的一个窦性心搏间期作为NN间期的一个数据；获取心率变异性曲线模块用于计算窦性心搏NN间期序列，并将获取的NN间期序列复制成时长为10分钟的NN间期序列，以序列中每个NN间期的时长为纵轴，以NN间期出现的时间为横轴，得到心率变异性曲线；HRV分析模块用于计算心率变异性曲线的参数，包括时域参数、频域参数和非线性参数；选择特征参数模块用于计算4种测试状态下所有HRV参数的特征参数，所述的特征参数是指经属性评估方法和最好优先准则迭代算法选择出的参数；模型建立模块用于使用特征参数进行模型分类训练，基于AdaBoost算法，得到能够用于诊断围产期抑郁症等级的围产期抑郁症分类模型；模型应用模块用于将检测到测试者的数据输入围产期抑郁症分类模型，得到当前测试者的抑郁等级；数据保存模块将采集的心电信号和脉搏波信号按照数据采集时间分四段保存，每段数据对应一个测试状态，作为峰值检测模块的数据输入；峰值检测模块获取峰值点序列，并将其作为数据校正模块的输入；数据校正模块去除峰值点序列中非窦性心搏信号得到窦性心搏NN间期序列，作为心率变异性曲线的输入；获取心率变异性曲线模块将窦性心搏NN间期序列复制成时长为10分钟的NN间期序列，以序列中每个NN间期的时长为纵轴，以NN间期出现的时间为横轴，得到心率变异性曲线；HRV分析模块对HRV曲线进行时域分析、频域分析和非线性分析，得到HRV参数；选择特征参数模块对四个测试状态下的HRV参数进行评估，选出特征参数；模型建立模块使用特征参数进行模型分类训练，基于AdaBoost算法，得到能够用于诊断围产期抑郁症等级的围产期抑郁症分类模型；模型应用模块是将检测到测试者的数据输入围产期抑郁症分类模型，得到当前测试者的抑郁等级。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：杨荣骞，吕瑞雪，
申请(专利权)人：华南理工大学，深圳市是源医学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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