基于心音HRV理论的精神压力分析系统技术方案

本发明专利技术公开了基于心音HRV理论的精神压力分析系统，以心率变异性作为应激水平的评价指标，基于心音HRV分析对精神压力和疲劳程度的影响，把心率变异性和心音分析结合起来，提出一种可以准确测量人体精神压力的精神压力分析系统。该系统采用无线心音采集器，实现心音的长时间采集，采集心音的时间需要持续3‑5分钟；为了快速、有效从心音信号中提取心率变异性，提出了一种从心音中提取HRV的自适应算法；通过对HRV进行时域和频域分析，获取了十二项指标时域指标和频域指标，并对对其中8个主要特征指标进行图形化表示。相比于心电精神压力分析仪、本发明专利技术使用方便、操作简单、功能齐全，特别是成本低，适合在基层医疗单位、家庭、学校和个人中推广使用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于心理疾病的诊断领域，具体涉及一种基于心音HRV理论的精神压力分析方法。
技术介绍
现代社会，随着工作、生活节奏越来越快，现代人所面临的心理压力也越来越大。据国家卫计委统计报告，截止2015年年底，中国患精神疾病的人数已超过心血管病，跃居我国疾病患者的首位。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，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。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。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进行检测，使用户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。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出了一种能够直观检测和分析人体精神状态和疲劳程度的设备，可以对受试者的精神压力进行检测，使用户能够对患者的精神状态有一个深入和明确的了解基于心音HRV理论的精神压力分析系统。为此，本专利技术一种基于心音HRV理论的精神压力分析系统，系统由心音信号采集模块，无线通信模块以及PC端系统平台组成。心音信号采集模块与PC端系统平台连接，利用电式传感器将使用者的胸壁传出来的心音波动信号直接通过压敏元件传递到换能元件上，然后对采集到的心音信号进行模拟-数字转换，并传输至PC端系统平台，进行处理；无线通信模块与PC端系统平台相连接，并以无线方式在心音采集模块和PC端系统平台之间传输数据；PC端系统平台用于分析心音采集模块输入的数据，还原心音信号，利用心音提取HRV的自适应算法得到HRV，并对HRV采用多种算法进行处理，同时在频域和时域进行分析，获取精神压力的主要指标。上述利用心音提取HRV的自适应算法得到HRV，具体包含以下步骤①对心音信号进行重采样，每隔一定的点数取一个点，在保证不混叠的情况下，降低了数据量，有利于后续的处理；②使用切比雪夫Ⅰ型低通滤波器，滤除低频分量，设置截止频率；③使用高通滤波器消除由低通滤波器带来的基漂，设置在截止频率；④对上述信号进行微分操作，使得正负半轴的幅值近乎相等；⑤对信号进行平方及加窗取平均操作，平方旨在将幅值为负的信号变为幅值为正的信号，加窗取平均旨在对平方后的信号进行平滑处理，其传递函数为：式中32为加窗的点数；⑥定位S1波峰，心音信号有2个明显的峰值分别为S1峰值和S2峰值，由于S1峰值幅度更高，将S1峰作为要检测的峰值，并将S1峰值的定位绘制成图；⑦阈值设定及判定，阈值设定根据当前检测到的峰值属性，采用自适应迭代法，当前检测到峰值定位为peak(i)时，更新T(i):式中，N为定位的峰值总数；⑧根据最终确定的S1峰值，确定心动周期，绘制为IBI(Inter-BeatInterval)文件，存放测试者心动周期序列。进一步，上述步骤①中所述一定的点数优选为15。进一步，步骤②中的截止频率为150Hz，步骤③中的截止频率为630Hz。为确保采集的效果，采集心音的时间持续3-5分钟。上述精神压力的主要指标包含时域指标和频域指标，时域指标包括心动周期，总体标准偏差，平均心率，心率标准差以及连续间隔标准差；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、低频功率与高频功率之比LF/HF，高频能量密度值以及低频能量密度值。根据所述时域指标和频域指标，从自主神经系统的稳定性、自主神经系统的活性、抗压能力、压力指数、疲劳指数5个方面分析用户的精神压力状态，生成最终的分析报告。与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：①目前没有从心音信号中提取心率变异性的算法，本专利技术提出了一种从心音提取HRV的自适应算法，该算法计算精度高、鲁棒性好，实际使用效果达到预期要求。②本专利技术与专业检测设备的结果基本一致，成本仅有国外同类产品的百分之一，使用简单，操作方便，功能齐全具备大规模推广的可能性。相比于心电精神压力分析仪、本专利技术使用方便、操作简单、功能齐全，特别是成本低，适合在基层医疗单位、家庭、学校和个人中推广使用。附图说明图1为系统框图。图2为心音提取HRV的自适应算法流程图。图3为微分后的心音信号。图4为平方及加窗取平均后的心音信号。图5为S1峰值定位。图6为取阈值后的S1峰值定位。图7为HRV能量频谱图。具体实施方式现结合附图对本专利技术的具体实施方式做进一步详尽的说明。本专利技术提出的一种基于心音HRV理论的精神压力分析系统主要由心音信号采集模块，无线通信模块以及PC端系统平台组成。系统框图如附图1所示心音信号采集模块，采用的是一款肩戴式无线心音采集器，与pc端系统平台连接。利用电式传感器将胸壁传出来的心音波动信号直接通过压敏元件传递到换能元件上，然后对采集到的心音信号进行模拟-数字转换，并传输至PC端系统平台，进行处理。信号采集的时间为3分钟。无线通信模块与PC端相连接，并以无线方式在心音采集模块和PC端系统平台之间传输数据。PC端系统平台，与无线通讯模块连接，用于分析心音采集模块输入的数据，还原心音信号，并从心音信号中提取HRV，并对HRV采用多种算法进行处理，同时在频域和时域进行分析，获取11项主要指标对其中8个主要特征指标进行图形化表示，从自主神经系统的稳定性、自主神经系统的活性、抗压能力、压力指数、疲劳指数这5个方面分析用户的精神压力状态，得到最终的分析报告。基于心音HRV理论的精神压力分析方法如下：(1)解析心音采集器传输的数据，还原出心音信号，对信号进行滤波和放大，得到心音信号。(2)利用心音提取HRV的自适应算法得到HRV，算法流程图如附图2如附图2所示，算法包含以下步骤①对心音信号进行重采样，每隔15个点取一个点，在保证不混叠的情况下，降低了数据量，有利于后续的处理；②使用切比雪夫Ⅰ型低通滤波器，滤除低频分量，截止频率设置在150Hz③使用高通滤波器消除由低通滤波器带来的基漂，截止频率设置在630Hz④对信号进行微分操作，使得正负半轴的幅值近乎相等，得到的心音处理后的信号如附图3所示。⑤对信号进行平方及加窗取平均操作。平方旨在将幅值为负的信号变为幅值为正的信号。加窗取平均旨在对平方后的信号进行平滑处理，处理后的心音信号如如图4所以，其传递函数为：式中32为加窗的点数；⑥定位S1波峰。心音信号有2个明显的峰值分别为S1峰值和S2峰值。由于S1峰值幅度更高，这里将S1峰作为要检测的峰值。并将S1峰值的定位绘制成如附图5所示。⑦阈值设定及判定。阈值设定采用自适应迭代法，根据当前检测到的峰值属性。当前检测到峰值定位为peak(i)时，更新T(i):式中，N为定位的峰值总数，更新后的峰值定位为附图6中红线以上部分；⑧根据最终确定的S1峰值，确定心动周期，绘制为IBI文件，存放的是测试者心动周期序列。(3)对HRV进行频域和时域分析，得到时域指标和频域指标。①通过统计学的方法分析心率变异性的变化趋势，得到时域指标，可以概括性的评估自主神经系统对心率的调控作用。时域指标包括心动周期，总体标准偏差SDNN，平均心率，心率标准差以及连续间隔标准差RMSSD。平均心动周期计算公式为标准偏差SDNN计算公式为平均心率计算公式为HR本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于心音HRV理论的精神压力分析系统，其特征在于：所述系统由心音信号采集模块、无线通信模块和PC端系统平台组成；心音信号采集模块与PC端系统平台连接，利用电式传感器将使用者的胸壁传出来的心音波动信号直接通过压敏元件传递到换能元件上，然后对采集到的心音信号进行模拟‑数字转换，并传输至PC端系统平台，进行处理；无线通信模块与PC端系统平台相连接，并以无线方式在心音采集模块和PC端系统平台之间传输数据；PC端系统平台用于分析心音采集模块输入的数据，还原心音信号，利用心音提取HRV的自适应算法得到HRV，并对HRV采用多种算法进行处理，同时在频域和时域进行分析，获取精神压力的主要指标。

【技术特征摘要】
1.一种基于心音HRV理论的精神压力分析系统，其特征在于：所述系统由心音信号采集模块、无线通信模块和PC端系统平台组成；心音信号采集模块与PC端系统平台连接，利用电式传感器将使用者的胸壁传出来的心音波动信号直接通过压敏元件传递到换能元件上，然后对采集到的心音信号进行模拟-数字转换，并传输至PC端系统平台，进行处理；无线通信模块与PC端系统平台相连接，并以无线方式在心音采集模块和PC端系统平台之间传输数据；PC端系统平台用于分析心音采集模块输入的数据，还原心音信号，利用心音提取HRV的自适应算法得到HRV，并对HRV采用多种算法进行处理，同时在频域和时域进行分析，获取精神压力的主要指标。2.根据权利要求1所述的一种基于心音HRV理论的精神压力分析系统，其特征在于，所述利用心音提取HRV的自适应算法得到HRV，包含以下步骤：①对心音信号进行重采样，每隔一定的点数取一个点，在保证不混叠的情况下，降低了数据量，有利于后续的处理；②使用切比雪夫Ⅰ型低通滤波器，滤除低频分量，设置截止频率；③使用高通滤波器消除由低通滤波器带来的基漂，设置在截止频率；④对上述信号进行微分操作，使得正负半轴的幅值近乎相等；⑤对信号进行平方及加窗取平均操作，平方旨在将幅值为负的信号变为幅值为正的信号，加窗取平均旨在对平方后的信号进行平滑处理，其传递函数为：Hwindow(Z)=132·1-z-321-z-1]]>式中32为加窗的点数；⑥定位S1波峰，心音信号有2个明显的峰值分别为S1峰值和S2峰值，由于S1峰值幅度更高，将S1峰...

【专利技术属性】
技术研发人员：成谢锋，姚鹏飞，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32