本申请提供了一种共振呼吸频率测定方法、交互提示生成方法、装置、设备及存储介质。共振呼吸频率测定方法包括：分别获取使用者在至少七种预设呼吸频率下对应的生物电阻抗信号；确定与每种生物电阻抗信号对应的心率特征和血流动力特征；依据心率特征和/或血流动力特征确定与每种预设呼吸频率对应的自主神经平衡水平；将自主神经平衡水平最高的预设呼吸频率设置为共振呼吸频率。本申请利用生物电阻抗信号评估使用者的生理状态，具有稳定、高精度、高灵敏度和高普适性的优点；此外，采用多指标算法综合评估使用者的生理状况，能够避免单一指标评估造成的偶然性误差，有助于进一步提升评估的精度。估的精度。估的精度。
【技术实现步骤摘要】
共振呼吸频率测定方法、交互提示生成方法、装置及设备
[0001]本申请涉及电子信息
，特别是一种共振呼吸频率测定方法、交互提示生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]生物反馈训练方法将正常属于无意识的生理活动置于意识控制之下，通过生物反馈训练建立新的行为模式，实现有意识地控制内脏活动和腺体的分泌。由于此方法训练目的明确、直观有效、指标精确，因而用户无任何痛苦和副作用。
[0003]目前，与共振频率呼吸相关的生物反馈训练方法着重于提取用户的PPG（photoplethysmography，光电容积图）和ECG（electrocardiogram，心电图）以识别用户的生理状态。但是，在进行PPG测量时往往对环境光源存在较高要求，具有一定的延时性和误差，且在慢呼吸期间，PPG的检测会使心电图的相位延迟增加，对共振呼吸频率的测定准确度有一定的影响。使用ECG进行自主神经张力评估容易受到心律不齐的影响，会导致R波不明显，信号采集误差较大，容易采集到心率信号准确度较低的生理信号。此外，目前方法的评估标准较为单一，只用于HRV（heart rate variability，心率变异性信号）指标的监测，往往缺乏心脏其他的评估指标，如血流动力学参数、心力储备等，同时无法令用户进行自主评估并制定个性化的训练策略，局限性较大。
技术实现思路
[0004]鉴于所述问题，提出了本申请以便提供克服所述问题或者至少部分地解决所述问题的一种共振呼吸频率测定方法、交互提示生成方法、装置、设备及存储介质，包括：一种基于生物电阻抗的共振呼吸频率测定方法，包括：分别获取使用者在至少七种预设呼吸频率下对应的生物电阻抗信号；确定与每种所述生物电阻抗信号对应的心率特征和血流动力特征；依据所述心率特征和/或所述血流动力特征确定与每种所述预设呼吸频率对应的自主神经平衡水平；将所述自主神经平衡水平最高的所述预设呼吸频率设置为共振呼吸频率。
[0005]优选的，所述心率特征包括心率峰谷幅度和/或相位同步性系数和/或一致性比率；所述血流动力特征包括心输出量和/或心排血指数和/或每搏输出量；所述确定与每种所述生物电阻抗信号对应的心率特征和血流动力特征的步骤，包括：确定与每种所述生物电阻抗信号对应的心率信号和血流动力信号；确定与每种所述心率信号对应的所述心率峰谷幅度和/或所述相位同步性系数和/或所述一致性比率；确定与每种所述血流动力信号对应的所述心输出量和/或所述心排血指数和/或所述每搏输出量。
[0006]优选的，所述依据所述心率特征和/或所述血流动力特征确定与每种所述预设呼
吸频率对应的自主神经平衡水平的步骤，包括：依据所述心率特征确定与每种所述预设呼吸频率对应的第一自主神经平衡水平；依据所述血流动力特征确定与每种所述预设呼吸频率对应的第二自主神经平衡水平；依据所述第一自主神经平衡水平和/或所述第二自主神经平衡水平，确定与每种所述预设呼吸频率对应的所述自主神经平衡水平。
[0007]一种应用于呼吸辅助设备的交互提示生成方法，包括：获取使用者的共振呼吸频率；其中，所述共振呼吸频率通过如上述任一项所述的共振呼吸频率测定方法测定；依据所述共振呼吸频率，生成目标交互提示；其中，所述目标交互提示包括循环交替的第一子交互提示和第二子交互提示，所述第一子交互提示与所述第二子交互提示的交替频率为所述共振呼吸频率的两倍。
[0008]优选的，还包括：获取所述使用者的第一实时生物电阻抗信号；确定所述第一实时生物电阻抗信号的第一实时心率峰谷幅度；确定与所述共振呼吸频率对应的所述生物电阻抗信号的目标心率峰谷幅度；当所述第一实时心率峰谷幅度小于与所述目标心率峰谷幅度时，生成实时交互提示；其中，所述实时交互提示包括循环交替的第三子交互提示和第四子交互提示，所述第三子交互提示与所述第四子交互提示的交替频率大于所述第一子交互提示与所述第二子交互提示的交替频率。
[0009]优选的，还包括：获取使用者的第二实时生物电阻抗信号；确定与所述第二实时生物电阻抗信号对应的第二心率峰谷幅度；当所述第二心率峰谷幅度不大于所述第一实时心率峰谷幅度时，生成所述目标交互提示。
[0010]一种基于生物电阻抗的共振呼吸频率确定装置，包括：信号获取模块，用于分别获取使用者在至少七种预设呼吸频率下对应的生物电阻抗信号；特征确定模块，用于确定与每种所述生物电阻抗信号对应的心率特征和血流动力特征；状态评估模块，用于依据所述心率特征和/或所述血流动力特征确定与每种所述预设呼吸频率对应的自主神经平衡水平；频率确定模块，用于将所述自主神经平衡水平最高的所述预设呼吸频率设置为共振呼吸频率。
[0011]一种应用于呼吸辅助设备的交互提示生成装置，包括：频率获取模块，用于获取使用者的共振呼吸频率；其中，所述共振呼吸频率通过如上述任一项所述的共振呼吸频率测定方法测定；提示生成模块，用于依据所述共振呼吸频率，生成目标交互提示；其中，所述目标交互提示包括循环交替的第一子交互提示和第二子交互提示，所述第一子交互提示与所述
第二子交互提示的交替频率为所述共振呼吸频率的两倍。
[0012]一种计算机设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述任一项所述的共振呼吸频率测定方法和/或交互提示生成方法。
[0013]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述的共振呼吸频率测定方法和/或交互提示生成方法。
[0014]本申请具有以下优点：在本申请的实施例中，通过分别获取使用者在至少七种预设呼吸频率下对应的生物电阻抗信号；确定与每种所述生物电阻抗信号对应的心率特征和血流动力特征；依据所述心率特征和/或所述血流动力特征确定与每种所述预设呼吸频率对应的自主神经平衡水平；将所述自主神经平衡水平最高的所述预设呼吸频率设置为共振呼吸频率，通过利用所述生物电阻抗信号评估所述使用者的生理状态，对环境的依赖程度较低，延时性较低，误差较小，并且对心律不齐产生的异常信号不敏感，能够很好地规避所述使用者心律不齐造成的评估误差，具有稳定、高精度、高灵敏度和高普适性的优点；此外，可以同时获得所述心率特征和所述血流动力学特征，采用多指标算法综合评估所述使用者的生理状况，能够避免单一指标评估造成的偶然性误差，有助于进一步提升评估的精度。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对本申请的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1是本申请一实施例提供的一种共振呼吸频率测定方法的步骤流程图；图2是本申请一实施例提供的一种交互提示生成方法的步骤流程图；图3是本申请一实施例提供的一种交互提示生成方法的逻辑框图；图4是本申请一实施例提供的一种共振呼吸频率本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于生物电阻抗的共振呼吸频率测定方法，其特征在于，包括：分别获取使用者在至少七种预设呼吸频率下对应的生物电阻抗信号；确定与每种所述生物电阻抗信号对应的心率特征和血流动力特征；依据所述心率特征和/或所述血流动力特征确定与每种所述预设呼吸频率对应的自主神经平衡水平；将所述自主神经平衡水平最高的所述预设呼吸频率设置为共振呼吸频率。2.根据权利要求1所述的共振呼吸频率测定方法，其特征在于，所述心率特征包括心率峰谷幅度和/或相位同步性系数和/或一致性比率；所述血流动力特征包括心输出量和/或心排血指数和/或每搏输出量；所述确定与每种所述生物电阻抗信号对应的心率特征和血流动力特征的步骤，包括：确定与每种所述生物电阻抗信号对应的心率信号和血流动力信号；确定与每种所述心率信号对应的所述心率峰谷幅度和/或所述相位同步性系数和/或所述一致性比率；确定与每种所述血流动力信号对应的所述心输出量和/或所述心排血指数和/或所述每搏输出量。3.根据权利要求1或2所述的共振呼吸频率测定方法，其特征在于，所述依据所述心率特征和/或所述血流动力特征确定与每种所述预设呼吸频率对应的自主神经平衡水平的步骤，包括：依据所述心率特征确定与每种所述预设呼吸频率对应的第一自主神经平衡水平；依据所述血流动力特征确定与每种所述预设呼吸频率对应的第二自主神经平衡水平；依据所述第一自主神经平衡水平和/或所述第二自主神经平衡水平，确定与每种所述预设呼吸频率对应的所述自主神经平衡水平。4.一种应用于呼吸辅助设备的交互提示生成方法，其特征在于，包括：获取使用者的共振呼吸频率；其中，所述共振呼吸频率通过如权利要求1
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3任一项所述的共振呼吸频率测定方法测定；依据所述共振呼吸频率，生成目标交互提示；其中，所述目标交互提示包括循环交替的第一子交互提示和第二子交互提示，所述第一子交互提示与所述第二子交互提示的交替频率为所述共振呼吸频率的两倍。5.根据权利要求4所述的交互提示生成方法，其特征在于，还包括：获取所述使用者的第一实时生物电阻抗信号；确定所述第一实时生物...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴万庆，胡铁瀚，袁敖，杨艺荣，巫烨力，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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