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基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法及裝置.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510339042.2

申請日:

2015.06.17

公開號:

CN104983434A

公開日:

2015.10.21

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):A61B 5/16申請日:20150617|||公開
IPC分類號: A61B5/16; G06F19/00(2011.01)I 主分類號: A61B5/16
申請人: 重慶郵電大學
發明人: 李章勇; 呂德衛; 任斌斌; 馬成群; 羅揚; 龐宇; 王偉; 冉鵬; 林金朝
地址: 400065重慶市南岸區崇文路2號
優先權:
專利代理機構: 重慶為信知識產權代理事務所(普通合伙)50216 代理人: 余錦曦
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510339042.2

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.05.01|||2015.11.18|||2015.10.21

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法及裝置,所述方法對被測者HRV信號進行頻域、時域及非線性分析得到心理壓力影響因素參數集,根據該參數集使用層次分析法及心理壓力評估模型得到被測者心理壓力評估結果;所述裝置采集被測者心電信號,對所述心電信號采用基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法進行分析與評估,輸出評估報告,并將評估報告無線傳遞給外界。有益效果:(1)采用被測者HRV生理參數的變化監測被測者心理壓力狀態,有效避免因被測者主觀因素及認知水平的不同對監測結果造成的影響;(2)有效記錄及分析被測者日常心理壓力狀態,存儲關鍵數據用于提示被測者自我調整和為醫護人員備用。

權利要求書

權利要求書
1.  一種基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法,其特征在于包括以下步驟:
S1:獲取待測者HRV信號,對HRV信號分別進行頻域、時域和非線性分析,得到參數集G={G1,G2,…,Gk};
其中:G1={G11,G12,…,G1l},G2={G21,G22,…,G2m},Gk={Gk1,Gk2,…,Gkn};
S2:使用步驟S1中獲得的參數集數據構建遞階層次參數集模型:
G作為模型目標層,Gi為心理壓力一級影響因子,Gij為心理壓力二級影響因子;
S3:根據實驗數據參數值變化程度及1-9比例標度法分別對每一級影響因子的相對重要性進行定量描述,得到兩兩比較判斷矩陣,并進行一致性檢驗:
G={G1,G2,…,Gk}中各元素兩兩比較判斷矩陣A,
G1={G11,G12,…,G1l}中各元素兩兩比較判斷矩陣B1,
G2={G21,G22,…,G2m}中各元素兩兩比較判斷矩陣B2,
Gk={Gk1,Gk2,…,Gkn}中各元素兩兩比較判斷矩陣Bk;
S4:使用層次單排序法利用矩陣A、Bi計算各影響因子的權重,得到:
G={G1,G2,…,Gk}中各子集的權重λ={λ1,λ2,…,λk},
G1={G11,G12,…,G1l}中各元素的權重λ1={λ11,λ12,…,λ1l},
G2={G21,G22,…,G2m}中各元素的權重λ2={λ21,λ22,…,λ2m},
Gk={Gk1,Gk2,…,Gkn}中各元素的權重λk={λk1,λk2,…,λkn};
S5:利用步驟S4中得到的二級影響因子各自權重計算其從屬的一級影響因子的得分:i=1,2,…,k;
S6:利用步驟S4和步驟S5獲得的權重λi和i=1,2,…,k,根據心理壓力得分模型計算心理壓力得分:
Z=Σi=1k100λi·×ZGi;]]>
S7:根據心理壓力評估等級判斷被測者心理壓力狀態,輸出被測者心理壓力評估報告。

2.  根據權利要求1所述的基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法,其特征在于步驟S1中G={G1,G2,G3};其中:
G1={G11,G12}為HRV信號頻域參數集;G11為低頻與高頻比LF/HF;G12為總譜TP;
G2={G21,G22,G23}為HRV信號時域參數集;G21為正常竇性心率RR間期的標準差SDNN;G22為在所有RR間期中,相鄰RR間期之差大于50ms的個數占所有RR間期個數的百分比PNN50;G23為以第一聲音為準心臟每分鐘跳動的次數HR;
G3={G31,G32,G33}為HRV信號非線性分析參數集;G31為被測者相平面圖的面積S;G32為相對分散度N;G33為李氏指數L。

3.  根據權利要求1或2所述的基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法,其特征在于步驟S5中:
{ZG1=(λ11×G1110+λ12×G1210000)×100ZG2=(λ21×100-G21100+λ22×0.2-G220.2+λ23×G23-6040)×100ZG3=(λ31×2-G312+λ32×0.1-G320.1+λ33×G3310)×100.]]>

4.  根據權利要求1所述的基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法,其特 征在于步驟S7中心理壓力評估等級為:
得分值Z<30,檢測者處于放松狀態;
得分值30<Z<=50,檢測者處于心理稍微緊張狀態;
得分值Z>50,檢測者處于心理較緊張狀態。

5.  一種基于層次分析法的多參數心理壓力評估裝置,其特征在于包括:心電信號采集器(1)對采集到的心電信號預處理后,傳遞給微處理器(2);所述微處理器(2)根據所述步驟S1~S7對心電信號進行分析與評估,輸出被測者心理壓力評估報告;評估報告經無線發射裝置(3)傳遞給外界。

6.  根據權利要求5所述的基于層次分析法的多參數心理壓力評估裝置,其特征在于所述微處理器(2)上設有鍵盤(4)、存儲器(5)及顯示器(6)。

7.  根據權利要求5所述的基于層次分使用析法的多參數心理壓力評估裝置,其特征在于所述心電信號采集器(1)采用內嵌信號放大器及A/D轉換器的芯片ADS1292R。

說明書

說明書基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法及裝置
技術領域
本發明涉及醫療心理壓力測量評估領域,具體涉及一種基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法及裝置。
背景技術
當今社會,人們面臨的各種壓力給人們心理健康造成嚴重影響,甚至導致生命威脅。心理壓力被世界衛生組織定為“西方世界的災難”,依照國際勞工辦公室的說法,它已成為“我們時代最嚴重的問題之一,不僅危及個人的身體和精神健康,而且對企業和政府也有害”。目前,常用的心理壓力評估方法主要有:作業法、投射法和量表法,這些方法共同存在受被測者主觀因素及認知水平影響的缺陷;
南京醫科大學2010級鐘添萍碩士學位論文《心理素質評估訓練系統的研制與應用研究》文章提到用HRV用于心理素質檢測,但沒有指明具體參數及評估方法。
因此需要設計一種基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法及裝置,能夠根據被測者HRV信號對被測者心理壓力進行量化評估,該方法及裝置不受被測者主觀因素及認知水平的影響,能夠客觀檢測被測者心理壓力狀態。
發明內容
有鑒于此,本發明提供一種基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法及 裝置。
技術方案如下:
一種基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法,其關鍵在于包括以下步驟:
S1:獲取待測者HRV信號,對HRV信號分別進行頻域、時域和非線性分析,得到參數集G={G1,G2,…,Gk};
其中:G1={G11,G12,…,G1l},G2={G21,G22,…,G2m},Gk={Gk1,Gk2,…,Gkn};
S2:使用步驟S1中獲得的參數集數據構建遞階層次參數集模型:
G作為模型目標層,Gi為心理壓力一級影響因子,Gij為心理壓力二級影響因子;
S3:根據實驗數據參數值變化程度及1-9比例標度法分別對每一級影響因子的相對重要性進行定量描述,得到兩兩比較判斷矩陣,并進行一致性檢驗:
G={G1,G2,…,Gk}中各元素兩兩比較判斷矩陣A,
G1={G11,G12,…,G1l}中各元素兩兩比較判斷矩陣B1,
G2={G21,G22,…,G2m}中各元素兩兩比較判斷矩陣B2,
Gk={Gk1,Gk2,…,Gkn}中各元素兩兩比較判斷矩陣Bk;
S4:使用層次單排序法利用矩陣A、Bi計算各影響因子的權重,得到:
G={G1,G2,…,Gk}中各子集的權重λ={λ1,λ2,…,λk};
G1={G11,G12,…,G1l}中各元素的權重λ1={λ11,λ12,…,λ1l};
G2={G21,G22,…,G2m}中各元素的權重λ2={λ21,λ22,…,λ2m};
Gk={Gk1,Gk2,…,Gkn}中各元素的權重λk={λk1,λk2,…,λkn};
S5:利用步驟S4中得到的二級影響因子各自權重計算其從屬的一級影響因子的得分:i=1,2,…,k;
S6:利用步驟S4和步驟S5獲得的權重λi和,i=1,2,…,k,根據心理壓力得分模型計算心理壓力得分:
Z=Σi=1k100λi×ZGi;]]>
S7:根據心理壓力評估等級判斷被測者心理壓力狀態,輸出被測者心理壓力評估報告;
其中,步驟S1中G={G1,G2,G3};
G1={G11,G12}為HRV信號頻域參數集;G11為低頻與高頻比LF/HF;G12為總譜TP;
G2={G21,G22,G23}為HRV信號時域參數集;G21為正常竇性心率RR間期的標準差SDNN;G22為在所有RR間期中,相鄰RR間期之差大于50ms的個數占所有RR間期個數的百分比PNN50;G23為以第一聲音為準心臟每分鐘跳動的次數HR;
G3={G31,G32,G33}為HRV信號非線性分析參數集;G31為被測者相平面圖的面積S;G32為相對分散度N;G33為李氏指數L。
其中,步驟S5中計算心理壓力一級影響因子得分的方法為:
{ZG1=(λ11×G1110+λ12×G1210000)×100ZG2=(λ21×100-G21100+λ22×0.2-G220.2+λ23×G23-6040)×100ZG3=(λ31×2-G312+λ32×0.1-G320.1+λ33×G3310)×100.]]>
最后,步驟S7中心理壓力評估等級為:
得分值Z<30,檢測者處于放松狀態;
得分值30<Z<=50,檢測者處于心理稍微緊張狀態;
得分值Z>50,檢測者處于心理較緊張狀態。
一種基于層次分析法的多參數心理壓力評估裝置,其關鍵在于包括:心電信號采集器對采集到的心電信號預處理后,傳遞給微處理器;所述微處理器根據所述步驟S1~S7對心電信號進行分析與評估,輸出被測者心理壓力評估報告;評估報告經無線發射裝置傳遞給外界。
進一步地,所述微處理器上設有鍵盤、存儲器及顯示器。
更進一步地,所述心電信號采集器采用內嵌信號放大器及A/D轉換器的芯片ADS1292R。
有益效果:(1)采用被測者HRV生理參數的變化監測被測者心理壓力狀態,有效避免因被測者主觀因素及認知水平的不同對監測結果造成的影響;(2)有效記錄及分析被測者日常心理壓力狀態,存儲關鍵數據用于提示被測者自我調整和為醫護人員備用。
附圖說明
圖1為本發明的算法流程圖;
圖2為本發明構建的遞階層次參數集圖;
圖3為本發明裝置系統框圖。
具體實施方式
下面結合實施例和附圖對本發明作進一步說明。
如圖1所示的一種基于層次分析法的多參數心理壓力評估方法,其關鍵在于,包括以下步驟:
S1:獲取待測者HRV信號,對HRV信號分別進行頻域、時域和非線性分析,得到參數集G={G1,G2,G3};
G1={G11,G12}為HRV信號頻域參數集;G11為低頻與高頻比LF/HF;G12為總譜TP;
G2={G21,G22,G23}為HRV信號時域參數集;G21為正常竇性心率RR間期的標準差SDNN;G22為在所有RR間期中,相鄰RR間期之差大于50ms的個數占所有RR間期個數的百分比PNN50;G23為以第一聲音為準心臟每分鐘跳動的次數HR;
G3={G31,G32,G33}為HRV信號非線性分析參數集;G31為被測者相平面圖的面積S;G32為相對分散度N;G33為李氏指數L;
S2:使用步驟S1中獲得的參數集數據構建遞階層次參數集模型:
如圖2所示的遞階層次參數集模型,G作為模型目標層,Gi為心理壓力一級影響因子,Gij為心理壓力二級影響因子;
S3:對多名被測者分別進行躺、坐、動三種狀態采集的心電信號進行HRV信號分析,得到各參數值如表1所示;
根據實驗數據參數值變化程度及1-9比例標度法分別對每一級影響因子的相對重要性進行定量描述,得到兩兩比較判斷矩陣;
G={G1,G2,G3}中各元素兩兩比較判斷矩陣A=145141315131,]]>
G1={G11,G12}中各元素兩兩比較判斷矩陣B1=13131,]]>
G2={G21,G22,G23}中各元素兩兩比較判斷矩陣B2=11311313131,]]>
G3={G31,G32,G33}中各元素兩兩比較判斷矩陣B3=134131214121;]]>
表1被測者躺、坐、動三種狀態HRV分析


對矩陣A、Bi進行一致性檢驗:
對于判斷矩陣A可以求得最大特征值:λAmax=3.086
CIA=λAmax-nn-1=3.086-32=0.043]]>
對于多階判斷矩陣是否可以接受,還需引入平均隨機一致性指標RI,表2給出了1-15階正互反矩陣計算1000次得到的平均隨機一致性指標,當n<3時,判斷矩陣永遠具有完全一致性。判斷矩陣一致性指標CI與同階平均隨機一致性指標RI之比稱為隨機一致性比率CR,當CR<0.10時,便認為判斷矩陣 具有可以接受的一致性。當CR≥0.10時,就需要調整和修正判斷矩陣,使其滿足CR<0.10,從而具有滿意的一致性。
表2隨機一致性指標
階數1234567RI000.580.901.121.241.32階數9101112131415RI1.461.491.521.541.561.581.59
由表2可知RIA=0.58,那么矩陣A的隨機一致性比例滿足條件CR<0.10;因此矩陣A具有滿意的一致性。如果不滿足已執行要求,需要調整判斷矩陣。
采用相同方法處理矩陣Bi,其結果見表3;
表3判斷矩陣的一致性
判斷矩陣AB1B2B3最大特征值3.086003.083CR0.0741000.0716
S4:使用層次單排序法利用矩陣A、Bi計算各影響因子的權重,得到:
G={G1,G2,G3}中各子集的權重λ={0.68,0.22,0.1};
G1={G11,G12}中各元素的權重λ1={0.75,0.25};
G2={G21,G22,G23}中各元素的權重λ2={0.43,0.43,0.14};
G3={G31,G32,G33}中各元素的權重λ3={0.62,0.24,0.14};
S5:利用步驟S4中得到的二級影響因子各自權重計算其從屬的一級影響因子的得分:i=1,2,…,k;其中Gij的值可以從HRV分析結果中得到;
{ZG1=(λ11×G1110+λ12×G1210000)×100ZG2=(λ21×100-G21100+λ22×0.2-G220.2+λ23×G23-6040)×100ZG3=(λ31×2-G312+λ32×0.1-G320.1+λ33×G3310)×100;]]>
S6:利用步驟S4和步驟S5獲得的權重λi和ZGi,i=1,2,…,k,根據心理壓力得分模型計算心理壓力得分:
Z=Σi=1k100λi×ZGi;]]>
S7:根據心理壓力評估等級判斷被測者心理壓力狀態,輸出被測者心理壓力評估報告;
心理壓力評估等級為:
得分值Z<30,檢測者處于放松狀態;
得分值30<Z<=50,檢測者處于心理稍微緊張狀態;
得分值Z>50,檢測者處于心理較緊張狀態。
如圖3所示,一種基于層次分析法的多參數心理壓力評估裝置,其關鍵在于包括:心電信號采集器1對采集到的心電信號預處理后,傳遞給微處理器2;所述微處理器2根據所述步驟S1~S7對心電信號進行分析與評估,輸出被測者心理壓力評估報告;評估報告經藍牙模組3傳遞給外界。
進一步地,所述微處理器2上設有鍵盤4、存儲器5及顯示器6。
更進一步地,所述心電信號采集器1采用內嵌信號放大器及A/D轉換器的芯片ADS1292R。
以上所述僅為本發明的較佳實施例而已,并不用以限制本發明,凡在本發明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換和改進等,均應包含在本發明 的保護范圍之內。

關 鍵 詞:
基于 層次 分析 參數 心理壓力 評估 方法 裝置
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