[发明专利]一种抑郁症程度量化的评估系统及其评估方法

权利要求书

1.一种抑郁症程度量化的评估系统，其特征在于，包括：心电脉搏波一体化检测装置、数据传输装置、数据处理平台；所述心电脉搏波一体化检测装置通过桥接器与数据传输装置相连，数据传输装置经串口与上位机相连接；通过心电脉搏波一体化检测装置，获取人体生理信号，经过USB接口传输到上位机数据分析平台，数据分析平台依据心率变异性原理分析自主神经系统中交感神经、副交感神经的平衡状态，量化评估抑郁程度。

2.根据权利要求1所述抑郁症程度量化的评估系统，其特征在于，所述心电脉搏波一体化检测装置，包括：心电处理模块、脉搏波处理模块和数据传输与处理模块，所述的心电处理模块包括：三导联电极线、心电检测装置和心电信号处理电路，所述的脉搏波处理模块包括：红外脉搏波传感器、脉搏波检测装置和脉搏波处理电路，所述的数据传输与处理模块包括：处理器单片机、数据格式转换芯片和上位机；心电处理模块由三导联电极线连接人体与心电检测装置获取心电信号，经耳机接口连接到心电信号处理电路部分，所述的心电信号处理电路包括集成仪表放大器和集成滤波放大器，心电信号处理电路经线性光耦隔离装置与处理器单片机的数据采样端口相连；脉搏波处理模块由红外脉搏波传感器连接人体与脉搏波检测装置获取脉搏波信号，经耳机接口连接到脉搏波处理电路部分，所述的脉搏波处理电路部分包括一阶滤波和二阶滤波电路，脉搏波处理电路经线性装置与数据传输与处理模块的处理器单片机的数据采样端口相连；处理器单片机经串口与数据格式转换芯片连接，数据格式转换芯片经USB传输线与上位机连接。

3.一种权利要求1所述抑郁症程度量化的评估系统的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、通过多状态综合测试平台获取不同状态下的人体生理信息，依据心率变异性分析原理得到不同状态下的HRV特征参数；通过测试受测者在多状态综合测试中的心电脉搏波数据，并对此数据进行HRV时域、频域、非线性分析，根据CfsSubsetEval属性评估方法和最好优先迭代准则得到不同状态下心率变异性特征参数；

步骤2、根据步骤1获取的心率变异性特征参数量化评估自主神经系统中的交感神经、迷走神经功能的平衡状态；根据多状态综合测试过程得到的特征参数来描述该状态下交感神经系统与迷走神经系统的相对平衡性，实现特征参数对自主神经系统平衡状态的量化评估；

步骤3、在定量评估自主神经系统平衡状态的基础上，建立抑郁程度量化评估模型；通过预先建立的数学模型根据心率变异性分析模块得到的特征参数对受测者的精神状态进行评估和抑郁程度分级。

4.根据权利要求3所述的评估方法，其特征在于，在步骤1中，所述多状态综合测试的方法包括以下步骤：

步骤11、五分钟静息测试，数据采集平台记录受测者静息态的心电脉搏波数据；

步骤12、正常呼吸30秒，然后一分钟深呼吸测试，数据采集平台记录受测者深呼吸状态的心电脉搏波数据；

步骤13、正常呼吸30秒，然后九十秒瓦尔萨尔瓦动作测试，数据采集平台记录受测者瓦尔萨尔瓦动作状态的心电脉搏波数据；

步骤14、正常呼吸30秒，然后二分钟站立测试，数据采集平台记录受测者坐立体态变化以及站立态的心电脉搏波数据。

5.根据权利要求3所述的评估方法，其特征在于，在步骤3中，所述抑郁程度量化评估模型，为根据AdaBoost算法在实验数据的基础上建立的分类模型。

6.根据权利要求3所述的评估方法，其特征在于，在步骤3中，所述抑郁程度量化评估模型的建立过程包括以下步骤：

步骤31、计算HRV参数；所述HRV参数包括：时域参数、频域参数和非线性参数，时域参数包括：MEAN、SDNN、RMSSD和pNN50，频域参数包括：VLF、LF、HF、TP、pVLF、pLF、pHF、nLF、nHF和LF/HF，非线性参数包括SD1、SD2、SDSD、α₁和α₂；所述的HRV表示心率变异性，所述的MEAN为所有窦性RR间期的均值；SDNN为所有窦性RR间期的标准差，所述的RMSSD为相邻RR间期差值的均方根，所述的pNN50为50毫秒间隔以上相邻RR间期差值的比例，SDSD为相邻RR间期之间的标准差，所述的VLF为心率变异性曲线经FFT变换后极低频成分0.0033～0.04Hz的功率，所述的LF为心率变异性曲线经FFT变换后低频成分0.04～0.15Hz的功率；所述的HF为心率变异性曲线经FFT变换后高频成分0.15～0.4Hz的功率；所述的TP为心率变异性曲线经FFT变换后的总功率，所述的pVLF为心率变异性曲线极低频成分的百分比，所述的pLF为心率变异性曲线低频成分的百分比，所述的pHF为心率变异性曲线高频成分的百分比，所述的nLF为归一化的低频功率，所述的nHF为归一化的高频成分，所述的LF/HF为低频成分与高频成分的比值，所述的SD2为散点图在X＝Y方向上的散点图区域最长的两点间距离，SD1为垂直于X＝Y方向上散点图区域最长的两点间的距离，所述的α₁为HRV曲线第一部分去趋势波动分析斜率，所述的α₂为HRV曲线第二部分去趋势波动分析斜率；

步骤32、获取特征参数集；根据可回溯的贪婪搜索扩张和CfsSubsetEval属性评估方法获得HRV参数的特征参数集；

步骤33、训练抑郁程度量化评估模型H；样本集合X₀包括N个训练样本，经第一次训练得到弱分类器h₁，将分错的样本和其他样本构建成由N个训练样本组成的第二个样本集合X₁，经第二次训练得到弱分类器h₂，经t次重复训练，得到t个弱分类器h_i，所述hi＝{hi|i＝1，2，3，…，t}，t为正整数，所述抑郁程度量化评估模型的表达式为：

H=Σt=1Tαtht,]]>

其中，h_t表示第t个弱分类器，α_t表示第t个弱分类器的权重；

步骤34、把心电脉搏波一体化检测装置检测到的数据输入抑郁程度量化评估模型H，得到抑郁程度量化评估结果。