[发明专利]基于多生理参数的实时监测方法及系统

权利要求书

1.一种基于多生理参数的实时监测方法，其特征在于，其包括以下步骤：

实时获取个体的心电信号、光电容积脉搏波描记信号以及定位信号并输出显示；

实时获取个体实时的环境因素，获取个体录入的自身因素；

基于网络的MQTT物联网协议推送，实时更新个体对应人群系数；

通过所述心电信号和所述光电容积脉搏波描记信号，结合实时更新的所述人群系数，监测心率、血压、呼吸率、血氧并输出显示；

其中，所述人群系数是与动脉弹性相关的参考系数，随着个体自身因素和环境因素随时变化。

2.如权利要求1所述的基于多生理参数的实时监测方法，其特征在于，所述个体的自身因素至少包括实时获取的性别、年龄、体重；所述个体的环境因素至少包括实时获取的昼夜、气温、海拔高度。

3.如权利要求1或2所述的基于多生理参数的实时监测方法，其特征在于，监测所述血压包括步骤：

根据一时间段内所述心电信号R波峰值出现时间和对应心拍的所述光电容积脉搏波描记信号峰值出现时间的差值PTT来监测收缩压和舒张压：

其中，舒张压为：

DBP＝SBP₀/3+2*DBP₀/3+A*ln(PTT₀/PTT)-(SBP₀-DBP₀)/3*PTT₀²/PTT²；

收缩压为：SBP＝DBP+(SBP₀-DBP₀)*PTT₀²/PTT²；

SBP₀、DBP₀、PTT₀为对个体进行初始定标过程时，个体获得的收缩压初始值、舒张压初始值以及根据所述收缩压初始值和所述舒张压初始值对应获得的PTT初始值；A为所述人群系数。

4.如权利要求1所述的基于多生理参数的实时监测方法，其特征在于，

根据一时间段内心电信号的RR间期T_R-R、光电容积脉搏波描记信号峰值间期T_p-p，计算出心率r，则r＝1/T_R-R或r＝1/T_p-p。

根据检测的两路波长不同光源所产生的光电容积脉搏波描记信号衰减程度，基于Lambert-Bear定律，计算出血氧的特征值R，带入经验公式：SaO₂＝A*R²+B*R+C；其中，A、B、C通过初始定标得到。

5.如权利要求1所述的基于多生理参数的实时监测方法，其特征在于，还包括步骤：

根据心电信号的RR间期T_R-R构成的心率变异性信号，提取时域特征值和频域特征值，并根据所述时域特征值和所述频域特征值对精神压力状态进行分类；

其中，所述时域特征至少包括RR间期标准差、相邻RR间期标准差、相邻RR间期之差大于50ms的个数占所有RR间期个数的百分比；所述频域特征至少包括总频率功率、高频功率以及低频功率。

6.如权利要求1所述的基于多生理参数的实时监测方法，其特征在于，还包括步骤：

云服务器基于网络对各个信号参数进行获取、存储、数据处理、推送、更新。

7.如权利要求1所述的基于多生理参数的实时监测方法，其特征在于，还包括步骤：

通过移动终端与所述云服务器通信，向所述云服务器发出测试和/或定位请求、获取个体的各个生理参数和/或定位信息并显示。