[发明专利]基于BCG和HRV技术的信息处理方法

说明书

本发明公开了基于BCG和HRV技术的信息处理方法，包括以下步骤：在坐卧设备上设置信息采集设备；所述信息采集设备采集坐卧设备使用者的身体信息信号；对身体信息信号进行处理，并从身体信息信号中提取呼吸信号和BCG信号；对BCG信号进行处理后提取HRV信号，并对HRV信号进行分析处理；将分析处理后的HRV信号和呼吸信号作为样本生成生理模型，并根据生理模型进行疾病预警。本发明基于BCG和HRV技术的信息处理方法，在生成完生理模型后，养老院可以使用这些模型对疾病预警进行及时的预警，即使是在养老院缺乏高端医学技术的基础上，也可以通过这种方式实现疾病预警并将老人即时送到医院进行救治。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及基于BCG和HRV技术的信息处理方法。

背景技术

现代医学中，常通过监测心率来监测患者的睡眠情况。心脏泵血会使与人体紧密接触的支撑物体的受力发生变化，目前，多通过微动信号传感器采集人体心脏跳动时产生的心冲击信号(Ballistocardiogram，BCG)，并通过所述心冲击信号(即心跳信号)检测心率信息。

心率变异性(Heart rate variability HRV)是指心率节奏快慢随时间所发生的变化。HRV是分析逐个心动周期的细微的时间变化及其规律。这种变化在体表记录的常规心电图上常难以测出或因微小而略而不计，常规心电图上习惯描述的规则的窦性心律绝不等于心率没有变异。HRV的研究对象只是逐次心动周期的时间差别，罗列人体每次心动周期间的差别可显示出一大堆貌似无序的参数反映了心率连续的瞬时波动。心率的波动并非偶然而是受体内神经体液的调控，为适应不同的生理状况或某些病理状态而作出的反应。

在现有技术中，对老年人的看护已经越来越受到社会重视，大量的养老院已经被建立了起来，但是现有的养老院普遍医学技术较弱，无法对养老院中老人的疾病进行及时的诊断和治疗。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有的养老院普遍医学技术较弱，无法对养老院中老人的疾病进行及时的诊断和治疗，目的在于提供基于BCG和HRV技术的信息处理方法，解决上述问题。

本发明通过下述技术方案实现：

基于BCG和HRV技术的信息处理方法，包括以下步骤：在坐卧设备上设置信息采集设备；所述信息采集设备采集坐卧设备使用者的身体信息信号；对身体信息信号进行处理，并从身体信息信号中提取呼吸信号和BCG信号；对BCG信号进行处理后提取HRV信号，并对HRV信号进行分析处理；将分析处理后的HRV信号和呼吸信号作为样本生成生理模型，并根据生理模型进行疾病预警。

本发明应用时，首先需要进行样本采集，本发明中的样本采集可以在养老院中也可以在各种医院及科研机构中进行，样本采集的来源即为坐卧设备使用者；然后对身体信息信号进行处理并从身体信息信号中提取呼吸信号和BCG信号，在身体信息信号中包含大量的噪声，是一种信噪比非常低的信号，所以需要进行一些降噪处理，然后才能提取呼吸信号和BCG信号，在提取完呼吸信号和BCG信号后，BCG信号本身是不能直接进行运用分析的，所以这是需要在BCG信号内提取HRV信号，并对HRV信号进行分析处理，这里的分析处理还是进行降噪，并将HRV信号中的特征部分进行提取，这里所说的特征部分是指除去正常频率心跳以外的特征，最后将分析处理后的HRV信号和呼吸信号作为样本生成生理模型，这种样本可以采用机器学习的方法例如支持向量机等方法生成的模型，也可以采用深度学习如神经网络方法生成的模型，同时还可以采用一般规律下的数学模型；在生成完生理模型后，养老院可以使用这些模型对疾病预警进行及时的预警，即使是在养老院缺乏高端医学技术的基础上，也可以通过这种方式实现疾病预警并将老人即时送到医院进行救治。

进一步的，对身体信息信号进行处理，并从身体信息信号中提取呼吸信号和BCG信号包括以下步骤：对身体信息信号进行50Hz陷波滤波生成预处理信号；对预处理信号进行低通滤波生成呼吸信号；对预处理信号进行高通滤波生成BCG信号。