[发明专利]一种心息一致性评估方法、存储介质及心息指标监测设备

说明书

本发明涉及健康养生技术领域，特别涉及一种心息一致性评估方法、存储介质及心息指标监测设备，一种心息一致性评估方法，包括以下步骤：获取心率和呼吸数据；计算获得心率和呼吸数据各自的振幅谱和相位，并利用各自的相位计算获得心率和呼吸的相位差；对呼吸振幅谱进行线性尺度调整；计算心率振幅谱和调整后的呼吸振幅谱的耦合部分并用相位差对该部分进行校正；基于校正后的耦合部分计算心息一致性指标值。本发明提供的一致性指标能更好地衡量心肺耦合的和谐度，更细致地体现心肺的耦合状态，从而更好的反应出人体的生理状态。

【技术领域】

本发明涉及健康养生技术领域，其特别涉及一种心息一致性评估方法、存储介质及心息指标监测设备。

【背景技术】

心率这一生理指标的应用越来越广泛，其相关信息的分析可以监测人体生理机能。市面上的众多的健康手环就是在对心率分析的基础上分析人体健康状态，其中以针对心率的时域和频域的指标分析为主。美国HeartMath研究所则基于心率序列信息构建了人体心脑一致性的指标并应用在其设备Inner-Balance上(纳入美国的多家商业医保报销范围)。这些指标都仅仅考虑到心率这一单一生理数据。但人体是个复杂的多子系统强耦合系统，呼吸是体现人体体征的最重要的生理指标之一，循环系统和呼吸系统是紧密耦合的，心率、呼吸与血管中的压力反射器(与情绪控制中枢杏仁核有直接通道)形成了紧密耦合反馈回路，所以心率、呼吸和情绪等心理活动之间密切相关。

因此，为了获得人体的更准确丰富的状态信息，则需要进一步结合呼吸波形数据并考虑呼吸与心率的同步性关系。现有文献中有一些研究工作在对心率频域分析时利用了呼吸指标，M.T.V.Yamuza等人利用呼吸与心率在频域上的相干系数重新定义了传统意义的高频频段，以更好地区分不同的情绪状态；R.Bailón等人提出了一种新的运动应激测试中HRV的时变分析方法，其中包括呼吸频率的信息，可以降低在运动状态下对高频成分估计的平均误差和标准差；M.Daoud等人利用呼吸与心率的相干性对频率进行加权平均，重新定义低频频段与高频频段的分界线，使之与心率功率谱高低功率分界线更一致，可以更好地区分经典的直立测试中仰卧位和直立位两种姿势。

以上的这些技术均利用了呼吸的信息，但只应用于特定的状态下，特别是用于界定心率的高低频区域，只能反映粗略的心肺耦合状态，并不能体现和衡量人体在多种场景下的心肺耦合程度和心息意的一致性。而且这些技术均未考虑到心率与呼吸的相位关系。由呼吸介导的心率频率 (呼吸性窦性心律不齐，简称RAS)对肺泡内气体交换的效率有重要的影响，呼吸和心率的相位差关系对应着气体交换的效率。因此呼吸与心率的相位差蕴含了人体一致性更多的信息，上述已有的技术并不能够充分地刻画心肺耦合的程度，从而反映出人体的生理状态。

【发明内容】

为了解决现有技术不能够充分地反映心肺耦合程度的问题，本发明提供一种心息一致性评估方法、存储介质及心息指标监测设备。

本发明为解决上述技术问题，提供如下的技术方案：一种心息一致性评估方法，包括以下步骤：

获取心率和呼吸数据；

计算获得心率和呼吸数据各自的振幅谱和相位，并利用各自的相位计算获得心率和呼吸的相位差；

对呼吸振幅谱进行线性尺度调整；

计算心率振幅谱和调整后的呼吸振幅谱的耦合部分并用相位差对该部分进行校正；

基于校正后的耦合部分计算心息一致性指标值。

优选地，获取心率和呼吸数据时为同步获取。

优选地，对心率和呼吸数据分别计算振幅谱，并计算获得相位差具体为：

对获取的心率和呼吸数据按照时间进行分组处理；

对于每一组，分别利用傅里叶变换得到各自的振幅谱和相位；

再通过心率和呼吸的相位计算这两者差值获得相位差。