CN105476630A - 中医心藏功能的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种中医心藏功能的检测方法，涉及人体指征检测技术。所述检测方法包括：在预设时间段内采集受试者的心电信号，从所述心电信号中提取正常的R波顶点，并获得RR间期时间序列，根据所述RR间期时间序列获得Poincare散点图的长轴和短轴数据，计算获得所述短轴与长轴之比和/或所述Poincare散点图面积，以根据该长轴数据、短轴数据、短轴与长轴之比和/或Poincare散点图面积确定受试者的心藏主血脉功能，从而有助于实现中医心藏功能检测的客观化，提高对中医心藏功能检测的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及人体指征检测技术，尤其涉及中医心藏功能的检测方法。
背景技术
不同于解剖学的内脏器官，中医学的藏(音zàng)象是指藏(音cáng)于体内的脾、肺、肾、肝、心等及其表现于外的生理病理征象，连同自然界的相关事物和现象，又称为脾、肺、肾、肝、心五藏***，简称五藏。其中，中医基础理论认为，心藏具有主血脉和藏神两个功能。
心藏的主血脉功能即心藏推动血液在脉管中运行的功能，该功能异常可出现心悸、胸闷、气短等症状，主要对应于现代医学的心脏功能。目前，心脏功能常根据患者的体力受限程度进行NYHA(纽约心脏病学会)心功能分级确定；但是，这种分级确定心脏功能的准确度不高。中医理论认为：心藏的藏神功能是指心藏主司意识、思维、情感等精神活动，该功能的异常会出现失眠、多梦、精神不振、神昏等症状，其中白天精神状态和夜晚睡眠质量是心藏藏神功能的重要量度；目前，睡眠质量可通过匹兹堡睡眠质量评定表确定，精神状态则通过疲劳量表来确定。但是，现有技术中对心藏的主血脉功能及藏神功能的检测主观性强，其准确度很低。
发明内容
针对现有技术中的上述缺陷，本发明提供一种中医心藏功能的检测方法，该方法有助于使中医心藏功能的检测客观化，能够提高对中医心藏功能检测的准确性。
本发明提供一种中医心藏功能的检测方法，包括：在预设时间段内采集受试者的心电信号的步骤；从所述心电信号中提取正常的R波顶点，并获得RR间期时间序列的步骤；根据所述RR间期时间序列获得Poincare散点图的长轴和短轴数据的步骤；以及计算获得所述短轴与长轴之比和/或所述Poincare散点图面积的步骤。
进一步地，所述从所述心电信号中提取正常的R波顶点包括：根据移动分窗法及预设的窗长度对所述心电信号进行分窗；提取各窗内所述心电信号的顶点；获取所述顶点的斜率特征与R波顶点斜率特征；当所述顶点的斜率特征与所述R波顶点斜率特征匹配时，将所述顶点作为R波顶点。
进一步地，所述方法还包括：获得所述长轴和/或短轴、和/或短轴与长轴的比值、和/或所述Poincare散点图面积的正常变化范围值的步骤。
进一步地，所述方法还包括：根据所述RR间期时间序列确定多尺度熵的面积MSEQ以及MSEQ的正常变化范围值的步骤；和/或根据所述MSEQ以及MSEQ的正常变化范围值，获得所述受试者的心藏主血脉功能状态信息的步骤。
进一步地，所述方法还包括：对所述RR间期时间序列进行滑动平均处理的步骤；根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获得所述受试者在预设时间段内的心率变化曲线的步骤；根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获取所述受试者的受试清醒时间和/或受试睡眠时间的步骤；根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获得所述受试者在所述受试睡眠时间内的平均心率和/或睡眠时间内平均心率的正常变化范围值的步骤；和/或根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获取所述受试者在受试清醒时间内的平均心率、受试清醒时间内的心率标准差、清醒时间内平均心率的正常变化范围值和/或清醒时间内心率标准差的正常变化范围值的步骤。
进一步地，所述方法还包括：根据所述RR间期时间序列，通过时域分析获得所述受试者的SDANN、SDNNID、rMSSD、PNN50、SDANN的正常变化范围值、SDNNID的正常变化范围值、rMSSD的正常变化范围值和/或PNN50的正常变化范围值的步骤；其中，所述SDANN是所述受试者在预设时间段内每5分钟RR间期的标准差值；所述SDNNID是所述受试者在预设时间段内每5分钟RR间期的标准差值；所述rMSSD是所述受试者在预设时间段内相邻RR间期差值均方的平方根值；所述PNN50是所述受试者在预设时间段内相邻RR间期相差>50毫秒的个数。
进一步地，所述方法还包括：根据所述RR间期时间序列，通过频域分析获得所述受试者的HF和/或正常HF变化范围的步骤；其中，所述HF是高频功率值。
本发明提供的中医心藏功能的检测方法，包括：在预设时间段内采集受试者的心电信号，从所述心电信号中提取正常的R波顶点，并获得RR间期时间序列，根据所述RR间期时间序列获得Poincare散点图的长轴和短轴数据，计算获得所述短轴与长轴之比和/或所述Poincare散点图面积，以根据该长轴数据、短轴数据、短轴与长轴之比和/或Poincare散点图面积确定受试者的心藏主血脉功能，从而有助于实现中医心藏功能检测的客观化，提高对中医心藏功能检测的准确性。
附图说明
图1为本发明中医心藏功能的检测方法第一流程示意图；
图2为本发明中医心藏功能的检测方法中Poincare散点图的示意图；
图3为本发明中医心藏功能的检测方法第二流程示意图；
图4为本发明中医心藏功能的检测方法第三流程示意图；
图5为本发明中医心藏功能的检测方法中多尺度熵的示意图；
图6为本发明中医心藏功能的检测方法第四流程示意图；
图7为本发明中医心藏功能的检测方法中心率变化曲线的示意图；
图8为本发明中医心藏功能的检测方法第五流程示意图。
具体实施方式
图1为本发明中医心藏功能的检测方法第一流程示意图；图2为本发明中医心藏功能的检测方法中Poincare散点图的示意图；请参照图1-2，本发明实施例提供一种中医心藏功能的检测方法，包括：
S11、在预设时间段内采集受试者的心电信号的步骤；较佳地，该预设时间段为24小时，即从第一天睡眠前开始，到第二天晚上睡眠前结束。
在本发明一类具体的实施方式中，可以通过心电电极实时采集受试者的心电信号，并对心电信号进行预处理；还可以由模数转换器将采集到的模拟心电信号转换成数字心电信号，并将数字心电信号输入到数据存储器中存储，以根据预设时间段内的心电信号对心藏功能进行检测。当在预设时间段的心电信号采集完毕后，可以将预设时间段内的心电信号通过无线发射的方式或者数据存储器转存储的方式保存至相应的处理设备，以对心电信号进行进一步的处理。较佳地，数据存储器可以采用闪存、安全数码卡或U盘；采样频率可以为150赫兹以上，优选250赫兹以上以提高采集的心电信号的质量。
S12、从心电信号中提取正常的R波顶点，并获得RR间期时间序列的步骤；其中，QRS波群通常包括三个紧密相连的波，第一个向下的波称为Q波，继Q波后的一个高尖的直立波称为R波，R波后向下的波称为S波。
从心电信号中提取正常的R波顶点的步骤可以采用现有的R波顶点识别方法；例如：针对心电R波的形态特点，例如：上升及下降的速度来识别R波顶点，相邻的两个R波顶点的距离即对应一个心动周期，也即一个RR间期。在本发明的一类具体的实施方式中，从心电信号中提取正常的R波顶点的步骤可以包括这样的操作：根据移动分窗法及预设的窗长度对心电信号进行分窗；提取各窗内心电信号的顶点；获取顶点的斜率特征与R波顶点斜率特征；当顶点的斜率特征与R波顶点斜率特征匹配时，将顶点作为R波顶点。
例如：当心电信号的采样频率为250Hz时，也即1秒内能够采集250个点，可以将18个点所对应的长度作为预设的窗长度，根据移动分窗法依次提取第1-18点、2-19点、3-20点……所对应的心电信号的顶点，将提取到的顶点的斜率特征与R波顶点斜率特征进行匹配，若该顶点的斜率特征与R波顶点斜率特征匹配，则将该顶点作为R波顶点；其中，斜率特征可以为上升、下降、上升支的斜率值和下降支的斜率值，R波顶点斜率特征可以为预先经过统计确定并存储在数据存储器中。
可以理解的是：一个正常的R波顶点的上升支的斜率值大于10，下降支的斜率的绝对值大于20。
S13、根据RR间期时间序列获得Poincare散点图的长轴和短轴数据的步骤；
S14、计算获得短轴与长轴之比和/或Poincare散点图面积的步骤；
上述的步骤S12、S13、S14可以由微处理器执行，微处理器可以采用ARM(英文全称为AdvancedRISCMachine，高级精简指令集机器)、DSP(英文全称为digitalsingnalprocessor，数字信号处理器)、FPGA(英文全称为Field-ProgrammableGateArray，现场可编程门阵列)和MCU(英文全称为MicrocontrollerUnit，微控制单元)中的任一种。
如图2所示，由于Poincare散点图中的散点D大都集中在某一区域，使得该区域有个明显的边界BS，所以，可以通过图像处理技术获得Poincare散点图的边界BS，边界BS围成的部分为Poincare散点图的面积；与横轴成45度角的直线为Poincare散点图的长轴LA；与横轴成135度的另一直线为Poincare散点图的短轴SA。
本发明实施例提供的中医心藏功能的检测方法，基于受试者的心电信号确定该受试者的RR间期时间序列，根据该间期时间序列获得Poincare散点图的长轴和短轴数据，并且计算获得短轴与长轴之比和/或Poincare散点图面积，以根据该长轴数据、短轴数据、短轴与长轴之比和/或Poincare散点图面积确定受试者的心藏主血脉功能，从而有助于实现中医心藏功能检测的客观化，提高了对中医心藏功能检测的准确性。
图3为本发明中医心藏功能的检测方法第二流程示意图；请参照图3，该方法还可以包括：
S21、获得长轴和/或短轴、和/或短轴与长轴的比值、和/或Poincare散点图面积的正常变化范围值的步骤。其中，长轴的正常变化范围值、短轴的正常变化范围值、短轴长轴之比的正常变化范围值、面积的正常变化范围值可以预先存储在数据存储器中，并且长轴的正常变化范围值、短轴的正常变化范围值、短轴长轴之比的正常变化范围值、面积的正常变化范围值是基于统计学确定的心藏功能正常时的长轴取值范围、短轴取值范围、短轴长轴之比取值范围和面积取值范围。
上述的步骤可以由微处理器执行，微处理器可以采用ARM、DSP、FPGA和MCU中的任一种。在本发明的一类具体实施方式中，可以将获得的长轴数据、短轴数据、短轴与长轴之比和/或Poincare散点图面积分别与相应的长轴的正常取值范围、短轴的正常取值范围、短轴长轴之比的正常取值范围和/或面积的正常取值范围对比；若长轴、短轴、短轴长轴之比和/或面积分别小于长轴的正常变化范围值、短轴的正常变化范围值、短轴长轴之比的正常变化范围值和/或面积的正常变化范围值，则可以确定：受试者的心藏主血脉功能降低；长轴、短轴或者上述的Poincare散点图面积越小，受试者的心藏主血脉功能越低；若短轴、长轴之比大于短轴长轴之比的正常变化范围，则可以确定受试者的心藏主血脉功能极低，疾病进入终晚期；有鉴于本发明能够提供上述科学的数据和定量的分析结论，从而实现并且确保了中医心藏主血脉功能的定量化检测，使得中医诊断学具有了科学、量化的分析手段。
图4为本发明中医心藏功能的检测方法第三流程示意图；图5为本发明中医心藏功能的检测方法中多尺度熵的示意图；请参照图4-5，在步骤S12之后还可以包括：
S31、根据RR间期时间序列确定多尺度熵的面积MSEQ以及MSEQ的正常变化范围值的步骤；和/或
S32、根据MSEQ以及MSEQ的正常变化范围值，获得受试者的心藏主血脉功能状态信息的步骤。其中，MSEQ的正常变化范围值为基于统计学确定的、心藏功能正常时的取值范围，可以预先存储在数据存储器中。
在本发明的一类具体的实施方式中，步骤S31、S32可以由微处理器执行，微处理器可以采用ARM、DSP、FPGA和MCU中的任一种。如图5所示，横轴表示20个尺度Scal，纵轴表示熵值MSE；将各个尺度Scal所对应的熵值MSE连接起来形成曲线L0，曲线L0与纵轴、横轴围成的面积为MSEQ。可以将MSEQ与MSEQ的正常变化范围值比对，若MSEQ小于MSEQ的正常变化范围，则说明确定受试者的心藏主血脉功能降低；MSEQ越小，受试者的心藏主血脉功能越低。这样采用数据分析的方式，使得中医心藏主血脉功能的定量化检测得以实现。
图6为本发明中医心藏功能的检测方法第四流程示意图；图7为本发明中医心藏功能的检测方法中心率变化曲线的示意图；请参照图6-7，在步骤S12之后还可以包括：
S41、对RR间期时间序列进行滑动平均处理的步骤；
S42、根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获得受试者在预设时间段内的心率变化曲线的步骤；
S43、根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获取受试者的受试清醒时间和/或受试睡眠时间的步骤；
S44、根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获得受试者在受试睡眠时间内的平均心率和/或睡眠时间内的平均心率的正常变化范围值的步骤；其中，睡眠时间内的平均心率的正常变化范围值为基于统计学确定的、心藏功能正常时的取值范围，可以预先存储在数据存储器中。
在本发明的一类具体实施方式中，将受试者在受试睡眠时间内的平均心率与睡眠时间内的平均心率的正常变化范围值进行对比，若受试者在受试睡眠时间内的平均心率大于睡眠时间内的平均心率的正常变化范围值，则可以确定受试者的睡眠较轻浅；或者，若受试者在受试睡眠初期心率下降较慢，则可以确定受试者难以入睡；或者，若受试者在受试睡眠终期心率迅速上升时间较早，则可以确定受试者早醒；或者，若受试睡眠时间内出现多次心率迅速上升下降，则可以确定受试者睡中多梦或易醒，实现了对受试者的睡眠质量的定量检测。
S45、根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获取受试者在受试清醒时间内的平均心率、受试清醒时间内的心率标准差、清醒时间内的平均心率的正常变化范围值和/或清醒时间内的心率标准差的正常变化范围值的步骤。其中，清醒时间内的平均心率的正常变化范围值和清醒时间内的心率标准差的正常变化范围值为基于统计学确定的、心藏功能正常时的取值范围，可以预先存储在数据存储器中。
在本发明的一类具体实施方式中，将受试者在受试清醒时间内的平均心率、心率标准差与相应的清醒时间内的平均心率的正常变化范围值、心率标准差的正常变化范围值进行对比，若受试者在受试清醒时间内的平均心率大于清醒时间内的平均心率的正常变化范围值，且受试清醒时间内的心率标准差较大，则可以确定：受试者在上述的受试清醒时间内处于过度兴奋或者处于焦虑状态；或者，若受试者在受试清醒时间内的平均心率小于清醒时间内的平均心率的正常变化范围，且受试清醒时间内的心率标准差较小，则确定受试者精神不振或者处于抑郁状态，从而实现了对受试者的精神状态的定量检测。
本实施例中的各步骤可以由微处理器执行，微处理器可以采用ARM、DSP、FPGA和MCU中的任一种。例如：如图7所示，横轴表示检测24小时的起止时间，纵轴表示心率，横轴与直线L1之间的区域A对应受试睡眠时间内心率的变化，直线L1与直线L2之间的区域B对应受试清醒时间内心率的变化，直线L2以上的区域C对应兴奋状态时心率的变化；T1-T2时间段内所对应的心率大部分都位于区域A内，表示受试者处于睡眠状态，T1-T2时间段为受试者的受试睡眠时间，该时间段内，若某一时刻心率大于L1所对应的心率即位于区域B内时，表示该时刻受试者的睡中醒来或做梦；T2-T3时间段内所对应的心率大部分都位于区域B内，表示受试者处于清醒状态，T2-T3时间段为受试者的受试清醒时间，该时间段内，若某一时刻心率低于L1所对应的心率即位于区域A内，则表示该时刻受试者精神不振；若某一时刻心率高于L2所对应的心率即位于区域C内，则表示该时刻受试者过度兴奋。需要说明的是：图中TI所代表的时刻为第一天的22:44时刻，T3所代表的时刻为第二天的22：44时刻。
图8为本发明中医心藏功能的检测方法第五流程示意图；请参照图8，在步骤S12之后还包括：
S51、根据RR间期时间序列，通过时域分析获得受试者的SDANN、SDNNID、rMSSD、PNN50、SDANN的正常变化范围值、SDNNID的正常变化范围值、rMSSD的正常变化范围值和/或PNN50的正常变化范围值的步骤；其中，
SDANN是受试者在预设时间段内每5分钟RR间期的标准差值；
SDNNID是受试者在预设时间段内每5分钟RR间期的标准差值；
rMSSD是受试者在预设时间段内相邻RR间期差值均方的平方根值；
PNN50是受试者在预设时间段内相邻RR间期相差>50毫秒的个数。
SDANN的正常变化范围值、SDNNID的正常变化范围值、rMSSD的正常变化范围值和PNN50的正常变化范围值分别是基于统计学确定的心藏功能正常时的取值范围，可以预先存储在数据存储器中。将受试者的SDANN、SDNNID、rMSSD、PNN50与相应的SDANN的正常变化范围值、SDNNID的正常变化范围值、rMSSD的正常变化范围值和PNN50的正常变化范围值进行对比；若受试者的SDANN大于SDANN的正常变化范围、受试者的SDNNID小于SDNNID的正常变化范围，则确定受试者的交感神经兴奋；若受试者的rMSSD大于rMSSD的正常变化范围，受试者的PNN50大于PNN50的正常变化范围，则确定受试者的副交感神经较兴奋，从而实现了对受试者的精神状态的定量检测。
在步骤S12之后或者步骤S51之后还可以包括：
S52、根据RR间期时间序列，通过频域分析获得受试者的HF和/或正常HF变化范围的步骤；其中，HF是高频功率值。正常HF变化范围为基于统计学确定的、心藏功能正常时的取值范围，可以预先存储在数据存储器中。具体地，可以将受试者的HF与正常HF变化范围进行对比，若受试者的HF大于HF的正常变化范围，则确定受试者的副交感神经较兴奋，从而实现了对受试者的精神状态的定量检测。
本实施例中的各步骤可以由微处理器执行，微处理器可以采用ARM、DSP、FPGA和MCU中的任一种。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (7)
1.一种中医心藏功能的检测方法，其特征在于，包括：
在预设时间段内采集受试者的心电信号的步骤；
从所述心电信号中提取正常的R波顶点，并获得RR间期时间序列的步骤；
根据所述RR间期时间序列获得Poincare散点图的长轴和短轴数据的步骤；以及
计算获得所述短轴与长轴之比和/或所述Poincare散点图面积的步骤。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述心电信号中提取正常的R波顶点包括：
根据移动分窗法及预设的窗长度对所述心电信号进行分窗；
提取各窗内所述心电信号的顶点；
获取所述顶点的斜率特征与R波顶点斜率特征；
当所述顶点的斜率特征与所述R波顶点斜率特征匹配时，将所述顶点作为R波顶点。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：
获得所述长轴和/或短轴、和/或短轴与长轴的比值、和/或所述Poincare散点图面积的正常变化范围值的步骤。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述RR间期时间序列确定多尺度熵的面积MSEQ以及MSEQ的正常变化范围值的步骤；和/或
根据所述MSEQ以及MSEQ的正常变化范围值，获得所述受试者的心藏主血脉功能状态信息的步骤。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：
对所述RR间期时间序列进行滑动平均处理的步骤；
根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获得所述受试者在预设时间段内的心率变化曲线的步骤；
根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获取所述受试者的受试清醒时间和/或受试睡眠时间的步骤；
根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获得所述受试者在所述受试睡眠时间内的平均心率和/或睡眠时间内平均心率的正常变化范围值的步骤；和/或
根据进行滑动平均后的RR间期时间序列，获取所述受试者在受试清醒时间内的平均心率、受试清醒时间内的心率标准差、清醒时间内平均心率的正常变化范围值和/或清醒时间内心率标准差的正常变化范围值的步骤。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述RR间期时间序列，通过时域分析获得所述受试者的SDANN、SDNNID、rMSSD、PNN50、SDANN的正常变化范围值、SDNNID的正常变化范围值、rMSSD的正常变化范围值和/或PNN50的正常变化范围值的步骤；其中，
所述SDANN是所述受试者在预设时间段内每5分钟RR间期的标准差值；
所述SDNNID是所述受试者在预设时间段内每5分钟RR间期的标准差值；
所述rMSSD是所述受试者在预设时间段内相邻RR间期差值均方的平方根值；
所述PNN50是所述受试者在预设时间段内相邻RR间期相差>50毫秒的个数。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述RR间期时间序列，通过频域分析获得所述受试者的HF和/或正常HF变化范围的步骤；其中，所述HF是高频功率值。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106343992A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-01-25 | 清华大学 | 心率变异性分析方法、装置及用途 |
| CN108185994A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-06-22 | 杭州拜伦医疗科技有限公司 | 一种基于非线性技术的平衡能力检测方法及装置 |
| CN109998527A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-07-12 | 湖北工业大学 | 一种基于多尺度熵的心脏疾病检测方法 |
| CN110916649A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-03-27 | 深圳市博英医疗仪器科技有限公司 | 一种长程心电散点图的处理装置、处理方法及检测装置 |
| CN113397519A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-09-17 | 季华实验室 | 心血管健康状态的检测装置 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020165460A1 (en) * | 2000-06-26 | 2002-11-07 | Starobin Joseph M. | Method and system for evaluating cardiac ischemia with RR-interval data sets and pulse or blood pressure monitoring |
| US20050038351A1 (en) * | 2003-07-23 | 2005-02-17 | Starobin Joseph M. | Method and system for evaluating cardiac ischemia based on heart rate fluctuations |
| CN102271576A (zh) * | 2008-12-15 | 2011-12-07 | 艾瑞尔医学有限公司 | 用于测量心率变异性的方法和*** |
| CN103209637A (zh) * | 2010-08-05 | 2013-07-17 | 莱福尔心脏病诊断有限公司 | 用于测量心率变异性的方法 |
| CN103717125A (zh) * | 2011-05-18 | 2014-04-09 | V视股份有限公司 | 用于确定人的睡眠和睡眠阶段的***和方法 |
| CN103815896A (zh) * | 2014-01-22 | 2014-05-28 | 东软熙康健康科技有限公司 | 一种精神疲劳监测方法、装置、***及移动处理终端 |
| CN103976717A (zh) * | 2014-04-15 | 2014-08-13 | 德赛电子(惠州)有限公司 | 一种多维度睡眠质量监测方法及*** |
| CN104161509A (zh) * | 2014-08-08 | 2014-11-26 | 申岱 | 一种基于幅值谱的心率变异性分析方法及仪器 |
| CN104305958A (zh) * | 2014-10-08 | 2015-01-28 | 西安交通大学 | 一种极短时自主神经状态的光电容积波多参量分析方法 |
-
2015
- 2015-11-26 CN CN201510846258.8A patent/CN105476630A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20020165460A1 (en) * | 2000-06-26 | 2002-11-07 | Starobin Joseph M. | Method and system for evaluating cardiac ischemia with RR-interval data sets and pulse or blood pressure monitoring |
| US20050038351A1 (en) * | 2003-07-23 | 2005-02-17 | Starobin Joseph M. | Method and system for evaluating cardiac ischemia based on heart rate fluctuations |
| CN102271576A (zh) * | 2008-12-15 | 2011-12-07 | 艾瑞尔医学有限公司 | 用于测量心率变异性的方法和*** |
| CN103209637A (zh) * | 2010-08-05 | 2013-07-17 | 莱福尔心脏病诊断有限公司 | 用于测量心率变异性的方法 |
| CN103717125A (zh) * | 2011-05-18 | 2014-04-09 | V视股份有限公司 | 用于确定人的睡眠和睡眠阶段的***和方法 |
| CN103815896A (zh) * | 2014-01-22 | 2014-05-28 | 东软熙康健康科技有限公司 | 一种精神疲劳监测方法、装置、***及移动处理终端 |
| CN103976717A (zh) * | 2014-04-15 | 2014-08-13 | 德赛电子(惠州)有限公司 | 一种多维度睡眠质量监测方法及*** |
| CN104161509A (zh) * | 2014-08-08 | 2014-11-26 | 申岱 | 一种基于幅值谱的心率变异性分析方法及仪器 |
| CN104305958A (zh) * | 2014-10-08 | 2015-01-28 | 西安交通大学 | 一种极短时自主神经状态的光电容积波多参量分析方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| YI-LWUN HO 等: "The Prognostic Value of Non-Linear Analysis of Heart Rate Variability in Patients with Congestive Heart Failure—A Pilot Study of Multiscale Entropy", 《PLOS ONE》 * |
| 伍金莉: "心率变异性分析方法的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
| 刘丽晓等: "觉醒和睡眠对正常人24小时心率变异性的影响", 《中国心脏起搏与心电生理杂志》 * |
| 霍铖宇: "基于庞加莱散点图和递归图", 《中国博士学位论文全文数据库》 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106343992A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-01-25 | 清华大学 | 心率变异性分析方法、装置及用途 |
| WO2018036368A1 (zh) * | 2016-08-23 | 2018-03-01 | 清华大学 | 心率变异性分析方法、装置及用途 |
| US11154255B2 (en) | 2016-08-23 | 2021-10-26 | Tsinghua University | Method for analyzing heart rate variability, apparatus and use thereof |
| CN108185994A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-06-22 | 杭州拜伦医疗科技有限公司 | 一种基于非线性技术的平衡能力检测方法及装置 |
| CN108185994B (zh) * | 2018-02-02 | 2020-06-09 | 杭州拜伦医疗科技有限公司 | 一种基于非线性技术的平衡能力检测方法及装置 |
| CN109998527A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-07-12 | 湖北工业大学 | 一种基于多尺度熵的心脏疾病检测方法 |
| CN110916649A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-03-27 | 深圳市博英医疗仪器科技有限公司 | 一种长程心电散点图的处理装置、处理方法及检测装置 |
| CN113397519A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-09-17 | 季华实验室 | 心血管健康状态的检测装置 |
| CN113397519B (zh) * | 2021-08-05 | 2024-05-28 | 季华实验室 | 心血管健康状态的检测装置 |
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