CN107928652B - 一种基于脉率变异性的心脏监测方法 - Google Patents

一种基于脉率变异性的心脏监测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了脉率变异性分析领域中的一种基于脉率变异性的心脏监测方法，包括获取心动周期并得到心动周期数组、制作心动周期数组脉率散点图和疾病的脉率散点图、做特异性比对并确定所得的散点图是否属于某一类疾病的散点图、根据结果给出建议等步骤。本发明通过连续实时脉率的变化捕捉到的准确的心动周期，对心动周期进行分析，将脉率充分的利用起来，能实现实时无感便携的监测，也能满足大众的需求，并给出有效的建议。

Description

一种基于脉率变异性的心脏监测方法
技术领域
本发明涉及脉率变异性分析领域，具体的说，是涉及一种基于脉率变异性的心脏监测方法。
背景技术
目前对于脉率变异性的分析技术手段有限，尤其是局限于对于脉率单一数值高低的分析。而随着科技的发展，人们对可持续监测设备的需求更加精确，不只是简单的脉率变异性的结果，更重要的是要知道脉率变异性能够代表什么健康信息，实时连续脉率变异性的监测及对其的分析就迫切要求新的能得出用户有用健康状态的分析方法。
同时，心电技术监测人体的心动周期得到的心率变异性，在实时监测的领域会显得很不方便，难以普及到家庭，难以满足大众对于便携、无感的需求，尤其是在睡眠过程的中监测，会影响到用户的睡眠。
上述缺陷，值得解决。
发明内容
为了克服现有的技术的不足，本发明提供一种基于脉率变异性的心脏监测方法，对用户一段时间内的脉率变异性，通过散点图的呈现，对散点图的分析，给出用户针对性有用的建议。
本发明技术方案如下所述：
一种基于脉率变异性的心脏监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、在一定时间段内以固定的检测频率获得特定的心动周期，得到心动周期数组A0；
步骤2、根据所述心动周期数组制作对应的心动周期数组脉率散点图，并制作疾病的脉率散点图；
步骤3、对所得到的心动周期数组脉率散点图和疾病的脉率散点图做特异性比对，确定所得的心动周期数组脉率散点图是否属于某一类疾病的散点图；
步骤4、根据上一步得到的对比结果，得到用户的脉率散点图的最终状态，对用户给出合理的建议，如果用户的脉率散点图处于非正常的状态，建议用户及时去医院就诊。
根据上述方案的本发明，其特征在于，在所述步骤1中，设定为Ts至Te的时间段内一分钟获取N次心动周期，则需要N×(Te-Ts)×60的长度数组来存储所有获取到的心动周期的结果，该数组为心动周期数组A0。
进一步的，在所述步骤2中，所述心动周期数组对应的脉率散点图中，心动周期数组A0的第一个数值到N×(Te-Ts)×60-1个数值作为横坐标，A0的第二个数值到N×(Te-Ts)×60个数值作为纵坐标。
根据上述方案的本发明，其特征在于，在所述步骤1的检测过程中，先对人体的手腕的运动量的判断，如果监测手环的运动量超过一定的阈值，则人体在当前的测量时刻手在运动不满足测量条件，本次检测的结果保留上一次的测量结果。
根据上述方案的本发明，其特征在于，在所述步骤2中，所述疾病的脉率散点图包括疾病的特异性脉率散点图和正常状态下的特异性脉率散点图，具体在相应状态下，获取至少20个同类状态下的脉率散点图，分析其特征，建立特异性脉率散点图。
根据上述方案的本发明，其特征在于，根据得到的心动周期数组脉率散点图和疾病的脉率散点图，通过计算得到心动周期数组脉率散点图的判断参数和特异性脉率散点图的判断参数，将两者进行比较，通过聚类的方法，判断所述心动周期数组脉率散点图属于哪一类。
进一步的，所述心动周期数组脉率散点图的判断参数的计算过程中，具体包括以下步骤：
(1)在所述心动周期数组脉率散点图中，将横坐标对应的点分别向对角线函数Y＝X做垂直线L0，依次从各个横坐标对应的点中找出散落在L0上的所述心动周期数组脉率散点图上的点保存在数组A1中；
(2)依次以A1数组的中的点为圆心、50为半径画圆Rn，判断在Rn内的脉率点数为NUM，并且把所有Rn内的脉率点数NUM存在数组A2n中；
(3)依次判断所有的A2n的数不等于零的NUM，统计所有A2n的NUM大于10的个数记为NUM1；
(4)依次判断所有的A2n中NUM大于5的点的距离，存储在A3n中；
(5)将A2n中点数大于5的NUM依次累加得到NUM_total；
(6)将A3n中的数值进行降序排序，找出最大的值记为Lmax；
(7)把能够代表该脉率散点图的特性的Lmax以及NUM1、NUM_total，与脉率散点图数据库中的散点图的参数进行对比；
(8)根据聚类分析的判断方法，计算与脉率散点图数据库中脉率散点图的参数的相似度，把相似度最高的对应的脉率散点图的状态作为最终的结果。
更进一步的，在所述步骤(8)中，通过欧式距离来判断相似的映射数据库中脉率散点图的类型。
更进一步的，具体判断过程中，计算所得到的参数与数据中的脉图参数的相近程度，即计算所得到的参数与数据中脉图的参数的欧氏距离，得到标记矩阵M，
Mn＝(Distance_Lmaxn，Distance_NUM1n，Distance_NUM_totaln)，其中n＝1，2，3…N；
分别对所有的M矩阵的值画圆，计算所有圆的面积，面积最小的圆所对应的类型，就是所确定的类型。
根据上述方案的本发明，其有益效果在于：
本发明通过连续实时脉率的变化，捕捉到的准确的心动周期，通过对心动周期的特殊的分析手段，将脉率充分的利用起来。
本发明采用脉搏的跳动的频率，能够准确的计算出心动周期，并且相对心电检测到的心动周期的方法要更加简便，不需要贴那么多电极片，且适合实时测量以及在晚上实时测量不会影响到睡眠质量。
本发明能实现实时、无感便携的监测，也能满足大众的需求，并给出有效的建议。
附图说明
图1为本发明的实现流程图。
图2为本发明计算心动周期的示意图。
图3为本发明的脉率散点图。
图4为本发明在脉率散点图中绘制Y＝X的垂线的示意图。
图5为本发明在脉率散点图中以A1数组的点为圆心50为半径绘制圆的示意图。
具体实施方式
下面结合附图以及实施方式对本发明进行进一步的描述：
如图1所示，一种基于脉率变异性的心脏监测方法，包括以下步骤：
1、如图2所示，在一定时间段内以固定的检测频率获得特定的心动周期，得到心动周期数组A0。在图2中，R是指脉率波形的一个波峰，R-R间隔指一个心动周期。
一定时间段值是指0至24小时内的某一段时间(例如0点至8点)；固定的检测频率是指一分钟获取N次心动周期，通过实验验证，一分钟获取50次到59次心动周期较为合适。在本实施例中，设定为Ts至Te的时间段内一分钟获取N次心动周期，则需要N×(Te-Ts)×60的长度数组来存储所有获取到的心动周期的结果，该数组为心动周期数组A0。
在检测过程中，判断心动周期结果是否在预定的正常值范围内，并为了确保心动周期结果尽可能在预定的正常值范围内，需要先对人体的手腕的运动量的判断，如果监测手环的运动量超过一定的阈值(即监测手环每秒的运动量达到3)，则人体在当前的测量时刻手在运动不满足测量条件，本次检测的结果保留上一次的测量结果。
2、如图3所示，根据心动周期数组制作对应的心动周期数组脉率散点图，并制作疾病的脉率散点图。
心动周期数组对应的脉率散点图中，心动周期数组A0的第一个数值到N×(Te-Ts)×60-1个数值作为横坐标，A0的第二个数值到N×(Te-Ts)×60个数值作为纵坐标，其单位为心动周期的值。
疾病的脉率散点图包括疾病的特异性脉率散点图和正常状态下的特异性脉率散点图，具体在相应状态下，获取至少20个同类状态下的脉率散点图，分析其特征，建立特异性脉率散点图(制作方法与心动周期数组脉率散点图相同)。不同状态下的脉率散点图的形状有所区别，散点图的形状有“彗星型”、“火箭型”、“扇形”、“短棒型”等，其中“彗星型”对应的是正常的状态下的特异性脉率散点图，其他的形状对应的是非正常状态下的特异性脉率散点图。
3、对所得到的心动周期数组脉率散点图和疾病的脉率散点图做特异性比对，确定所得的心动周期数组脉率散点图是否属于某一类疾病的散点图。
如图4-5所示，在本实施例中，根据得到的心动周期数组脉率散点图和疾病的脉率散点图，通过计算得到心动周期数组脉率散点图的判断参数和特异性脉率散点图的判断参数，将两者进行比较，通过聚类的方法，判断心动周期数组脉率散点图属于哪一类。具体的：
(1)在心动周期数组脉率散点图中，将从1到N×(Te-Ts)×60-1的横坐标对应的点分别向对角线函数Y＝X做垂直线L0(L0是指横坐标做垂线的集合，最大数量为：N×(Te-Ts)×60-1条)，依次从1到N×(Te-Ts)×60-1中找出散落在L0上的心动周期数组脉率散点图上的点保存在数组A1中，在图4-5中，“垂线1”、“垂线2”及“垂线”均是L0中的一条线。
(2)沿着图5中实线箭头的方向，依次以A1数组的中的点为圆心、50为半径画圆Rn(如图5中虚线指示的圆圈)，判断在Rn内的脉率点数为NUM，并且把所有Rn内的脉率点数NUM存在数组A2n中。
(3)依次判断所有的A2n的数不等于零的NUM，统计所有A2n的NUM大于10的个数记为NUM1。
(4)依次判断所有的A2n中NUM大于5的点的距离，存储在A3n中。
(5)将A2n中点数大于5的NUM依次累加得到NUM_total。
(6)将A3n中的数值进行降序排序，找出最大的值记为Lmax。
(7)把能够代表该脉率散点图的特性(即不同脉率散点图的特征)的Lmax以及NUM1、NUM_total，与脉率散点图数据库中的散点图的参数进行对比。
(8)根据聚类分析的判断方法，计算与脉率散点图数据库(包括疾病脉率散点图和正常的脉率散点图)中脉率散点图的参数的相似度，把脉率散点图数据库中相似度最高的对应的脉率散点图的状态作为最终的结果。具体是通过欧式距离来判断相似的映射数据库中脉率散点图的类型。在具体判断过程中，计算所得到的参数与数据中的脉图参数的相近程度，即计算所得到的参数与数据中脉图的参数的欧氏距离，得到标记矩阵M，Mn＝(Distance_Lmaxn，Distance_NUM1n，Distance_NUM_totaln)，其中n＝1，2，3…N；分别对所有的M矩阵的值画圆，计算所有圆的面积，面积最小的圆所对应的类型，就是所确定的类型。
4、根据上一步得到的对比结果，得到用户的脉率散点图的最终状态，对用户给出合理的建议，如果用户的脉率散点图处于非正常的状态，建议用户及时去医院就诊。
本发明所用的特征参数是对脉率的分析方法，所述的脉率是指脉搏的跳动的频率，能够准确的计算出心动周期，并且相对心电检测到的心动周期的方法要更加简便，不需要贴那么多电极片，且适合实时测量以及在晚上实时测量不会影响到睡眠质量。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
上面结合附图对本发明专利进行了示例性的描述，显然本发明专利的实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明专利的方法构思和技术方案进行的各种改进，或未经改进将本发明专利的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于脉率变异性的心脏监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、在一定时间段内以固定的检测频率获得特定的心动周期，得到心动周期数组A0；
步骤2、根据所述心动周期数组制作对应的心动周期数组脉率散点图，并制作疾病的脉率散点图，所述疾病的脉率散点图包括疾病的特异性脉率散点图和正常状态下的特异性脉率散点图，具体在相应状态下，获取至少20个同类状态下的脉率散点图，分析其特征，建立特异性脉率散点图；
步骤3、对所得到的心动周期数组脉率散点图和疾病的脉率散点图做特异性比对，确定所得的心动周期数组脉率散点图是否属于某一类疾病的散点图，根据得到的心动周期数组脉率散点图和疾病的脉率散点图，通过计算得到心动周期数组脉率散点图的判断参数和特异性脉率散点图的判断参数，将两者进行比较，通过聚类的方法，判断所述心动周期数组脉率散点图属于哪一类，所述心动周期数组脉率散点图的判断参数的计算过程中，具体包括以下步骤：
(1)在所述心动周期数组脉率散点图中，将横坐标对应的点分别向对角线函数Y＝X做垂直线L0，依次从各个横坐标对应的点中找出散落在L0上的所述心动周期数组脉率散点图上的点保存在数组A1中；
(2)依次以A1数组的中的点为圆心、50为半径画圆Rn，判断在Rn内的脉率点数为NUM，并且把所有Rn内的脉率点数NUM存在数组A2n中；
(3)依次判断所有的A2n的数不等于零的NUM，统计所有A2n的NUM大于10的个数记为NUM1；
(4)依次判断所有的A2n中NUM大于5的点的距离，存储在A3n中；
(5)将A2n中点数大于5的NUM依次累加得到NUM_total；
(6)将A3n中的数值进行降序排序，找出最大的值记为Lmax；
(7)把能够代表该脉率散点图的特性的Lmax以及NUM1、NUM_total，与脉率散点图数据库中的散点图的参数进行对比；
(8)根据聚类分析的判断方法，计算与脉率散点图数据库中脉率散点图的参数的相似度，把相似度最高的对应的脉率散点图的状态作为最终的结果；
步骤4、根据上一步得到的对比结果，得到用户的脉率散点图的最终状态，对用户给出合理的建议，如果用户的脉率散点图处于非正常的状态，建议用户及时去医院就诊。
2.根据权利要求1所述的基于脉率变异性的心脏监测方法，其特征在于，在所述步骤1中，设定为Ts至Te的时间段内一分钟获取N次心动周期，则需要N×(Te-Ts)×60的长度数组来存储所有获取到的心动周期的结果，该数组为心动周期数组A0。
3.根据权利要求2所述的基于脉率变异性的心脏监测方法，其特征在于，在所述步骤2中，所述心动周期数组对应的脉率散点图中，心动周期数组A0的第一个数值到N×(Te-Ts)×60-1个数值作为横坐标，A0的第二个数值到N×(Te-Ts)×60个数值作为纵坐标。
4.根据权利要求1所述的基于脉率变异性的心脏监测方法，其特征在于，在所述步骤(8)中，通过欧式距离来判断相似的映射数据库中脉率散点图的类型，具体判断过程中，计算所得到的参数与数据中的脉图参数的相近程度，即计算所得到的参数与数据中脉图的参数的欧氏距离，得到标记矩阵M，
Mn＝(Distance_Lmaxn，Distance_NUM1n，Distance_NUM_totaln)，其中n＝1，2，3…N；
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