CN105796118A - 一种无创情绪分析方法 - Google Patents

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邢振国
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Abstract

本发明提供一种无创情绪分析方法，目前，针对老人安全、健康的设备越来越多，有对老年人走失问题的老人定位手机，还有便携式健康监控设备如测量心率的脉搏仪等等，但是这些设备都存在着一些问题，针对老人走失的定位手机，很多都做成腕表式，方便老人携带，但是，这类手机多数都是由传统的手机方案改变外观而成，功能和传统的手机区别不大，功能虽多但是没有针对老人的特点定制，不方便使用。定位也是采用GPS定位，只能用于室外定位，室内由于屏蔽的原因无法定位。针对老人健康监控的医疗设备，比如便携式脉搏仪、血压仪，这些设备功能单没有通信单元，不能对人体的健康数据统一管理，不能自动测量等。本发明的一种无创情绪分析方法能够分析人的情绪，并且可以应用到情绪检测腕表中，方便时刻检测使用者的情绪状况。

Description

一种无创情绪分析方法
技术领域
本发明属于医学领域，尤其涉及一种无创情绪分析方法。
背景技术
目前，人们生活的压力越来越大，很多人会患有轻度的焦虑症，抑郁症等，这些疾病对日常生活的影响很大。生活中，很多人的情绪无法控制，甚至自己都不知道自己的情绪处于焦虑，兴奋还是疲劳的状态。司机等工作者在工作时，会容易疲劳，那么如何调节疲劳的情绪成为主要的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供一种无创情绪分析方法，以解决现有的很多人如司机等有的情绪问题。
一种无创情绪分析方法，通过采集的桡动脉脉搏波波形，采用数学形态滤波法，消除高频噪声以及基线漂移，保留有用信息。
通过人工神经网络，可以完成脉搏波信号的有效识别，有效压缩和本联医学图像的识别处理，完成对波形分类识别。
根据心电和脉搏特征试验，得到司机疲劳预警方法和情绪分析方法。
疲劳预警方法：司机疲劳后，脉波h2升高，h1降低，脉搏顺应性和外周阻力变大，脉搏波波长变长，当h2/h1>0.7时，手环会震动，提醒司机休息。h2/h1的正常值在0.3～0.7区间。
情绪分析方法：h2升高，h1升高，h2/h1值降低，此时处于放松状态；h2降低，h1升高，h2/h1值降低，此时处于沮丧和忧伤状态；h2降低，h1降低，h2/h1值升高，此时处于焦虑或压力状态；h2升高，h1降低，h2/h1值升高，此时处于兴奋或生气状态。
根据不同的情绪，通过情绪调节腕表，播放有一定治疗作用的歌曲，能够治疗如焦虑，抑郁等的疾病问题。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：方便进行疲劳情绪的监护，使得使用方便，提高使用效率，延长使用寿命。
附图说明
图1是本发明的原理图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步描述：
一种无创情绪分析方法，采集的桡动脉脉搏波波形，通过采用数学形态滤波法，消除高频噪声以及基线漂移，保留有用信息。
通过人工神经网络，可以完成脉搏波信号的有效识别，有效压缩和本联医学图像的识别处理，完成对波形分类识别。
根据心电和脉搏特征试验，得到司机疲劳预警方法和情绪分析方法。
疲劳预警方法：司机疲劳后，脉波h2升高，h1降低，脉搏顺应性和外周阻力变大，脉搏波波长变长，当h2/h1>0.7时，手环会震动，提醒司机休息。h2/h1的正常值在0.3～0.7区间。
情绪分析方法：h2升高，h1升高，h2/h1值降低，此时处于放松状态；h2降低，h1升高，h2/h1值降低，此时处于沮丧和忧伤状态；h2降低，h1降低，h2/h1值升高，此时处于焦虑或压力状态；h2升高，h1降低，h2/h1值升高，此时处于兴奋或生气状态。
根据不同的情绪，通过情绪调节腕表，播放有一定治疗作用的歌曲，能够治疗如焦虑，抑郁等的疾病问题。
总体样本的心电和脉搏特征均值表
特征 疲劳前 疲劳后
AR(mv) 2086.06±457.22 2059.01±432.8(P<0.02)
AT(mv) 456.66±270.70 550.43±329.29
QT(ms) 283.8537 293.87
h1 1234.17±625.25 627.95±436.48
h2 941.12±522.70 510.70±348.15
h2/h1 0.72±0.15 0.83±0.14
t1 141.36±23.72 145.40±26.20(P<0.03)
t2 584.59±133.44 594.12±128.31(P<0.06)
t3 213.37±37.10 128.21±31.05(P<0.03)
从以上表中可以看出：心电的R波，T波与脉搏的主波，h2/h1有相同的变化趋势，心电的QT间期与脉搏从波峰到波谷时间同时出现延长。
利用本发明所述的技术方案，或本领域的技术人员在本发明技术方案的启发下，设计出类似的技术方案，而达到上述技术效果的，均是落入本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种无创情绪分析方法，采集的桡动脉脉搏波波形，采用数学形态滤波法，消除高频噪声以及基线漂移，保留有用信息。
2.如权利要求1所述的一种无创情绪分析方法，其特征在于，通过人工神经网络，可以完成脉搏波信号的有效识别，有效压缩和本联医学图像的识别处理，完成对波形分类识别。
3.如权利要求1所述的一种无创情绪分析方法，其特征在于，根据心电和脉搏特征试验，得到司机疲劳预警方法和情绪分析方法。
疲劳预警方法：司机疲劳后，脉波h2升高，h1降低，脉搏顺应性和外周阻力变大，脉搏波波长变长，当h2/h1>0.7时，手环会震动，提醒司机休息。h2/h1的正常值在0.3～0.7区间。
情绪分析方法：h2升高，h1升高，h2/h1值降低，此时处于放松状态；h2降低，h1升高，h2/h1值降低，此时处于沮丧和忧伤状态；h2降低，h1降低，h2/h1值升高，此时处于焦虑或压力状态；h2升高，h1降低，h2/h1值升高，此时处于兴奋或生气状态。
4.如权利要求1所述的一种无创情绪分析方法，其特征在于，根据不同的情绪，通过情绪调节腕表，播放有一定治疗作用的歌曲，能够治疗如焦虑，抑郁等的疾病问题。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107050776A (zh) * 2017-04-07 2017-08-18 贵州大学 一种心理行为训练器械
CN108523906A (zh) * 2018-04-27 2018-09-14 合肥工业大学 基于脉搏特征的人格分析方法和系统、存储介质
CN110520048A (zh) * 2017-03-28 2019-11-29 国立大学法人九州工业大学 情绪估计装置
WO2020220403A1 (zh) * 2019-04-30 2020-11-05 深圳六合六医疗器械有限公司 疲劳状态检测方法、装置、设备及存储介质

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