CN105960643A - 自主神经平衡及调节能力的评价设备及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及自主神经平衡及调节能力的评价设备及其控制方法。该设备可使用针对LF、LFnorm、HF、HR、RMSSD等各个HRV指数以性别和年龄的统计数据为基础的标准分数(偏差值)，提供各HRV指数相互联动的多层次报告书，并且根据各HRV指数一目了然有机地掌握和评价自主神经系统的平衡和调节能力。本发明的自主神经平衡及调节能力的评价设备及其控制方法，其产生具有多个作为经过中央点的线的分割线并且在分割线上显示HRV指数的图，利用运算单元接收由心率检测传感器检测的心率信号，利用心率变异性(HRV)检测HRV指数，将运算单元求得的HRV指数变换为Z分数，利用变换的Z分数求得偏差，并将其显示在分割线上。

Description

自主神经平衡及调节能力的评价设备及其控制方法

技术领域

本发明涉及自主神经平衡及调节能力的评价设备及其控制方法，其使用了关于LF、LFnorm、HF、HR、RMSSD等的各HRV指数(index)以性别、年龄的统计数据为基础的标准分数(偏差值)，提供各个HRV指数相互联动的多层次的输出报告，并且根据各HRV指数能够一目了然有机地掌握和评价自主神经系统的平衡和调节能力。

背景技术

自主神经系统不止掌控人体维持生命的活动，还被发现与糖尿病、高血压等大量的疾病也有关联。对自主神经系统活动的检测在医学层面上非常的重要。虽然有多种检测自主神经系统活动的方法，大部分因为是侵入性(invasive)方法或缺乏重复性，在临床现场限制使用。近年来提出了利用心率变异性(heart rate variability,以下称HRV)来分析自主神经系统活动的方法被提案。

1996年欧洲心脏医学会(The European Society of Cardiology)和北美起搏和电生理学会(The North American Society of Pacingand Electrophysiology)组成了特别专业委员会，提出了针对HRV的检测、生理学分析及临床应用的指导原则。此推荐书中为了评价自主神经系统的活动，提供有心率(HR，heart rate)、整体RR间隙标准偏差(以下称为SDNN)(standard deviation of allnormal-to-normal intervals)、邻近的RR间期均方根(以下称为RMSSD)(the square root of the mean of the sum of the squaresof differences between adjacent normal-to-normal intervals)、整体强度(以下称为TP)(total power spectrum of HRV signal)、低频域强度(以下称为LF)(power in low frequency range)、高频域强度(以下称为HF)(power in high frequency range)、低频域的正规化强度(以下称为LFnorm)(LF power in normalizedunits)、高频域的正规化强度(以下称为HFnorm)(HF power innormalized units)、低频域高频域强度比(以下称为LF/HF)(LF/HFratio)等。

心率变异性(HRV)利用心电信号，可以对自主神经系统的活动进行定量化重复性的检测，不止在医院，日常生活也可应用。为了应用HRV评价自主神经系统的活动，有这样的方法：给自主神经系统负荷之后比较负荷前和负荷后的负荷试验方法、以及在特定状态下分析检测一次信号的方法。为了评价自主神经系统的活动和反应，原则上进行负荷实验固然好，但是为了做实验需要很长的时间，给负荷时患者可能感到不舒服，所以临床上推荐一次检测实验为好。无论是什么实验，以往的实验结果是用数据表示或条形图或滑行杆形态表示。

关于应用心率变异性的自主神经检测设备，本发明人持有国内注册专利第10-0493714号。

包含国内注册专利第10-0493714号的大部分以前的方法是针对每个HRV指数(index)表示通过统计方法所获得的正常范围，并且将受检者的当前状态示出为点或条形图，由于其只表现为1个HRV指数，很难掌握与其他指数的有机的关联。每个HRV指数虽然有独立的意义，但是交感神经和副交感神经神经的活动是相互有拮抗性，所以有机的解释比较重要。

因此，在本发明中提供了自主神经系统的平衡和调节能力的评价设备及其控制方法，其根据各HRV指数，能够一目了然有机地掌握和评价自主神经系统的平衡和调节能力。

特别地，本发明以性别、年龄统计数据为基础，应用标准分数(偏差)来提供具有LF、LFnorm、HF、HR、RMSSD的多层次输出报告，从而将受检者的状态相对了解得更客观。

HR、SDNN、TP等一般可以使用为表示自主神经系统的全部活动和调节能力的指标。能够表示交感神经系统的活动的指标为LF、LFnorm、LF/HF等。能够评价副交感神经系统的活动的代表性指数是HF、HFnorm、RMSSD等。HR虽然能表示自主神经系统的活动程度，其敏感地反映交感神经系统的活动，并且是全面反映受检者的心脏功能的重要指标。由于LFnorm和HFnorm在数学上的合为100(LFnorm+HFnorm＝100)，其可以同时显示交感神经系统和副交感神经系统的活动，可以用作表示整体均衡的指标。LF/HF是原则上用于观察交感神经活动的指标，因为这样的理由可以评价自主神经系统活动的均衡程度。频率相关联的指标是取log值并用统计学来诱导正规分布。

以往应用HRV进行自主神经评价的设备是把这些指数单纯地用数据表示，如果不是熟练的医生或专家则很难解析和评价。一些进步的设备上，利用条形图或滑行杆等图像来表示标准领域，可以从视觉上显示受检者的检测数值在哪个位置，从而一般人也可以对各指标进行评价。但是这样视觉表现方式对于一个指数的解释是可以的，要想全面掌握自主神经系统的活动就有难度。自主神经系统的交感神经和副交感神经拮抗性地起作用，不仅受到活动、姿势、激素分泌等身体要素的影响，还受到诸多的精神上因素的影响，综合分析解释HRV指标是必要的。再加上HRV指标的个人的偏差很大，对刺激的反应多样，所以有必要综合分析解释各项指标。

因此，本发明提供了自主神经系统的平衡和调节能力的评价设备及其控制方法，其应用HRV评价自主神经系统的活动时，将性别、年龄统计数据为基础使用标准分数(偏差值)，提供LF、LFnorm、HF、HR、RMSSD等各个HRV指数相互联动的多层次的输出报告，根据各HRV指数，能够一目了然有机地掌握和评价自主神经系统的平衡和调节能力。

发明内容

[技术问题]

本发明要解决的课题是提供自主神经系统的平衡和调节能力的评价设备及其控制方法，其在应用HRV评价自主神经系统的活动时，将性别、年龄统计数据为基础使用标准分数(偏差值)，提供LF、LFnorm、HF、HR、RMSSD等各个HRV指数相互联动的多层次的输出报告，根据各HRV指数，能够一目了然有机地掌握和评价自主神经系统的平衡和调节能力。

本发明要解决的其他课题是提供自主神经系统的平衡和调节能力的评价设备及其控制方法，其包括对HRV三角指数(HRV triangularindex)、NN间隙直方图的三角插值(TINN)的检测。

[技术手段]

为了解决上述技术问题，本发明的自主神经平衡及调节能力的评价设备中，运算处理部接收由心率检测传感器检测出的心率信号，应用心率变异性(HRV)检测和分析HRV指数，运算处理部生成图表，该图表具有多个作为经过中央点的线的分割线，所述分割线之间形成相同角度，在所述分割线中，以作为从中央点朝向上部的垂直线的中央上部垂直轴为基准，在左右中的一侧配置包含低频域强度(LF)的交感神经系统相关HRV指数，在左右中的另一侧配置包含高频域强度(HF)的副交感神经相关HRV指数。

此外，本发明的自主神经平衡及调节能力的评价设备中，运算处理部接收由心率检测传感器检测出的心率信号，应用心率变异性(HRV)检测和分析HRV指数，运算处理部生成ABC图，该ABC图具有多个作为经过中央点的线的分割线，在分割线上与中央点分离的位置处具有阈值点，从中央点到阈值点之间的距离在所有分隔线上均相同，邻近的分割线的阈值点由线连接成界线，在分割线中，以作为从中央点朝向上部的垂直线的中央上部垂直轴为基准，在左右中的一侧配置包括低频域强度(LF)的交感神经系统相关HRV指数，在左右中的另一侧配置包含高频域强度(HF)的副交感神经相关HRV指数。

运算处理部检测出的HRV指数是心率(HR)、平均心率(meanHRT)、全部RR间期的标准偏差(SDNN)、邻近的RR间期之差的均方根(RMSSD)、连续RR间期差(以下称为SRD)、近似熵(APEN)、身体上压力指数(PSI)、HRV三角指数(HRV triangular index)、NN间期直方图的三角插值(TINN)、低频域强度(LF)、高频域强度(HF)、整体强度(TP)、低频域正规化强度(LFnorm)、高频域正规化强度(HFnorm)、低频域高频域强度比(LF/HF ratio)中的至少三个。

在中央上部垂直轴上配置低频域正规化强度(LFnorm)、高频域正规化强度(HFnorm)、低频域高频域强度比(LF/HF ratio)、整体RR间期的标准偏差(SDNN)、整体强度(TP)、HRV三角形指数(HRV triangular index)、NN间期直方图的三角插值(TINN)、身体上压力指数(PSI)中的一个。

在分割线上阈值点和中央点之间的中间的上面和下面以一定间隔分离形成有标准范围上限点和标准范围下限点，邻近的分割线的标准范围上限点由线连接成标准范围上限线，邻近的分割线的标准范围下限点用线连接成标准范围下限线，标准范围上限线和标准范围下限线之间作为标准范围。

所述交感神经系统相关HRV指数包括低频域正规化强度(LFnorm)、低频域高频域强度比(LF/HF ratio)、心率(HR)中的至少一个，所述副交感神经系统相关HRV指数包括高频域正规化强度(HFnorm)、邻近RR间期之差的均方根(RMSSD)中的至少一个。

界线形成为五角形、圆形、六角形中的一个的形态，标准范围形成为五角形环、圆形环、六角形环中的一个的形态，邻近的分割线之间的角度是72度或60度。

在中央垂直轴上布置低频域正规化强度(LFnorm)，以中央上部垂直轴为基准，在左右中的一侧配置作为交感神经系统关联HRV指数的低频域强度(LF)和心率(HR)，以中央上部垂直轴为基准，在左右中的另一侧配置作为副交感神经系统相关HRV指数的高频域强度(HF)和邻近RR间期之差的均方根(RMSSD)。

以中央上部垂直轴为基准，在互相对称的分割线上配置相互拮抗的HRV指数。

由运算处理部求得的HRV指数被变换为Z分数(Z score)，应用变换的Z分数求出偏差，并将其表示在分割线上。

Z分数(Z)由以下公式求出，

Z＝(x-μ)/σ

(x是由原数值在运算处理部求得的HRV指数，σ是抽样对象的标准偏差，μ是抽样对象的平均值)。

应用Z分数的偏差(tm)由以下公式求出，

tm＝a×z+50

(Z是Z分数，a作为加权值为10至30之间的实数值)。

另外，本发明的自主神经平衡及调节能力的评价装置的控制方法中，生成具有多个作为经过中央点的线的分割线、并在所述分割线上表示HRV指数的图表，运算处理部接收由心率检测传感器检测出的心律信号，应用心率变异性(HRV)检测HRV指数，将由运算处理部求得的HRV指数变换为Z分数(Z score)，应用Z分数求得偏差，并将其表示在分割线上。

所述方法包括：第一阶段，由运算处理部关于各个HRV指数将抽样对象按性别、年龄区分而求出平均值和标准偏差；

第二阶段，应用第一阶段的HRV指数通过以下公式求出Z分数(Z)

Z＝(x-μ)/σ

(x是由原数值在运算处理部求得的HRV指数，σ是抽样对象的标准偏差，μ是抽样对象的平均值)；

第三阶段，应用第二阶段的Z分数通过以下公式求出偏差(tm)

tm＝a×z+50

(Z是Z分数,a作为加权值为从10至30之间的实数值)；以及

第四阶段，第三阶段的偏差在比0更小的情况下设为0，在比100更大的情况下设为100。

此外，所述方法包括：第一阶段，由运算处理部将从给负荷后测定的HRV指数值减去负荷前的稳定状态测定的HRV指数值的差值检测为HRV指数值；

第二阶段，由运算处理部关于第一阶段检测出的各个HRV指数将抽样对象按性别、年龄区分而求出平均值和标准偏差；

第三阶段，应用第二阶段的HRV指数通过以下公式求出Z分数(Z)

Z＝(x-μ)/σ

(x是由原数值在运算处理部求得的HRV指数，σ是抽样对象的标准偏差，μ是抽样对象的平均值)；

第四阶段，在HRV指数是心率(HR)、身体上压力指数(PSI)、低频域强度(LF)、低频域正规化强度(LFnorm)、低频域高频域强度比(LF/HF ratio)中的一个的情况下，应用第三阶段的Z分数通过以下公式求出偏差(tm)

tm＝a×z+50

(Z是Z分数，a作为加权值为10至30之间的实数值)；

第五阶段，在HRV指数是全部RR间期标准偏差(SDNN)、邻近RR间期之差的均方根(RMSSD)、近似熵(APEN)、整体强度(TP)、高频域强度(HF)、高频域正规化强度(HFnorm)中的一个的情况下,应用第三阶段的Z分数通过以下公式求出偏差(tm)

tm＝-a×z+50

(Z是Z分数,a作为加权值为10至30之间的实数值)；以及

第六阶段，第四阶段及第五阶段所求得的偏差在比0更小的情况下设为0，比100更大的情况下设为100。

[技术效果]

根据本发明的自主神经平衡及调节能力的评价装置及其控制方法，应用HRV评价自主神经系统的活动，将性别、年龄统计数据为基础使用标准指数(偏差值)，提供LF、LFnorm、HF、HR、RMSSD等各个HRV指数相互联动的多层次的输出报告，根据各HRV指数，能够一目了然有机地掌握和评价自主神经系统的平衡和调节能力。即，利用HRV评价自主神经系统活动中同时观察各指标，能够做出更加客观准确的评价。

另外，本发明提供了自主神经平衡及调节能力的评价装置及其控制方法，包括对HRV三角形指数(HRV triangular index)、NN间期直方图的三角插值(TINN)的检测。

HRV分析中，为了应用HRV指数评价自主神经系统的活动，比起分析各指数，将诸多指数综合观察是必要的。而且，必须能够同时掌握自主神经系统的平衡程度和各神经系统的活动程度，本发明的辐射线图表技巧，即，ABC图表法可以同时满足这两种要求。

辐射图形分左右，将交感神经的活动和副交感神经的活动表示为在一个画面上相互联系，能够一目了然地准确并且轻易地掌握受检者的自主神经调节能力，在中间(即，中央上部垂直轴(5))标示平衡指标，从而能够了解自主神经系统平衡情况。辐射线上印出的点的位置是通过应用性别、年龄别标准值的计算原理来换算并决定，从而能够按年龄和性别进行准确的评价。

附图说明

图1是根据本发明优选实施例的概要性说明自主神经平衡及调节能力评价装置的组成的方框图。

图2是为了说明图1的峰值检测部的动作的流程图。

图3a是其中界线是五角形、标准范围是圆形的环形态的ABC图。

图3b是图3a的ABC图的示例。

图4a是其中界线是五边形、标准范围是五边形环形状的ABC图。

图4b是图4a的ABC图的示例。

图5a是其中界线是六角形、标准范围是六角形环形状的ABC图。

图5b是图5a的ABC图的示例。

图6a是其中界线是六角形、标准范围是圆形环形状的ABC图。

图6b是图6a的ABC图的示例。

图7a是其中界线是圆形、标准范围是圆形环形状的ABC图。

图7b是图7a的ABC图的示例。

图8a是其中界线是圆形、标准范围是五边形环形状的ABC图。

图8b是图8a的ABC图的示例。

图9a是其中界线是圆形、标准范围是六角形环形状的ABC图。

图9b是图9a的ABC图的示例。

图10是NN间期直方图的示例。

具体实施方式

本发明提供自主神经系统的平衡和调节能力的评价设备及其控制方法，其针对LF、LFnorm、HF、HR、RMSSD等的各HRV指数(index),将性别、年龄统计数据为基础而使用标准分数(偏差值)，提供各个HRV指数相互联动的多层次的输出报告，并根据各HRV指数，能够一目了然有机地掌握和评价自主神经系统的平衡和调节能力。

图1是根据本发明优选实施例的概要性说明自主神经平衡及调节能力评价装置的组成的方框图。

信号检测部(100)从被检者的身上检测心率信号，所述心率信号通过A/D转换器(150)转换成数字信号，并传输到运算处理部(200)。

运算处理部(200)从收到的心率信号检测R波，计算RR间期，计算心率。

此外，运算处理部(200)应用RR间期、心率等来计算平均心率(mean HRT)、整个RR间期的标准偏差(SDNN)、相邻的RR间期的差值的均方根(RMSSD)、连续的RR间期值(successive RR intervaldifference)(以下称为SRD)、近似熵(approximate entrophy)(以下称为APEN)、压力指数(pressure index)(以下称为PI)、HRV三角形指数(HRV triangular index)、NN间期直方图的三角插值(以下称为TINN)(triangular interpolation of NN intervalhistogram)。此外，运算处理部(200)计算很低的频段(极低频区域)(VLF)的强度、低频域(LF)的强度、高频率波段(HF)的强度、5分钟的整体强度(TP)、低频区域正规化强度(normalized LF)、高频域正规化强度(normalized HF)、低频高频域的强度比(LF/HFratio)等。

此外,运算处理部(200)将所求得的各参数，即，平均心率、SDNN、RMSSD、APEN、SRD、APEN、PI、TP、VLF的强度、LF的强度、HF的强度、低频区域正规化强度(normalized LF)、高频区域正规化强度(normalized HF)、低频高频域的强度比(LF/HF ratio)、ES、HRV三角形指数、TINN等与标准数据库(410)中的建立值进行比较分析，进行各参数生物信号和临床结果间的类比推理，分析自主神经活性、自主神经平衡图、抗压能力、压力指数、疲劳度、心脏稳定性、异常心率等。

以下将参照附图详细说明本发明的自主神经平衡及调节能力的评价装置的构造及其控制方法的动作。

图1的自主神经平衡及调节能力的评价装置构造为包括信号检测部(100)、A/D转换器(150)、运算处理部(200)、存储部(400)、数据输入部(440)、显示部(450)。

信号检测部(100)作为用于从被检者的身体检测心率信号的手段，构造为包括传感器部(未图示)、前置放大部(未图示)、过滤器部(未图示)。传感器部(未图示)具备心率检测传感器(即，心电图传感器或脉搏波传感器)，并检测出心率信号。前置放大部(未图示)放大传感器部所检测到的心率信号，过滤部(未图示)把从前置放大部输出的心跳信号中去除噪声。

本发明的一次测定时间是1分钟至20分钟，优选为3分钟至5分钟。

A/D转换器(150)将从信号检测部(100)收到的心率信号转换为数据信号。

运算处理部(200)构造为包括峰值检测部(210)、时间分析部(220)、几何分析部(230)、频率分析部(240)、参数分析部(260)。

峰值检测部(1600)从A/D转换器(1300)的输出信号检测出波峰(peak)R值，求出RR间期，并计算心率。一周期的心电信号一般具备P、Q、R、S、T值，其中与峰值点对应的点是R点，在这里检出R值。此外，求出R值到下一个R值之间的间距，这个RR间期相当于心率周期。从RR间期的值计算出相关时间的心率，并保存检测时间内数据。检测结束时，将这些值传送到时间分析部(2000)。

时间分析部(220)利用统计学技法来求出时域参数，即，平均心率(mean HRT)、整个RR间期的标准偏差(SDNN)、相邻的RR间期的差均方根(RMSSD)、连续的RR间期差(SRD)、近似熵(APEN)、压力指数(PI)。特别地，压力指数(PI)也可称为身体上压力指数(Physical Stress index，PSI)。

几何学分析部(230)是检测出HRV三角形指数(HRV triangularindex)、NN间期直方图的三角插值(TINN)(triangularinterpolation of NN interval histogram)。

在这里，NN间期是指正常(normal)R点与邻近的正常(normal)R点之间的间距，即，RR间距，并且HRV三角形指数是将密度分布积分的值(即，所有NN间期的数)除于密度分布的最大值(即，众数)的值，换句话说，将NN间期总数除于直方图顶点的高度的值。

HRV三角形指数(HRV triangular index)和TINN可以用作与HR、SDNN、TP一起体现自主神经系统的整体活动和调节能力的指标。

频率分析部(240)计算频域参数，即，将通过FFT变换获得的结果按极低频(VLF)、低频域(LF)、高频域(HF)的区域来计算强度，并且利用其计算5分钟的整体强度(TP)、低频域正规化的强度(normalized LF)、高频域正规化的强度(normalized HF)、低频域高频域强度比(LF/HF ratio)。从低频域高频域强度比(LF/HFratio)决定情感状态(emotional state)(以下称ES)。特别地，情感状态(ES)也可称为精神压力指数(mental stress index，MSI)。

参数分析部(260)将从时间分析部(220)、几何分析部(230)和频率分析部(240)求出的参数，即，平均心率、SDNN、RMSSD、APEN、SRD、APEN、PI、TP、VLF的强度、LF强度、HF强度、低频域正规化的强度(normalized LF)、高频域正规化的强度(normalized HF)、低频域高频域强度比(LF/HF ratio)、ES、HRV三角形指数、TINN与备份在基准值数据库(410)上的数据进行比较分析，以及将从时间分析部(220)、几何分析部(230)和频率分析部(240)检测到的各参数所持有的生物信号与临床结果之间进行类比，分析出自主神经活性、自主神经平衡、抗压能力、压力指数、疲劳度、心脏稳定性、异常心率等。

峰值检测部(210)、时间分析部(220)、几何分析部(230)、频率分析部(240)、参数分析部(260)可通过微处理器而实现。

存储部(400)存储运算处理部(200)的结果，并且包括标准数据库(410)。

标准数据库(410)是以正常人临床数据为基础而得到的对性别、年龄的正常范围的数据库，并以此为基础判断是否正常。

数据输入部(5500)接收输入的被检者的性别、年龄，并进行临时保存。

显示部(450)显示从运算处理部(200)输出的分析结果。

图2是用于说明图1的峰值检测部的动作的流程图。

将从A/D转换器(190)接收到的心电图信号进行微分，并在该微分波形上找出变曲点(S130)。

从这样找到的变曲点求出具有第一高峰的时间位置，即，第一高峰时间位置，获得位于该时间位置的第一峰值(S140)。如果这样得到的第一高峰符合所规定的R设置标准，则求得了第一高峰(S150)，其他情况下就会结束(S160)。第一高峰成为第一R点，其作为符合所规定的R设置标准的R点，对应于正常(normal)R点。

上述微分波形中在第一高峰时间位置以后找到变曲点，求出具有第二高峰的时间位置，即，第二高峰时间位置，得到该时间位置的第二峰值(S170)。如果这样得到的第二高峰符合所规定的R设置标准，就求得了第二高峰(S180)，其他情况下就会结束(S190)。第二高峰是紧接在第一高峰后的下一个(即，接续的)高峰，第二高峰是第二R点。第二R点作为符合所规定的R设置标准的R点，对应于正常(normal)R点。第二R点是紧接在第一R点之后的下一个R点。

因此，作为RR间期的第二R点至第一R点的时间间隔，即，第二高峰时间位置至第一峰值位置的时间间期是通过第二高峰时间位置减去第一高峰时间位置而求得为RR间期(S200)。所述RR间期作为正常(normal)R点至正常(normal)R点的间隔而被称为NN间期，并且所述RR间期可以是心电图的一周期，也就是说，一次心跳的时间间隔。

因此，关于每分钟心率，A/D转换器(1300)的采样频率乘以60得到1分钟的数据，将其除以RR间期得到每分钟心率(S210)。

接下来对时间分析部(220)中检测到的参数进行说明。

时间分析部(220)检测本发明中时间域(time domain)上分析的参数，其在韩国专利注册公布第10-0493714号上公布，在此简要说明。

时间分析部(2000)利用时间分析部(2000)中求得的RR间期、每分钟搏动数及统计学方法，求得平均心率(mean HRT)、整个RR间期的标准偏差(SDNN)、相邻的RR间期的差的平方的平均值的平方根(RMSSD)、近似熵(APEN)、连续的RR间期差(SRD)、压力指数(PI)。

测量时间内取得的N个RR间期(RRI)可以表示为RRI＝{I(1)，I(2)，I(3)，...，I(N)}，这里RRI为测量时间内取得的N个RR间期，I(1)、I(2)、I(3)、...、I(N)分别是RR间期。

测量时间内取得的N个心率(以下称为HRT)数据可以表示为HRT＝{hr(1)，hr(2)，hr(3)，...,hr(N)}，这里HRT为检测时间内取得的N个心率，hr(1)、hr(2)、hr(3)、...、hr(N)分别是心率，hr(1)、hr(2)、hr(3)、...、hr(N)分别是数学公式1的RR间期，即，分别通过I(1)、I(2)、I(3)、....、I(N)求得的心率。

第i个心率可以表示为hr(i)＝(1分钟总样本数量)/I(i)。

因此记录时间内的平均心跳数称为平均心率(mean HRT)，如下数学公式1所示。

[数学公式1]

$meanHRT=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}hr\left(i\right)}{N}$

数学公式1中，N是总心率，hr(i)是第i个心率，平均心率是(mean HRT)每分钟心跳数。

全部RR间期的标准偏差(SDNN)通过数学公式2求得。

[数学公式2]

$SDNN=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{\left(I\left(i\right)-meanRRI\right)}^2}{N}}$

数学公式2中，meanRRI是指平均RR间期，I(i)是第i个RR间期。

邻近的RR间期的差的均方根(RMSSD)通过数学公式3求得。

[数学公式3]

$RMSSD=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{N-1}{\Σ}}{\left(I\right(i)-1(i+1\left)\right)}^2}{N}}$

连续的RR间距差(successive RRI difference)(SRD)通过数学公式4求得。

[数学公式4]

$SRD=\frac{\frac{\underset{i=N/5+1}{\overset{N}{\Σ}}\sqrt{I\left(i\right)\×|I\left(i\right)-I(i-1)|}}{4N/5}}{\frac{\underset{i=1}{\overset{N/5}{\Σ}}\sqrt{I\left(i\right)\×|I\left(i\right)-I(i-1)|}}{N/5}}$

压力指数(PI)通过数学公式5求得。

[数学公式5]

$PI=\frac{MOA}{2\×MO\×VS}$

数学公式5中，VS是位移范围(Variation Scope)，即，表示RR间期变异的范围。MO为RR间期数据中RR间期的最频繁的平均(most probable meaning)，MOA为RR间期数据中RR间期的最频繁的平均(most probable meaning)的个数，即，MO的个数。

压力指数(PI)与身体上压力指数(PSI)一样，如数学公式6所示。

[数学公式6]

$PSI=\frac{MOA}{2\×MO\×VS}$

另外，时间分析部(2000)求得近似熵(approximate entrophy)(APEN)，APEN是在时间系列(time series)中将信号有多么复杂(complexity)的现象进行定量化的统计数据，在这里是把整个心搏动时间的一系列复杂性进行定量化的数值。

近似熵(APEN)可以通过数学公式7求得。

[数学公式7]

$ApEn(S_N,m,r)=ln\left(\frac{\frac{\underset{i=1}{\overset{N-m+1}{\Σ}}\frac{n_{im}\left(r\right)}{N-m\_1}}{N-m+1}}{\frac{\underset{i=1}{\overset{N-m}{\Σ}}\frac{n_{im}\left(r\right)}{N-m\_1}}{N-m}}\right)$

但是，这时Pm(i)是集合RRI的连续的M个元素的子集，可表示为Pm＝{Pm(1)，Pm(2)，Pm(3)，···，Pm(N-m+1)}。此外，当Pm(i)和Pm(j)满足0≤k<m时，如果满足|I(i+k)-I(j+k)|<r，则将两个模式Pm(i)和Pm(j)定义为“类似”，将集合Pm中与Pm(i)“类似”的模式的个数称为nim(r)。

接下来，对于频率分析部(240)检测到的参数进行说明。

频率分析部(240)检测本发明中频率域(freauency domain)上的分析的参数，其在韩国专利注册公布第10-0493714号上公告，在此简要说明。

频率分析部(240)用于分离评价组成心率变异(HRV)信号的各频域(VLF、LF、HF)的强度(POWER)，用于分析RR间期的变化波形，以评价在各频率区域的信号相对地具有哪种强度，即，功率谱密度(PSD：Power spectral density)。

频率分析部(3000)为了从峰值检测部(1600)的输出信号进行频率分析，执行FFT转换。通过转换将得到的结果按极低频域(VLF)、低频域(LF)、高频域(HF)计算强度，利用其计算5分钟的整体强度(TP)、低频域正规化的强度(normalized LF)、高频域正规化的强度(normalized HF)、低频域高频率强度比(LF/HFratio)。

VLF、LF、HF的主要频域和功率谱密度分布是不固定的，根据自主神经系统对于呼吸和心脏的调解有多样性的表现。高频域(HF)的HRV的大小是与跟随呼吸的迷走神经的副交感神经的活性有关，低频区域的HRV大小受到迷走神经活性和交感神经活性的影响。此外，低频领域的大小/高频率区域的大小的比是反映交感神经活性和副交感神经的活性的平衡的指数。

心率变异(HRV)信号的功率谱密度(PSD(x))，即，PSD(x)是频率为x的功率谱密度，x是0.0≤x≤0.4。

VLF(Very low frequency)的PSD是0.0033～0.04Hz的频率域的PSD，如数学公式8所示。

[数学公式8]

$VLF={\&Integral;}_{0.0033}^{0.04}PSD\left(x\right)dx$

数学公式8中，VLF表示VLF中的PSD。

LF(low frequency)的PSD是0.04～0.15Hz的频域的PSD，作为0.1Hz附近的相对的低频成分，LF的PSD如数学公式9所示。

[数学公式9]

$LF={\&Integral;}_{0.04}^{0.15}PSD\left(x\right)dx$

数学公式9中，LF表示LF中的PSD。

HF(High frequency)的PSD是0.15～0.4Hz频域的PSD，如数学公式10所示。

[数学公式10]

$HF={\&Integral;}_{0.15}^{0.4}PSD\left(x\right)dx$

数学公式10中，HF表示HF中的PSD。

整体强度(TP)是特定时间内的整体强度，例如可以检测5分钟的整体强度，在这种情况下，表示包括VLF、LF、HF的PSD的五分钟的所有能量(power)。TP可以通过数学公式11表示。

[数学公式11]

TP＝VLF+LF+HF

数学公式11中，VLF、LF、HF表示VLF、LF、HF中的PSD。

低频域的正规化强度(normalized LF)(LFnorm)是将LF的PSD用LF的PSD和HF的PSD加起来的值进行了正规化。低频域正规化强度(LFnorm)如数学公式12所示。

[数学公式12]

${\mathrm{LF}}_{norm}=\frac{LF}{LF+HF}\&times;100$

数学公式12中，LF、HF表示LF、HF中的PSD。

高频域正规化的强度(normalized HF)(HFnorm)是将HF的PSD用LF的PSD和HF的PSD加起来的值进行了正规化。高频域正规化强度(HFnorm)如数学公式13所示。

[数学公式13]

${\mathrm{HF}}_{norm}=\frac{HF}{LF+HF}\&times;100$

数学公式13中，LF、HF表示LF、HF中的PSD。

低频域高频域强度比(LF/HF)(Ratio)是LF和HF之间的比率,如数学公式14所示。

[数学公式14]

$Ratio=\frac{{\mathrm{LF}}_{norm}}{{\mathrm{HF}}_{norm}}$

数学公式14中，LFnorm是低频域正规化强度，HFnorm是高频域正规化强度，Ratio是表示低频域高频域强度比(LF/HF)，其可称为情感状态(Emotional State)(ES)，也可称为精神上压力(Mentalstress index)(MSI)。

接下来对几何分析部(230)进行更详细的解释。

几何分析部(230)检测出HRV三角形指数(HRV triangularindex)、NN间期直方图(NN间期频率分布图)的三角插值(TINN)。

NN间距(Normal RR interval)直方图的一个示例如图10所示，图10中的水平轴表示NN间期大小，垂直轴表示具有各NN间期的大小的NN间期的数。

HRV三角形指数(HRV triangular index)是指正常心跳间期的分布曲线积分(即，所有的NN间期的数)除于众数(最高频率)。在这里，众数是指直方图的顶点(modal bin：the peak of the curve)的高度。

即，HRV三角形指数(HRV triangular index)是全部检测时间的NN间期的总数(total number of NN intervals)用众数(numberof NN intervals in the modal bin)除于的值。在这里，检测时间例如可能是1～20分钟。其由如下公式表示。

HRV triangular index＝(NN间期的总数)/(众数)

TINN(the triangular interpolation of NN intervalhistogram)是将整个检测时间的NN间期的直方图近似于三角形时的底边的长度。即，如图10所示，TINN是NN间期的直方图中具有众数的地点(X)作为顶点的三角形底边的长度。

TINN＝M-N

在这里，M是所述三角形的结束点，这是在NN间期频率高的范畴内最大的NN间期的大小。而且，N是所述三角形得开始点，在NN间期频率高的范畴内最小NN间期的大小。

以下对参数分析部(260)进行更详细的解释。

参数分析部(260)在利用HRV评价自主神经系统的活动时，同时观察各种指标，生成能够做出更客观正确的评价的ABC图(Autonomic Balance Controllability Diagram)。

ABC图中将图面分为左右两个部分的中心线上分配表示自主神经系统平衡的指标，在一边分配表示交感神经系统活动的指数，以及在另一边分配表示副交感神经系统活动指数，从而是一眼就能够看出自主神经系统的平衡和调节能力的图。

图3a至图9b是本发明的ABC图的示例。

图3a是界线(40)为五角形、标准范围(20)是圆形环(ring)形态的ABC图，图3b是图3a的示例，图4a是界线(40)为五角形、标准范围(20)是五角形的环形状的ABC图，图4b是图4a的示例，图5a是界线(40)为六角形、标准范围(20)是六角形环形态的ABC图，图5b是图5a的示例，图6a是界线(40)为六角形、标准范围(20)是圆形环形状的ABC图，图6b是图6a的示例，图7a是界线(40)为圆形、标准范围(20)是圆形环形状的ABC图，图7b是图7a的示例，图8a是界线(40)为圆形、标准范围(20)是五角形的环形状的ABC图，图8b是图8a的示例，图9a是界线(40)为圆形、标准范围(20)是六角形环形状的ABC图，图9b是图9a的示例。

ABC图作为本发明提供的辐射型图表，为了评价自主神经活动，如下执行HRV指数的分配。

首先，ABC图中，以作为从中央点向上的垂直线的中央上部垂直轴(5)为基准，布置按规定角度分开并经过原点的分割线(7)，在所述分割线上布置各HRV指数。特别地，ABC图中，以中央上部垂直轴(5)为基准，在左右两部分中的一侧配置交感神经系统相关HRV指数，在左右两部分中的另一侧配置副交感神经系统相关HRV指数，以及在中央上部垂直轴(5)上布置表示自主神经系统活动的平衡程度(Autonomic Balance)的HRV指数。

制定分割线(7)的特定角度是将360度分为五等分(即，72度)或六等分(即，60度)而形成。然而，其并不旨在限制本发明，本发明中的分割线(7)可以超过三个,并且可以具备任意个分割线，角度也可根据分割线的数量有多种的变化。

分割线(7)上，在中央点上分离的位置上具备阈值点(9)，中央点到阈值点(9)的距离在所有分割线(7)上均相同，将各分割线(7)的阈值点(9)用线连接形成界线(9)。

在中央上部垂直轴(5)上，可以配置表示交感神经系统和副交感神经系统的平衡指标LFnorm(或HFnorm)或LF/HF Ratio，或者可以配置表示自主神经系统的活动程度的指标SDNN、TP、HRVtriangular index、TINN、PSI等。优选地，配置了LFnorm。

在右侧和左侧配置能够表示交感神经系统活动和副交感神经系统活动的指标，是在右边还是在左边并不重要。即，交感神经系统相关HRV指数也可以置于右侧，也可以置于左侧。此外，能够很好表示交感神经系统的活动的指标有LF、LFnorm、LF/HF等，能够评价副交感神经系统活动的代表性指数有HF、HFnorm、RMSSD等。此外，PSI可以位于与中央上部垂直轴(5)相对称的分割线上，根据情况可以省略与中央上部垂直轴(5)相对称的分割线。

图3a至图9b中，界线(40)为五角形、圆形、六角形之一，在界线(40)内侧标准范围(20)为五角形、圆形、六角形中一种的环形态，标准范围(20)具有标准范围上限线(25)和标准范围下限线(15)。此外，在界线(40)内侧，布置有与脱离标准范围(20)的范围相对应的标准范围下部脱离部(10)(换句话说，也可称为HRV低活动带)和标准范围上部脱离部(30)(换句话说，也可称为HRV高活动带)。

换句话说，分割线(7)上布置有在阈值点(9)和中央点之间的中间向上和向下以一定距离分离形成的标准范围上限点(12)和标准范围下限点(13)，相邻的分割线(7)的标准范围上限点(12)用线相连接构成标准范围上限线(25)，相邻的分割线(7)的标准范围下限点(13)用线相连接构成标准范围下限线(15)。

在这里，标准范围下部脱离部(Low Activity Zone)(10)、标准范围(Green Zone)(20)、标准范围上部脱离部(High ActivityZone)(30)联合为100分的情况下，标准范围下部脱离部(LowActivity Zone)(10)是各指数的分数(指标)不足33分的情况，标准范围(Green Zone)(20)是各指数的分数(指标)为33分至66分的情况，标准范围上部脱离部(High Activity Zone)(30)是各指数的分数(指标)超过66分的情况。

根据情况，标准范围下部脱离部(Low Activity Zone)(10)可以为各指数的分数(指标)不足45分的情况，标准范围(Green Zone)(20)可以为各指数的分数(指标)为45分至55分的情况，标准范围上部脱离部(High Activity Zone)(30)可以为各指数的分数(指标)超过55分的情况。

图3a至图9b中，在中央上部垂直轴(5)中布置作为平衡指标的LFnorm，在中央上部立轴(5)的左边配置表示交感神经系统(SNS)的活动的LF或ln(LF)和HR，在右侧配置表示副交感神经(PNS)的活动的HF或ln(HF)和RMSSD，以及PSI置于与中央上部立轴(7)对称的分割线。在这里ln(LF)是LF的自然对数值，ln(HF)是HF的自然对数值。

通过这样做，中央上部垂直轴(5)表示自主神经系统活动的平衡程度(Autonomic Balance)，在两侧配置与交感神经系统和副交感神经系统相关的指数，使得能够一眼定量评价各神经系统的调节能力(Controllability)。

特别地，关于置于分割线(7)的HRV指数(指标)，以中央上部垂直轴为基准，在相互对称的分割线(7)上布置具有对称(拮抗性)的机能的HRV指数(指标)。通过这样，有助于评价者在较短时间内获得较准确的具有拮抗性功能的HRV指数的信息。

图3a至图9b中，ABC图中存在标准范围(20)、标准范围下部脱离部(10)、标准范围上部脱离部(30)等3个区域。

标准范围下部脱离部(10)是接近中心点的区域，其对应于自主神经系统活动比抽样对象均值明显低的情况(Low Activity Zone，低活动领域)。

标准范围(20)是中心点(0分)和界线(40)(100分)之间的中间区域，表现为五角形环、圆形环、六角形环中的一种形式，表示自主神经系统的活动处在抽样对象的平均水准(Green Zone)。

标准范围(20)置于分割线的中间部分，可形成50分附近的值。

标准范围上部脱离部(30)是接近界线(40)的区域，其对应于自主神经系统的活动比抽样对象均值明显高的情况(HighActivity Zone)。

为了使医务人员和被检者快速区分各区域，将各区域用不同颜色表示。例如，标准范围下部脱离部(10)可以使用蓝色系的颜色，标准范围(20)可以使用绿色系列的颜色，以及标准范围上部脱离部(30)可以使用红色系的颜色。

在由包含中央上部垂直轴(5)的分割线(7)组成的各轴中，中心点处的各指数的分数(指标)为0分，与分界线(40)交汇的点处的各指数的分数(指标)是100分。

各指数的分数(指标)的值是基本上通过标准分数(standardscore)评分计算过程求得。

原来标准分数是统计学上制造正规分布、表示每个情况在标准偏差上处在何种位置的无维度的数值。也称为标准值、Z值(Z-value)、Z分数(Z score)。标准值z表示原数值x与平均值相距多少。

[数学公式15]

Z＝(x-μ)/σ

在这里，x是原数值(即，各HRV指数的值)，σ是抽样对象的标准偏差(即，检测HRV指数来测试的人中各HRV指数的标准偏差)，μ是抽样对象的平均(即，检测HRV指数来检测的人中各HRV指数的平均)。若z值是负数，则为平均以下，若为正数，则为平均以上，并且正规分布的集体中99.9％的样本值分布在μ±3σ区域，从而显示为从-3至3之间实数值。可以利用下列数学公式将所述标准分数换算为具有0至100之间的值的偏差值(t-score，T分数)。

[数学公式16]

t＝10z+50

本发明中，对数学公式16的一部分进行修改，可以算出ABC图上表示的各指标的值。

ABC图的中心点的值是0，最边缘的值是100。实际上，在检测HRV信号而算出各个指数之后，如果用以上数学公式来计算T分数的话，25以下的值和75以上的值除了在特别的情况之外不会出现。这是因为图中存在不必要的区域会降低用于精密评价的分辨及阅读能力，有必要使得实际值分布于0到100之间。因此，本发明中为了求得修正偏差值tm，如数学公式17所示，将标准分数z乘以权重值(a)来进行了调整。

[数学公式17]

tm＝a×z+50

考虑到指数的分布，权重值(a)可以拥有10至30之间的值。

接下来按试验说明修正偏差值tm的计算方法。

首先，说明一次检测试验的修正偏差值tm的计算方法。一次检测试验的情况下，即，坐下或躺下的特定的姿势中为了将检测一次结果表示在ABC图上，进行如下步骤。在这种情况下，所有指标的检测值是拥有正(+)的值，由以下的顺序计算修正偏差值tm。

第一阶段，针对ABC图上要显示的每个HRV指数，将抽样对象按性别、年龄进行区分，求得平均值和标准偏差。与其他生物信号一样，HRV指数在各个人之间的偏差比较大，所以需要以充分的搜集组为对象进行统计才可。关于标准偏差，可以利用按性别、年龄区分的标准偏差，还可以利用针对性别或整体抽样对象的标准偏差。

第二阶段，利用数学公式15求得标准值z。

第三阶段，利用数学公式17求得修正偏差值tm。

第四阶段，修正偏差值tm在比0小的情况下，被固定为0，在比100更大时，被固定为100。

接下来，说明负荷试验的修正偏差值tm计算方法。

为了检测自主神经活动，通常分析对刺激的反应。例如，为了诊断糖尿病患者的自主神经病症，会做瓦氏操作法(Valsalvamaneuver)或起立倾斜试验(head-up tilt test)。在这种情况下，为了诊断会进行刺激前、后的检测值的比较，通过表现为大部分增加和减少的反应的方向和增/减幅的数值来下诊断。如下以起立倾斜试验的情况为例。

正常人躺下站起来的话，血液聚集到下肢，脑部和上肢会发生一时的缺血状态。自主神经系统为了克服这些身体的不平衡状态，使交感神经系统兴奋，以增加心率，并使血管收缩。这一系列的自主神经反应也会给HRV指数产生影响，主要代表交感神经指标的HR、LF、LFnorm、LF/HF ratio增加，作为副交感神经活动的指标的RMSSD、HF、HFnorm减少。

与一次检测试验的结果值具有正(+)值(标量值)相比，负荷试验的结果值表现出对负荷前和后的值的增减(+/-)(一种向量值)，其需要考虑。ABC图的目的是为了观察自主神经系统的是否正常和平衡地运转，因而正常的反应应该往正的方向(外侧)修改才可。例如，起立倾斜负荷抑制副交感神经活动，HF减少，这是正常的自主神经反应。在这种情况下，应用数学公式17求出修正偏差值tm，会出现比50小的数值，因而需要修改。

第一阶段，给负荷后，求得检测到的HRV指数减去负荷前的稳定状态下检测到的HRV指数值的差异值。

第二阶段，对ABC图表上要表示的HRV指数的差异值，将抽样对象按性别、年龄进行区分，求得平均值和标准偏差。与其他生物信号一样，HRV指数在各个人之间的偏差比较大，所以充分的搜集组群为对象进行统计并制定。标准偏差是可以使用按性别、年龄区分的标准偏差，还可以使用针对性别或整体抽样对象的标准偏差。

第三阶段，应用数学公式15求得标准值z。

第四阶段，根据给定负荷，区分HRV指数值预想增加的指数与预想减少的指数，求得修正偏差值tm。

[表1]

区分	预想增加的指数	预想减少的指数
			HRV指数	HR，PSI，LF，LFnorm，LF/HF等	SDNN，RMSSD，APEN，TP，HF等
数学公式	tm＝a*z+50	tm＝(-)a*z+50

表1中，考虑到指数分布，权重值a可具有10至30之间的值。

此外，表1中，预想减少的指数在斜率中权重值a的前面加上(-)，RMSSD、HF等指标也表示为与预想增加的指数相同的图，即，如图3a至图9b显示。

即，举例最普遍的起立负荷试验说明的话，正常人躺下之后站起来的话，血液在下半身聚集，脑部和上身一时发生缺血状态。自主神经系统为了克服这些身体的不平衡状态，让交感神经系统兴奋，以增加心率，并使血管收缩，这一系列的自主神经反应影响HRV指数，主要代表交感神经的指标HR、LF、LFnorm、LF/HF ratio会增加，副交感神经活动的指标RMSSD、HF、HFnorm会减少。本发明的ABC图的目的是能够显示自主神经系统对刺激是否以适合的方向和强度来动作的图表，增加的指标利用现有公式，减少的指数(减少表示自主神经正在很好的工作)与(-)相乘而更换到相反方向(积极的方向)。

第五阶段，修正偏差值tm在比零更小的情况下固定为0，在比100更大的情况下固定为100。

现有的HRV分析结果单纯以数字显示或者在滑杆或条形图形态的二维图形上显示正常范围，使得医务人员和患者对自己的状态较为容易认出。这种类型的图是针对一个HRV指数能够一眼知道受检者是处于正常范围还是处于非正常范围。然而，为了通过应用HRV指数来评价自主神经系统的活动，比起对各个指数的分析，综合观察多项指标是必要的。而且，对于自主神经系统应该同时掌握平衡程度和各神经系统的活动程度，本发明中的辐射图表技法可以同时满足这两个要求。

将辐射图分为左右来表示交感神经活动和副交感神经活动，以便一眼就能正确掌握受检者的自主神经的调节能力，在中间部分表示平衡指标，以便掌握自主神经系统的平衡。通过利用按性别、年龄标准值的计算原理来计算并决定放射上点的位置，能够进行符合年龄和性别的正确的诊断和评价。

如上所述，虽然根据有限的实施例和附图说明了本发明，但本发明不限于所述实施例，对于本发明所属技术领域中的普通技术人员来说，可以根据这些记载进行多种修改及变型。因此，本发明的思想应该通过如下记载的权利要求范围上进行了解才可，其均等或等效的变型均属于本发明思想的范畴。

[产业应用可能性]

本发明提供自主神经平衡及调节能力的评价设备，其利用HRV来评价自主神经系统的活动，按性别、年龄统计值为基准而使用标准分数，输出LF、LFnorm、HF、HR、RMSSD等各HRV指数相联系的多层次输出报告，在神经科和精神健康医学科等领域中应用本设备，能够做出更客观准确的评价。

Claims (19)

1.一种自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中运算处理部接收由心率检测传感器检测到的心率信号，利用心率变异性(HRV)检测和分析HRV指数，运算处理部生成图表，该图表具有多个作为经过中央点的线的分割线，所述分割线之间形成相同角度，

在所述分割线中，以作为从中央点朝向上部的垂直线的中央上部垂直轴为基准，在左右中的一侧配置包括低频域强度(LF)的交感神经系统相关HRV指数，在左右中的另一侧配置包括高频域强度(HF)的副交感神经系统相关HRV指数。

2.一种自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中运算处理部接收由心率检测传感器检测到的心率信号，利用心率变异性(HRV)检测和分析HRV指数，运算处理部生成ABC图，该ABC图具有多个作为经过中央点的线的分割线，在分割线上与中央点分离的位置处具有阈值点，从中央点到阈值点之间的距离在所有分隔线上均相同，邻近的分割线的阈值点由线连接成界线，

在分割线中，以作为从中央点朝向上部的垂直线的中央上部垂直轴为基准，在左右中的一侧配置包括低频域强度(LF)的交感神经系统相关HRV指数，在左右中的另一侧配置包括高频域强度(HF)的副交感神经系统相关HRV指数。

3.如权利要求1或2所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

运算处理部检测到的HRV指数为心率(HR)、平均心率(meanHRT)、全部RR间期的标准偏差(SDNN)、邻近RR间期之差的均方根(RMSSD)、连续RR间期差(以下称为SRD)、近似熵(APEN)、身体上压力指数(PSI)、HRV三角指数(HRV triangular index)、NN间期直方图的三角插值(TINN)、低频域强度(LF)、高频域强度(HF)、整体强度(TP)、低频域正规化强度(LFnorm)、高频域正规化强度(HFnorm)、低频域高频域强度比(LF/HF ratio)中的至少三个。

4.如权利要求1或2所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

在中央上部垂直轴上配置低频域正规化强度(LFnorm)、高频域正规化强度(HFnorm)、低频域高频域强度比(LF/HF ratio)、全部RR间期的标准偏差(SDNN)、整体强度(TP)、HRV三角形指数(HRV triangular index)、NN间期直方图的三角插值(TINN)、身体上压力指数(PSI)中的一个。

5.如权利要求2所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

在分割线上阈值点和中央点之间的中间的上面和下面以一定距离分离形成有标准范围上限点和标准范围下限点，

邻近的分割线的标准范围上限点由线连接成标准范围上限线，邻近的分割线的标准范围下限点由线连接成标准范围下限线，

标准范围上限线和标准范围下限线之间作为标准范围。

6.如权利要求1所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

在分割线上与中央点分离的位置处具有阈值点，中央点到阈值点之间的距离在所有分割线上均相同，邻近的分割线的阈值点由线连接成界线，

在分割线上阈值点和中央点之间的中间的上面和下面以一定距离分离形成有标准范围上限点和标准范围下限点，

邻近的分割线的标准范围上限点由线连接成标准范围上限线，邻近的分割线的标准范围下限点由线连接成标准范围下限线，

标准范围上限线和标准范围下限线之间作为标准范围。

7.如权利要求5或6所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

所述交感神经系统相关HRV指数包括低频域正规化强度(LFnorm)、低频域高频域强度比(LF/HF ratio)、心率(HR)中的至少一个。

8.如权利要求5或6所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

所述副交感神经系统相关HRV指数包括高频域正规化强度(HFnorm)、邻近RR间期之差的均方根(RMSSD)中的至少一个。

9.如权利要求5或6所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

界线形成为五角形、圆形、六角形中的一个的形态。

10.如权利要求5或6所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

标准范围形成为五角形环、圆形环、六角形环中的一个的形态。

11.如权利要求5或6所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

邻近的分割线之间的角度是72度或60度。

12.如权利要求5或6所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

在中央垂直轴上布置低频域正规化强度(LFnorm)，

以中央上部垂直轴为基准，在左右侧中的一侧配置作为交感神经系统相关HRV指数的低频域强度(LF)和心率(HR)，以中央上部垂直轴为基准，在左右中的另一侧配置作为副交感神经系统相关HRV指数的高频域强度(HF)和邻近RR间期之差的均方根(RMSSD)。

13.如权利要求5或6所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

以中央上部垂直轴为基准，在互相对称的分割线上配置相互拮抗的HRV指数。

14.如权利要求5或6所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

由运算处理部求得的HRV指数被变换为Z分数(Z score)，

利用变换的Z分数求出偏差，并将其表示在分割线上。

15.如权利要求14所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

Z分数(Z)由以下公式求出，

Z＝(x-μ)/σ

(x是由原数值在运算处理部求得的HRV指数，σ是抽样对象的标准偏差，μ是抽样对象的平均值)。

16.如权利要求14所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备，其中

利用Z分数的偏差(tm)由以下公式求出，

tm＝a×z+50

(Z是Z分数，a作为加权值为10至30之间的实数值)。

17.一种自主神经平衡及调节能力的评价设备的控制方法，其中生成具有多个作为经过中央点的线的分割线、并在所述分割线上表示HRV指数的图表，运算处理部接收由心率检测传感器检测到的心律信号，利用心率变异性(HRV)检测HRV指数，

将由运算处理部求得的HRV指数变换为Z分数(Z score)，

利用变换的Z分数求出偏差，并将其表示在分割线上。

18.如权利要求17所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备的控制方法，包括：

第一阶段，由运算处理部关于各个HRV指数将抽样对象按性别、年龄区分而求出平均值和标准偏差；

第二阶段，利用第一阶段的HRV指数通过以下公式求出Z分数(Z)

Z＝(x-μ)/σ

(x是由原数值在运算处理部求得的HRV指数，σ是抽样对象的标准偏差，μ是抽样对象的平均值)；

第三阶段，利用第二阶段的Z分数通过以下公式求出偏差(tm)

tm＝a×z+50

(Z是Z分数，a作为加权值为从10至30之间的实数值)；以及

第四阶段，第三阶段的偏差在比0更小的情况下设为0，在比100更大的情况下设为100。

19.如权利要求17所述的自主神经平衡及调节能力的评价设备的控制方法，包括：

第一阶段，由运算处理部将从给负荷后测定的HRV指数值减去负荷前的稳定状态测定的HRV指数值的差值检测为HRV指数值；

第二阶段，由运算处理部关于在第一阶段检测出的各个HRV指数将抽样对象按性别、年龄区分而求出平均值和标准偏差；

第三阶段，利用第二阶段的HRV指数通过以下公式求出Z分数(Z)

Z＝(x-μ)/σ

(x是由原数值在运算处理部求得的HRV指数，σ是抽样对象的标准偏差，μ是抽样对象的平均值)；

第四阶段，在HRV指数是心率(HR)、身体上压力指数(PSI)、低频域强度(LF)、低频域正规化强度(LFnorm)、低频域高频域强度比(LF/HF ratio)中的一个的情况下，利用第三阶段的Z分数通过以下公式求出偏差(tm)

tm＝a×z+50

(Z是Z分数，a作为加权值为10至30之间的实数值)；

第五阶段，在HRV指数是全部RR间期标准偏差(SDNN)、邻近RR间期之差的均方根(RMSSD)、近似熵(APEN)、整体强度(TP)、高频域强度(HF)、高频域正规化强度(HFnorm)中的一个的情况下，利用第三阶段的Z分数通过以下公式求出偏差(tm)

tm＝-a×z+50

(Z是Z分数，a作为加权值为10至30之间的实数值)；以及

第六阶段，第四阶段及第五阶段所求得的偏差在比0更小的情况下设为0，在比100更大的情况下设为100。