CN106510705B - 一种人体体质年龄评估方法 - Google Patents

一种人体体质年龄评估方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106510705B
CN106510705B CN201610953468.1A CN201610953468A CN106510705B CN 106510705 B CN106510705 B CN 106510705B CN 201610953468 A CN201610953468 A CN 201610953468A CN 106510705 B CN106510705 B CN 106510705B
Authority
CN
China
Prior art keywords
human body
age
constitution
statistics
characteristic interval
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610953468.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106510705A (zh
Inventor
贾林壮
张捷
赵振华
孙培龙
史熠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Zhongjia Hengtai Medical Technology Co Ltd
Original Assignee
Shanghai Zhongjia Hengtai Medical Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Zhongjia Hengtai Medical Technology Co Ltd filed Critical Shanghai Zhongjia Hengtai Medical Technology Co Ltd
Priority to CN201610953468.1A priority Critical patent/CN106510705B/zh
Publication of CN106510705A publication Critical patent/CN106510705A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106510705B publication Critical patent/CN106510705B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/053Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/053Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
    • A61B5/0537Measuring body composition by impedance, e.g. tissue hydration or fat content
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4854Diagnosis based on concepts of traditional oriental medicine
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4869Determining body composition
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • A61B5/7264Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7282Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Alternative & Traditional Medicine (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本发明涉及一种人体体质年龄评估方法,包括以下步骤:S1,测定人体电生理模型参数,包括等效串联电阻Rs、等效并联电阻Rp和等效并联电容C,在人体电生理模型中,人体被等效为Rp和C并联,然后和Rs串联形成的电路;S2,计算被测者的人体复合阻容比γ;S3,确定γ所属的特征区间,得到该特征区间对应的体质年龄,作为被测者的体质年龄,所述的特征区间根据以下方法划分:提前采用统计学方法对样本人群进行γ值计算和统计,得到特定年龄或年龄段对应的特征区间,每个特征区间互不重叠。与现有技术相比,本发明提出的复合阻容比γ值评估方法是目前唯一用人体电生理模型评估法评估人体体质年龄的方法,复合阻容比γ值更易于测定,且测定精度相对较高。

Description

一种人体体质年龄评估方法
技术领域
本发明涉及一种体质检测评估方法,尤其是涉及一种人体体质年龄评估方法。
背景技术
人体体质随年龄增长逐渐老化,对于不同个体而言,先天遗传基因和后天生活习惯等方面都存在差异,在这些因素的长期影响下,每个人体质老化速度并不相同。目前对于体质年龄的分析评估没有广泛认可的标准,在市场上新出现的体质分析仪的多项功能中,提出了身体年龄的概念,认为在不同年龄阶段,人体中骨骼重量、体脂率、皮下脂肪、内脏脂肪和肌肉比例不断在变化。根据大量统计数据确定每个年龄段人群这些表征数据的分布状况,以此为依据分析判断个体体质表征数据与哪个年龄段最为接近,从而得到身体年龄。
然而,根据大量临床实验和统计结果,除了以上各项表征数据外,人体电生理模型参数与不同年龄段人体体质变化有着很强的相关性。
对于以中老年为主的虚弱人群、退行性病变人群或长期超负荷工作的人群,一个能综合反映体质状况的评价指标,让被测人群可以对自身健康状况有一个简单、直观的认识,从而提醒其对于自身健康状况的重视。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种直观性强、可行性高的人体体质年龄评估方法。
本发明提出的体质年龄分析评估方法,以超低安全直流电压下的人体电生理模型参数为表征参数,利用在成千上万例临床实验数据的基础之上建立的统计规律得到体质年龄评估值。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种人体体质年龄评估方法,包括以下步骤:
S1,测定人体电生理模型参数,包括等效串联电阻Rs、等效并联电阻Rp和等效并联电容C,在人体电生理模型中,人体被等效为Rp和C并联,然后和Rs串联形成的电路;
S2,计算被测者的人体复合阻容比γ,
S3,确定γ所属的特征区间,得到该特征区间对应的体质年龄,作为被测者的体质年龄,所述的特征区间根据以下方法划分:提前采用统计学方法对样本人群进行γ值计算和统计,得到特定年龄或年龄段对应的特征区间,每个特征区间互不重叠。
所述的特征区间划分方法包括以下步骤:
S31,分别对特定年龄或特定年龄段的统计人群,进行大量样本的γ值统计,生成多个γ的分布直方图;
S32,综合所有的分布直方图,确定各特定年龄或特定年龄段所对应的特征区间,即γ值区间。
所述的步骤S32中,共确定72个统计人群,第一个统计人群的年龄小于或等于10,最后一个统计人群的年龄大于80岁,中间70个统计人群的年龄为11~80岁,相邻统计人群年龄相差一岁。
所述的步骤S32中,相邻特征区间的交界值确定方法为:生成直方图曲线,将相邻统计人群的直方图曲线交界点的γ值作为相邻特征区间的交界值。
所述的人体电生理模型参数测定方法为:通过金属电极对人体施加安全直流电压,采集金属电极上的电压波形,根据电压波形计算人体电生理模型参数。
所述的样本人群为经过临床医学检测后的健康人群。
临床实验研究的统计结果表明,复合阻容比γ随年龄增长呈明显的上升趋势。所以本发明选定人体电生理模型的复合阻容比γ作为评估体质年龄的表征参数。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
(1)本发明提出的复合阻容比γ值评估方法是目前唯一用人体电生理模型评估法评估人体体质年龄的方法,与骨骼重量、体脂率、皮下脂肪、内脏脂肪和肌肉比例这类表征参数相比,本发明提出的复合阻容比γ值更易于测定,且测定精度相对较高。
(2)γ的特征区间是基于大数据进行分析并且结合临床医学检测进行修正,具有坚实的统计数据支持,并且可以随着样本量的增加而逐步优化。
(3)将10岁及10岁以下的人群归为一个统计人群,将80岁及80以上的人群归为一个统计人群,符合人体生理学规律,避免了不必要的计算,减少统计成本。
(4)根据临床实验研究的统计结果,将相邻统计人群的直方图曲线交界点的γ值作为相邻特征区间的交界值,保证每个特征区间不重叠。
(5)人体电生理模型参数测定方法简单,安全性和可行性高。
附图说明
图1为人体电生理模型示意图;
图2为本实施例某年龄的统计人群的γ值直方图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
本发明提出的体质年龄分析评估方法,分析评估的表征数据为超低安全直流电压下人体电生理模型参数;通过对不同实际年龄人群的电生理模型参数进行统计得出分布规律,并根据个体实测值与该分布规律来分析评估被测人体的体质年龄。
实验证明,人体可以等效为一个如图1所示的分布式电生理模型,由五个阻容单元组成,分别对应四肢和躯干。在超低安全直流电压(通常取2~3.6V)的作用下,在人体上加压的方法是,电源正极通过电极加在四肢中的其中一个,另外三个电极通过不同的电阻接至直流电源负极端。此时,人体可以等效为由五个阻容单元组成的电路模型,其中Rs1和Rs2为等效串联电阻,Rp为等效并联电阻,C为等效电容。
在上述人体电生理模型中,定义人体复合阻容比:
其中Rs=Rs1+Rs2,分母C·RP/(RS+RP)表示电生理模型中的可充电容量。
测试其中一个阻容单元的复合阻容比γ,作为人体的复合阻容比γ;或者将五个阻容单元的复合阻容比γ求均值,得到人体的复合阻容比γ。
为获取上述电生理模型中Rs、Rp、C三项参数,采用一种测定装置普测各年龄段的健康人群的复合阻容比γ,测定结果的统计分析表明,随年龄增长电阻呈上升趋势,而电容有下降趋势。进一步的分析研究报名,复合阻容比γ值随年龄增长呈明显的上升趋势,所以本发明采用复合阻容比γ值作为体质年龄的表征参数。
实施的第二个步骤是γ值统计规律的建立。
将小于等于10岁的划分为一个统计人群、11~80岁按每一岁为一个统计人群、大于80岁为一个统计人群,共计72个组别的人群。分别对各个组别的人群统计大量样本的γ值分布规律,用直方图来表达,72个组别健康人群的γ值分布直方图分别记为D10~D11,其中年龄A人群的γ值分布直方图DA的示意图如图2所示,图中横轴为γ值,纵轴为γ值区间样本出现的概率。该统计结果表明年龄A人群中的绝大多数人的γ值分布在0.4kΩ/μF附近,为了便于根据γ值评估体质年龄,将年龄A的评估标准设定为一个γ值特征区间,如0.38~0.42kΩ/μF。具体到各年龄群体的γ值特征区间的设定,需要根据各年龄人群的统计数据,在相邻年龄直方图等高交界处划定,并最终确定所有72个组别的γ值特征区间[γLH]10~[γLH]81
实施的第三个步骤为个体γ值的测定和体质年龄的评估。
假设被测对象年龄为A0,使用测定装置测定得到其γ值为γ0。根据前一步骤建立的统计规律对体质年龄进行以下两项分析:
1.根据年龄为A0的统计直方图DA0,用所有高于γ0的部分相加的结果,评估该被测对象体质年龄低于同龄人的百分比。
2.根据各个年龄的γ值特征区间[γLH]10~[γLH]81,以及γ0落在哪一个年龄的γ值特征区间之内,评估被测对象的体质年龄。

Claims (6)

1.一种人体体质年龄评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,测定人体电生理模型参数,包括等效串联电阻Rs、等效并联电阻Rp和等效并联电容C,在人体电生理模型中,人体被等效为Rp和C并联,然后和Rs串联形成的电路;
S2,计算被测者的人体复合阻容比γ,具体方法为:在安全直流电压的作用下,电源正极通过电极加在四肢中的其中一个,另外三个电极通过不同的电阻接至直流电源负极端,此时,人体等效为由五个阻容单元组成的电生理模型,五个阻容单元分别对应四肢和躯干,测试其中一个阻容单元的复合阻容比γ,作为人体的复合阻容比γ,或者将五个阻容单元的复合阻容比γ求均值,得到人体的复合阻容比γ;
S3,确定γ所属的特征区间,得到该特征区间对应的体质年龄,作为被测者的体质年龄,所述的特征区间根据以下方法划分:提前采用统计学方法对样本人群进行γ值计算和统计,得到特定年龄或年龄段对应的特征区间,每个特征区间互不重叠。
2.根据权利要求1所述的一种人体体质年龄评估方法,其特征在于,所述的特征区间划分方法包括以下步骤:
S31,分别对特定年龄或特定年龄段的统计人群,进行大量样本的γ值统计,生成多个γ的分布直方图;
S32,综合所有的分布直方图,确定各特定年龄或特定年龄段所对应的特征区间,即γ值区间。
3.根据权利要求2所述的一种人体体质年龄评估方法,其特征在于,所述的步骤S32中,共确定72个统计人群,第一个统计人群的年龄小于或等于10,最后一个统计人群的年龄大于80岁,中间70个统计人群的年龄为11~80岁,相邻统计人群年龄相差一岁。
4.根据权利要求2所述的一种人体体质年龄评估方法,其特征在于,所述的步骤S32中,相邻特征区间的交界值确定方法为:生成直方图曲线,将相邻统计人群的直方图曲线交界点的γ值作为相邻特征区间的交界值。
5.根据权利要求1所述的一种人体体质年龄评估方法,其特征在于,所述的人体电生理模型参数测定方法为:通过金属电极对人体施加安全直流电压,采集金属电极上的电压波形,根据电压波形计算人体电生理模型参数。
6.根据权利要求1所述的一种人体体质年龄评估方法,其特征在于,所述的样本人群为经过临床医学检测后的健康人群。
CN201610953468.1A 2016-11-03 2016-11-03 一种人体体质年龄评估方法 Active CN106510705B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610953468.1A CN106510705B (zh) 2016-11-03 2016-11-03 一种人体体质年龄评估方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610953468.1A CN106510705B (zh) 2016-11-03 2016-11-03 一种人体体质年龄评估方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106510705A CN106510705A (zh) 2017-03-22
CN106510705B true CN106510705B (zh) 2019-06-18

Family

ID=58325272

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610953468.1A Active CN106510705B (zh) 2016-11-03 2016-11-03 一种人体体质年龄评估方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106510705B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108847284B (zh) * 2018-05-02 2021-03-23 莱博生物科技股份有限公司 人体生物年龄测算装置及系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101489476A (zh) * 2006-07-10 2009-07-22 松下电器产业株式会社 皮肤导电测量装置
CN102917639A (zh) * 2010-04-28 2013-02-06 M.I.技术有限公司 用于测量身体与刺激电极之间的界面阻抗的装置
CN102920454A (zh) * 2012-06-26 2013-02-13 北京四海华辰科技有限公司 一种人体阻抗测量方法、装置及设备
CN105204626A (zh) * 2015-08-31 2015-12-30 北京奇艺世纪科技有限公司 一种对用户分级控制的方法和装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101489476A (zh) * 2006-07-10 2009-07-22 松下电器产业株式会社 皮肤导电测量装置
CN102917639A (zh) * 2010-04-28 2013-02-06 M.I.技术有限公司 用于测量身体与刺激电极之间的界面阻抗的装置
CN102920454A (zh) * 2012-06-26 2013-02-13 北京四海华辰科技有限公司 一种人体阻抗测量方法、装置及设备
CN105204626A (zh) * 2015-08-31 2015-12-30 北京奇艺世纪科技有限公司 一种对用户分级控制的方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN106510705A (zh) 2017-03-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108186011B (zh) 房颤检测方法、装置及可读存储介质
CN109276241B (zh) 一种压力识别方法及设备
CN105877766B (zh) 一种基于多生理信号融合的精神状态检测系统及方法
EP3358485A1 (en) General noninvasive blood glucose prediction method based on timing analysis
CN104490390B (zh) 基于神经电生理信号联合分析的人体运动能力判别方法
CN103989462B (zh) 一种脉搏波形第一特征点和第二特征点的提取方法
CN107951496A (zh) 基于多尺度熵分析心身关联性的方法及系统
WO2015149606A1 (zh) 一种基于人体皮肤电阻变化的情绪检测方法及系统
CN103637795B (zh) 心电图机自动诊断功能检测方法
CN107595249A (zh) 基于脉搏波的怀孕女性筛查方法
CN106691402A (zh) 一种基于脉搏特征的疲劳程度分析方法和装置
CN105700687B (zh) 基于folding HDCA算法的单试次脑电P300成分检测方法
CN109452938A (zh) 一种基于多尺度多重分形的hfecg信号特征频率检测方法
WO2024098649A1 (zh) 一种基于生理唤醒识别的街道绿化品质检测方法
CN113749619A (zh) 一种基于k-trca的脑力疲劳评估方法
CN104644151B (zh) 一种基于光电容积脉搏信号的压力脉搏波波形传播预测方法
CN111067513B (zh) 一种特征权重自学习的睡眠质量检测关键脑区判定方法
CN106510705B (zh) 一种人体体质年龄评估方法
CN110464369A (zh) 一种基于人体体征数值的精神状态判断算法
CN111481193A (zh) 一种跌倒风险评估与预警方法及系统
CN115227248A (zh) 经络穴位测量分析仪及健康分析方法
CN115153437A (zh) 一种疼痛程度识别方法及系统
CN110292388A (zh) 一种认知负荷与心理压力的测量方法及终端
CN114176532A (zh) 一种测定cfPWV参数的临床验证方法及其应用系统
CN104545910A (zh) 慢性病早期电生理检测方法和系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant