CN109166627A - 一种健康评估方法、评估装置及用于康复治疗的系统 - Google Patents

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李凌
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Abstract

本发明提供一种基于生理数据和心理数据的健康状态评估方法、评估装置及用于康复治疗的系统，所述健康状态评估方法包括：获取与健康状态相关的生理数据和心理数据，对所述生理数据进行归一化处理，以及对所述心理数据进行数据降维和/或数据清洗；将经过归一化处理的生理数据和经过数据降维和/或数据清洗后的心理数据进行数据加权、赋值；根据加权、赋值处理后的生理心理综合数据进行健康状态评估。前述健康状态评估方法切合每个病人的实际情况，评估结果更加准确，进而实现快速有效的康复治疗。

Description

一种健康评估方法、评估装置及用于康复治疗的系统
技术领域
本申请涉及康复治疗技术领域，具体涉及一种基于生理数据和心理数据的健康评估方法、评估装置及用于康复治疗的系统。
背景技术
多年来，人们一直使用生物反馈来减轻并改变个体的消极行为模式，但是现有的系统存在如下多个明显缺点：目前大多数的系统都依赖于功能强大的计算机。首先，它们要求用户曾得到过保健专家或者综合的在线程序师的培训。在用户经过训练以后，他们必须牢记要处理他们日常生活中的内部生理变化。生物反馈进程很少以天为标准，当然更不会是实时的。这就要求用户记住多天以前发生的具体事件，并回忆他确切的情绪反应。
Korenman等人在1997年2月6日提交的、题为“Biofeedback apparatusfor use intherapy”的美国专利6,026,322公开了一种设计用于通过控制代表用户的心理生理学参数的信号(例如，可以通过其两个触点位于用户的相邻手指上传感器单元而检测到的皮肤电阻)来训练用户控制他/她的心理生理状态的一个或者更多个方面的装置和程序。该传感器单元可与接收器单元分离设置，该接收器单元与运行该程序的计算机相连接。所公开的装置被描述为用于治疗具有生理症状(例如，肠易激综合症)的患者。在治疗进程中，对患者的一个或者更多个心理生理参数进行感测，并利用感测到的参数来改变患者观看的显示器。该显示器包括表示正在治疗的生理症状的视觉或图片表示，该视觉或图片表示的外观按照与患者所希望的生理变化相对应的方式而变化。
但是，针对一下慢性疾病，比如高血压、糖尿病和关节炎等等，康复时间漫长，短时间内很难看到康复效果。慢性疾病的治疗一般通过服药，理疗等手段。病人在漫长的治疗过程中，运动机能可能会发生变化，心理状况也可能发生变化。传统的康复治疗效果评估一般只关注身体机能的变化，对心理问题关注较少。事实上，对于慢性疾病患者，生理疾病的治疗固然重要，心理问题的疏导同样不可忽视。
因此，本技术领域亟需提供一种新的康复治疗系统。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提供一种基于生理数据和心理数据的健康评估方法、评估装置及用于康复治疗的系统，能够同时根据病人的生理数据和心理数据进行针对性的治疗，而且能够对生理数据和心理数据进行数据处理，使得健康状态评估更加准确，切合每个病人的实际情况，进而实现快速有效的康复治疗。
一种基于生理数据和心理数据的健康状态评估方法，所述健康状态评估方法包括：
获取与健康状态相关的生理数据和心理数据，其中，生理数据包括生活数据和临床检测数据，心理数据包括量表评估数据和心理预测数据；
对获取的所述生活数据和临床检测数据进行归一化处理，以及对所述量表评估数据和心理预测数据进行数据降维和/或数据清洗；
将经过归一化处理的生理数据和经过数据降维和/或数据清理的心理数据进行数据加权、赋值；
根据加权、赋值处理后的生理心理综合数据进行健康状态评估。
一种基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，所述健康状态评估装置包括处理器，所述处理器用于执行健康状态评估程序数据，以实现上述的健康状态评估方法。
一种用于康复治疗的系统，所述系统采用上述的基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，通过所述基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置对用户进行健康状态评估，并根据不同的健康状态评估进行对应的康复治疗。
上述用于康复治疗的系统，及其健康状态评估方法和装置，获取与健康状态相关的生理数据和心理数据，生理数据包括生活数据和临床检测数据，心理数据包括量表评估数据和心理预测数据，接着对获取的所述生活数据和临床检测数据进行归一化处理，以及对量表评估数据和心理预测数据进行数据降维和/或数据清洗，将经过归一化处理的生理数据和经过数据降维、清洗的心理数据进行数据加权、赋值，根据加权、赋值处理后的生理心理综合数据进行健康状态评估。通过上述方式，本申请能够同时根据病人的生理数据和心理数据进行针对性的治疗，而且能够对生理数据和心理数据进行数据处理，使得健康状态评估更加准确，切合每个病人的实际情况，进而实现快速有效的康复治疗。
附图说明
图1为一实施例中基于生理数据和心理数据的健康状态评估方法的流程示意图。
图2为一实施例中健康状态评估装置的模块框图。
具体实施方式
请参阅图1，图1为一实施例中基于生理数据和心理数据的健康状态评估方法的流程示意图。
在本实施方式中，所述健康状态评估方法包括但不限于如下几个步骤。
步骤S101，获取与健康状态相关的生理数据和心理数据，其中，生理数据包括生活数据和临床检测数据，心理数据包括量表评估数据和心理预测数据。
步骤S102，对获取的所述生活数据和临床检测数据进行归一化处理，以及对量表评估数据和心理预测数据进行数据降维和/或数据清洗。
步骤S103，将经过归一化处理的生理数据和经过数据降维和/或数据清洗的心理数据进行数据加权、赋值；
步骤S104，根据加权、赋值处理后的生理心理综合数据进行健康状态评估。
其中在对用户进行健康状态评估之后，可以给出书面评估分析报告，或者给出语音评估分析报告，还可以图文并茂的方式展示给用户，以供用户进行趣味性的参与操作。
生活数据大多是有量纲的数值数据，而心理数据是一些无量纲的数据，因此二者的梳理方式不同。其中，对生活数据和临床检测数据进行归一化处理具体为：把生活数据和临床检测数据通过处理后限制在一定范围内，更具体地，归一化处理时将生活数据和临床检测数据的有量纲的数据转换为无量纲的数据，例如，把转换后的无量纲数据映射到【0～100】的范围内。归一化的目的是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。
数据降维针对图像类数据进行，通过数据降维把图像转化为多维的数值数据集合。数据降维的目的是为了加快算法执行的速度，同时也能提高分析模型的性能。主成分分析(PCA：Principal Component Analysis)是最常用的线性降维方法，它是通过正交变换将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上达到数据方差最大的效果，以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。主成分分析在降维时只需要保留前m个主成分便可提取出最大的数据信息量。因此，以PCA算法为例对量表评估数据和心理预测数据进行数据降维的操作主要包括：数据特征归一化、计算协方差矩阵、奇异值分解求特征值和特征向量、选取降维个数。
数据清洗(Data cleaning)是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。对量表评估数据和心理预测数据进行数据清洗的操作在数据降维之后进行，用于检测数据的一致性、处理无效值和缺失值等。数据清洗针对残缺、错误、重复类数据进行，通过数据清洗把数据转化为满足质量要求的数据。例如，心理测评中有些人故意把所有测评题目都选择相同的选项，数据清洗过程中可以判断出这是错误的数据，可以进行删除操作。
在本实施方式中，将经过归一化处理的生理数据和经过数据降维和/或数据清洗的心理数据进行数据加权、赋值的步骤之前，还可以包括：判断归一化处理后的生理数据和数据降维、清洗后的心理数据是否在同一预定评价纬度上；如果量化后的生理数据和心理数据未在同一预定评价纬度上，对量化后的生理数据和心理数据进行数据融合处理，以使其处于同一预定评价纬度上。
对生理数据和心理数据进行加权、赋值处理时，赋值主要针对的是无量纲的数据，根据机器学习的结果，将这些数据转换为【0～100】间可度量的数据；加权是将生理数据和心理数据综合起来进行评判，根据重要程度赋予不同类型的数据相应的加权因子。
值得注意的是，本实施方式所述获取与健康状态相关的生理数据和心理数据的步骤，具体可以包括：利用生理传感器获取生活数据，利用临床检测报告获取临床检测数据，利用心理评估专用量表获取量表评估数据，以及通过人工干预的方式获取心理预测数据。
具体而言，本实施方式具体包括如下几种情况：
所述生活数据包括表面肌电信号、力信号、经皮氧分压和血流灌注量；所述生理传感器分别对应为表面肌电信号传感器、力信号传感器、经皮氧分压传感器和激光散斑传感器；
临床检测数据包括样本检测数据、影像检测数据和心脑电图数据等。样本检测数据例如血液样本检测数据(血常规、肝功能、甲状腺等检测数据)、排泄物(尿液、粪便等)样本检测数据、身体其他组织(例如毛发、皮下组织、指甲等)样本检测数据等，影像检测数据至少包括CT影像数据、X摄像影像数据、B超影像数据等。
所述量表评估数据包括个人行为习惯、自我认知和个人期望；所述心理评估专用量表包括与个人行为习惯相关的吸烟、喝酒、饮食、运动和睡眠，或与自我认知相关的焦虑、抑郁和压力，或与个人期望相关的疾病的康复期望和生活目标。
心理预测数据包括人际关系、心理压力、适应能力、心理适应性、社会支持、心理年龄、生活事件、防御方式和情商表现等，人工干预的方式例如心理医生催眠、问诊等方式对病人进行的判断。
本申请能够同时根据病人的生理数据和心理数据进行针对性的治疗，而且能够对生理数据和心理数据进行数据处理，使得健康状态评估更加准确，切合每个病人的实际情况，进而实现快速有效的康复治疗。
请接着参阅图2，图2为一实施例中健康状态评估装置的模块框图。
在本实施方式中，所述基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，可以包括处理器21和存储器22，所述处理器21用于执行健康状态评估程序数据，以实现上述的健康状态评估方法。
所述存储器22，可以用于存储所述健康状态评估程序数据、所述生理数据和心理数据等。
在本实施方式中，所述处理器21，可以用于执行下述步骤流程。
所述处理器21，获取与健康状态相关的生理数据和心理数据，其中，生理数据包括生活数据和临床检测数据，心理数据包括量表评估数据和心理预测数据。
所述处理器21，对获取的所述生活数据和临床检测数据进行归一化处理，以及对所述量表评估数据和心理预测数据进行数据降维和/或数据清洗。
所述处理器21，将经过归一化处理的生理数据和经过数据降维和/或数据清洗的心理数据进行数据加权、赋值；
所述处理器21，根据加权、赋值处理后的生理心理综合数据进行健康状态评估。
生活数据大多是有量纲的数值数据，而心理数据是一些无量纲的数据，因此二者的梳理方式不同。其中，处理器21对生活数据和临床检测数据进行归一化处理具体为：处理器21把生活数据和临床检测数据通过处理后限制在一定范围内。更具体地，归一化处理时将生活数据和临床检测数据的有量纲的数据转换为无量纲的数据，例如，把转换后的无量纲数据映射到【0～100】的范围内。归一化的目的是为了后面数据处理的方便，其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。
数据降维针对图像类数据进行，通过数据降维把图像转化为多维的数值数据集合。数据降维的目的是为了加快算法执行的速度，同时也能提高分析模型的性能。主成分分析(PCA：Principal Component Analysis)是最常用的线性降维方法，它是通过正交变换将高维的数据映射到低维的空间中，并期望在所投影的维度上达到数据方差最大的效果，以此使用较少的数据维度，同时保留住较多的原数据点的特性。主成分分析在降维时只需要保留前m个主成分便可提取出最大的数据信息量。因此，以PCA算法为例处理器21对量表评估数据和心理预测数据进行数据降维的操作主要包括：数据特征归一化、计算协方差矩阵、奇异值分解求特征值和特征向量、选取降维个数。
数据清洗(Data cleaning)是对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。处理器21对量表评估数据和心理预测数据进行数据清洗的操作在数据降维之后进行，用于检测数据的一致性、处理无效值和缺失值等。数据清洗针对残缺、错误、重复类数据进行，通过数据清洗把数据转化为满足质量要求的数据。例如，心理测评中有些人故意把所有测评题目都选择相同的选项，数据清洗过程中可以判断出这是错误的数据，可以进行删除操作。
在本实施方式中，处理器21将经过归一化处理的生理数据和经过数据降维和/或数据清洗的心理数据进行数据进行数据加权、赋值的步骤之前，还可以包括：判断归一化处理后的生理数据和数据降维、清洗后的心理数据是否在同一预定评价纬度上；如果量化后的生理数据和心理数据未在同一预定评价纬度上，对量化后的生理数据和心理数据进行数据融合处理，以使其处于同一预定评价纬度上。
对生理数据和心理数据进行加权、赋值处理时，赋值主要针对的是无量纲的数据，根据机器学习的结果，将这些数据转换为【0～100】间可度量的数据；加权是将生理数据和心理数据综合起来进行评判，根据重要程度赋予不同类型的数据相应的加权因子。
值得注意的是，本实施方式所述获取与健康状态相关的生理数据和心理数据，具体包括利用生理传感器获取生活数据，利用临床检测报告获取临床检测数据，利用心理评估专用量表获取量表评估数据，以及通过人工干预的方式获取心理预测数据。
具体而言，本实施方式具体包括如下几种情况：
所述生活数据包括表面肌电信号、力信号、经皮氧分压和血流灌注量；所述生理传感器分别对应为表面肌电信号传感器、力信号传感器、经皮氧分压传感器和激光散斑传感器；
临床检测数据包括样本检测数据、影像检测数据和心脑电图数据等。样本检测数据例如血液样本检测数据(血常规、肝功能、甲状腺等检测数据)、排泄物(尿液、粪便等)样本检测数据、身体其他组织(例如毛发、皮下组织、指甲等)样本检测数据等，影像检测数据至少包括CT影像数据、X摄像影像数据、B超影像数据等。
所述量表评估数据包括个人行为习惯、自我认知和个人期望；所述心理评估专用量表包括与个人行为习惯相关的吸烟、喝酒、饮食、运动和睡眠，或与自我认知相关的焦虑、抑郁和压力，或与个人期望相关的疾病的康复期望和生活目标。
心理预测数据包括人际关系、心理压力、适应能力、心理适应性、社会支持、心理年龄、生活事件、防御方式和情商表现等，人工干预的方式例如心理医生催眠、问诊等方式对病人进行的判断。
本申请还可以提供一种用于康复治疗的系统，所述系统采用上述的基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，通过所述基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置对用户进行健康状态评估，并根据不同的健康状态评估进行对应的康复治疗。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，还可以进行模块或单元的划分，且仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于生理数据和心理数据的健康状态评估方法，其特征在于，所述健康状态评估方法包括：
获取与健康状态相关的生理数据和心理数据，其中，生理数据包括生活数据和临床检测数据，心理数据包括量表评估数据和心理预测数据；
对获取的所述生活数据和临床检测数据进行归一化处理，以及对所述量表评估数据和心理预测数据进行数据降维和/或数据清洗；
将经过归一化处理的生理数据和经过数据降维和/或数据清洗的心理数据进行数据加权、赋值；
根据加权、赋值处理后的生理心理综合数据进行健康状态评估。
2.根据权利要求1所述的健康状态评估方法，其特征在于：获取与健康状态相关的生理数据和心理数据的步骤包括：
利用生理传感器获取生活数据，利用临床检测报告获取临床检测数据，利用心理评估专用量表获取量表评估数据，以及通过人工干预的方式获取心理预测数据。
3.根据权利要求2所述的健康状态评估方法，其特征在于：所述生活数据包括表面肌电信号、力信号、经皮氧分压和血流灌注量；所述生理传感器分别对应为表面肌电信号传感器、力信号传感器、经皮氧分压传感器和激光散斑传感器；
所述临床检测数据包括样本检测数据、影像检测数据、心脑电图数据；
所述量表评估数据包括个人行为习惯、自我认知和个人期望；所述心理评估专用量表包括与个人行为习惯相关的吸烟、喝酒、饮食、运动和睡眠，或与自我认知相关的焦虑、抑郁和压力，或与个人期望相关的疾病的康复期望和生活目标；
所述心理预测数据包括人际关系、心理压力、适应能力、心理适应性、社会支持、心理年龄、生活事件、防御方式和情商表现。
4.根据权利要求1所述的健康状态评估方法，其特征在于，所述对获取的所述生活数据和临床检测数据进行归一化处理的步骤包括：将所述生活数据和临床检测数据的有量纲的数据转换为无量纲的数据，把数据映射到【0～100】范围内。
5.根据权利要求1所述的健康状态评估方法，其特征在于，所述对所述量表评估数据和心理预测数据进行数据降维和/或数据清洗的步骤包括：数据降维针对图像类数据进行，通过数据降维把图像数据转化为多维的数值数据集合；数据清洗针对残缺、错误、重复类数据进行，通过数据清洗把数据转化为满足数据质量要求的数据。
6.一种基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，其特征在于，所述健康状态评估装置包括处理器，所述处理器用于执行健康状态评估程序数据，以实现根据权利要求1-5任一项所述的健康状态评估方法。
7.根据权利要求6所述的健康状态评估装置，其特征在于，所述健康状态评估装置还包括存储器，用于存储所述健康状态评估程序数据、所述生理数据和心理数据。
8.一种用于康复治疗的系统，其特征在于，所述系统采用根据权利要求6或7所述的基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，通过所述基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置对用户进行健康状态评估，并根据不同的健康状态评估进行对应的康复治疗。
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