CN112006698A - 心理状态检测方法、装置、处理设备以及可穿戴设备 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种心理状态检测方法、装置、处理设备以及可穿戴设备，所述方法应用于处理设备，包括接收可穿戴设备发送的待检测用户的心电数据，基于预存的数据处理算法，对心电数据进行处理，得到心率变异性数据，根据心率变异性数据确定待检测用户的心理状态检测结果。该实施例提高了心理状态检测的及时性和准确性。

Description

心理状态检测方法、装置、处理设备以及可穿戴设备
技术领域
本发明实施例涉及智能医疗技术领域，尤其涉及一种心理状态检测方法、装置、处理设备以及可穿戴设备。
背景技术
随着生活节奏的加快与工作压力的增大，越来越多的人的心理状态都或多或少的存在一些问题。
上述现象已经得到全社会的高度重视，并为此正在逐步建立职业心理健康检测预警及心理干预机制，包括心理测量、线索调查、心理访谈、心理疏导和心理训练等环节，以保障大部分人的心理健康，进而保障社会的正常运行。
然而，现有的心理检测方式仍然以心理筛查、心理量表测试或依靠组织内心理骨干所提供的异常言语、异常情绪的心理线索调查等手段为主，虽然达到了一定的检测预警效果，但仍依赖于预设的时间计划，不能实时检测人员心理状态的变化，且检测心理状态时，主要以人工评判为主，主观性较高，因此，现有的心理检测方式既降低了心理检测的及时性，又降低了心理检测的准确性。
发明内容
本发明实施例提供一种心理状态检测方法、装置、处理设备以及可穿戴设备，以提高心理检测的及时性和准确性。
第一方面，本发明实施例提供一种心理状态检测方法，应用于处理设备，包括：
接收可穿戴设备发送的待检测用户的心电数据；
基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据；
根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
可选的，所述基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据，包括：
对所述心电数据进行准确度校验，得到校验后的心电数据；
基于傅立叶变换技术，将所述校验后的心电数据中心率变化的时域信号转换为频率域的功率谱密度；
根据所述频率域的功率谱密度确定心率变异性数据。
可选的，所述根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果，包括：
基于各参数的预设参考范围确定所述心率变异性数据中各参数的状态，其中，所述各参数的状态包括正常状态和非正常状态；
确定所述心率变异性数据中状态为非正常状态的参数的总量，得到第一数量；
根据所述第一数量，以及所述心率变异性数据中参数的总量确定所述第一数量所占的比例；
根据所述第一数量所占的比例确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
可选的，所述根据所述第一数量所占的比例确定所述待检测用户的心理状态检测结果，包括：
若所述第一数量所占的比例不大于第一预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为健康状态；
若所述第一数量所占的比例不大于第二预设阈值，且大于所述第一预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为合格状态；
若所述第一数量所占的比例大于所述第二预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为不合格状态，其中，所述第一预设阈值小于或等于所述第二预设阈值。
可选的，所述心率变异性数据包括以下任意一种或多种参数：
总功率TP、高频功率HF、低频功率LF、极低频率VLF、超低频率ULF、归一化低频功率LFnorm、归一化高频功率HFnorm，以及低频功率与高频功率的比值LF/HF。
可选的，所述TP的预设参考范围为3466±1018ms2之间，所述HF的预设参考范围为975±203ms2之间，所述LF的预设参考范围为1170±416ms2之间，所述LFnorm的预设参考范围为54±4nU之间，所述HFnorm的预设参考范围为29±3nU之间，所述LF/HF的预设参考范围为1.5-2.0之间。
可选的，还包括：
将所述心理状态检测结果发送至终端设备，以使所述终端设备根据所述心理状态检测结果生成对应的心理状态测试提示信息。
可选的，还包括：
将所述心理状态检测结果发送至状态测试管理平台，以使所述状态测试管理平台存储各心理状态检测结果，并根据存储的所述各心理状态检测结果确定心理状态分析报告。
第二方面，本发明实施例提供一种心理状态检测方法，应用于可穿戴设备，包括：
获取心电测量传感器采集的待检测用户的心电数据；
基于无线传输模块将所述心电数据传输至服务器，以使所述服务器基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据，并根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
可选的，所述无线传输模块为：
数字蜂窝通信模块、4G模块、5G模块、NBIoT模块、CAT-1模块、蓝牙无线传输模块、ZigBee模块、WiFi模块、LoRa模块、或UWB模块中的任意一种或多种。
第三方面，本发明实施例提供一种心理状态检测装置，应用于处理设备，包括：
接收模块，用于接收可穿戴设备发送的待检测用户的心电数据；
处理模块，用于基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据；
所述处理模块，用于根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
第四方面，本发明实施例提供一种心理状态检测装置，应用于可穿戴设备，包括：
获取模块，用于获取心电测量传感器采集的待检测用户的心电数据；
传输模块，用于基于无线传输模块将所述心电数据传输至服务器，以使所述服务器基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据，并根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
第五方面，本发明实施例提供一种处理设备，包括：
至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如所述第一方面和所述第二方面任一项所述的心理状态检测方法。
第六方面，本发明实施例提供一种可穿戴设备，所述可穿戴设备包括：
可穿戴设备本体；
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
心电测量传感器，用于将采集的心电数据发送至所述处理器，其中，所述心电测量传感器的两个采集端间隔设置于所述可穿戴设备本体的外壁面上；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器如所述第一方面和所述第二方面任一项所述的心理状态检测方法。
第七方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如所述第一方面和所述第二方面任一项所述的心理状态检测方法。
本发明实施例提供了一种心理状态检测方法、装置、处理设备以及可穿戴设备，采用上述方案后，能在接收到可穿戴设备发送的待检测用户的心电数据后，基于预存的数据处理算法对心电数据进行处理，得到心率变异性数据，并根据心率变异性数据确定待检测用户的心理状态检测结果，实现了可实时监测用户的心电数据，并基于数据处理算法，对用户的心电数据进行分析处理，确定用户的心理状态检测结果，提高了心理状态检测的及时性和准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的心理状态检测方法的应用系统的架构示意图；
图2为本发明实施例提供的心理状态检测方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的心率变异性数据的应用示意图；
图4为本发明实施例提供的心率变异性HRV的功率谱密度示意图；
图5为本发明另一实施例提供的心理状态检测方法的流程示意图；
图6为本发明实施例提供的可穿戴设备采集心电数据的应用示意图；
图7为本发明实施例提供的心理状态检测装置的结构示意图；
图8为本发明另一实施例提供的心理状态检测装置的结构示意图；
图9为本发明实施例提供的一种处理设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例还能够包括除了图示或描述的那些实例以外的其他顺序实例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
当前，人员的心理健康风险已经得到全社会的高度重视，尤其是对于消防员、警察和军人等高危险职业从业人员，并为此正在逐步建立职业心理健康检测预警及心理干预机制，包括心理测量、线索调查、心理访谈、心理疏导和心理训练等环节，以保障人员的心理健康，进而保障社会的正常运行。
然而，现有的心理检测方式仍然以心理筛查、心理量表测试或依靠组织内心理骨干所提供的异常言语、异常情绪的心理线索调查等手段为主，虽然达到了一定的检测预警效果，但仍依赖于预设的时间计划，不能实时检测人员心理状态的变化，且检测心理状态时，主要以人工评判为主(例如，心理访谈和日常的言语、行为、情绪观察等)，缺乏能直接反映心理健康状态的客观指标，主观性较高，因此，现有的心理检测方式既降低了心理检测的及时性，又降低了心理检测的准确性。
基于上述问题，本申请通过采用一可穿戴设备来获取待检测用户的心电数据，并将心电数据发送至处理设备，以使处理设备基于预存的数据处理算法自动对心电数据进行分析处理，进而确定待检测用户的心理状态检测结果的方式，达到了既提高了心理状态检测的及时性，又提高了心理状态检测的准确性的技术效果。
图1为本发明实施例提供的心理状态检测方法的应用系统的架构示意图，所述应用系统可以包括：可穿戴设备和处理设备，示例性的，如图1所示，可穿戴设备可以为智能手环101，在智能手环101上部署有心电测量传感器102，处理设备可以为服务器103。
此外，可穿戴设备还可以为其他可以实现采集心电数据的设备，例如，部署有心电测量传感器的智能手表、部署有心电测量传感器的智能头盔等。
处理设备除了可以为服务器之外，还可以为智能终端，例如，智能手机、平板、个人电脑等，只需可以实现基于预设数据处理算法对心电数据进行处理，进而确定待检测用户的心理状态检测结果功能即可，在此不再具体进行限定。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图2为本发明实施例提供的心理状态检测方法的流程示意图，本实施例的方法可以由处理设备执行。如图2所示，本实施例的方法，可以包括：
S201：接收可穿戴设备发送的待检测用户的心电数据。
在本实施例中，在对待检测用户进行心理状态检测之前，处理设备可以先接收可穿戴设备发送的待检测用户的心电数据。
进一步的，在接收可穿戴设备发送的心电数据时，可以采用三种方式接收，一种为实时接收，可提高心理状态检测的及时性。另一种为每隔预设时长启动一次，可减少处理设备的处理压力。再一种为待检测用户主动启动检测，并将检测到的心电数据发送至处理设备，即处理设备接收用户主动触发后得到的心电数据。
其中，预设时长可以根据实际情况自定义进行设置，例如，预设时长可以为大于或等于五分钟的任意值。
S202：基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据。
在本实施例中，数据处理算法可以为根据带标签的心电数据预先训练完成的，可以包括数据管理模块、快速傅立叶变换模块以及心律变异性分析模块三部分。数据管理模块用于实现心电数据的采集、校验、转换和存储功能。快速傅立叶变换模块用于将心律变化的时域变化信号转化为频率域的功率谱密度。心率变异性分析模块用于分析心电数据中的各参数，进而确定心率变异性数据。
进一步的，所述基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据的具体实现方式，可以包括：
对所述心电数据进行准确度校验，得到校验后的心电数据。
基于傅立叶变换技术，将所述校验后的心电数据中心率变化的时域信号转换为频率域的功率谱密度。
根据所述频率域的功率谱密度确定心率变异性数据。
具体的，心电数据中可能包含不准确的数据，为了保障后续心理检测的准确性，可以先对心电数据进行校验，将校验不合格的数据剔除出去，得到校验后的心电数据，并根据校验后的心电数据进一步确定心率变异性数据。
示例性的，图3为本发明实施例提供的心率变异性数据的应用示意图，如图3所示，心率变异性(Heart Rate Variability，HRV)是指逐次心搏期间的微小差异，是判断自主神经功能的理想指标。HRV是由心电图中两个相邻的R-R间期时间长短决定的，即，从第一次心动周期至下一次心动周期间的微小差异，可作为无创性心理监测指标之一。
图4为本发明实施例提供的心率变异性HRV的功率谱密度示意图，如图4所示，为将校验后的心电数据中心律变化的时域变化信号转化为频率域后的功率谱密度。
进一步的，所述心率变异性数据可以包括以下任意一种或多种参数：
TP(Total power，总功率)、HF(High frequency band，高频功率)、LF(Lowfrequency band，低频功率)、VLF(Very low frequency band，极低频率)、ULF(Ultra lowfrequency power band，超低频率)、(Normalized low frequency power，归一化低频功率LFnorm)、HFnorm(Normalized high frequency power，归一化高频功率)，以及低频功率与高频功率的比值LF/HF。
其中，HRV频域的主要评估指标可以包括:
TP：频段0.00Hz-0.40Hz，代表时间段内HRV的总和。
HF：频段0.15Hz-0.40Hz，反映迷走神经功能水平。
LF：频段0.04Hz-0.15Hz，反映交感神经功能水平。
VLF：频段0.0033-0.04Hz，与外周血管舒缩及肾素-血管紧张素系统活动有关。
ULF：频段≤0.0033Hz，反映昼夜周期节律和神经内分泌节律。
LF/HF:反映交感神经和迷走神经的平衡状态，LF/HF升高代表交感神经活跃，LF/HF下降代表交感与迷走神经处于不平衡状态。
LFnorm：LFnorm＝100×LF/(TP-VLF)。
HFnorm：HFnorm＝100×HF/(TP-VLF)。
S203：根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
在本实施例中，在确定完成心率变异性数据之后，可以进一步根据确定的心率变异性数据确定待检测用户的心理状态检测结果。
一种可能的实现方式为：基于各参数的预设参考范围确定所述心率变异性数据中各参数的状态，其中，所述各参数的状态包括正常状态和非正常状态。
确定所述心率变异性数据中状态为非正常状态的参数的总量，得到第一数量。
根据所述第一数量，以及所述心率变异性数据中参数的总量确定所述第一数量所占的比例。
根据所述第一数量所占的比例确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
具体的，在确定心理状态检测结果时，可以先根据各参数的预设参考范围确定心率变异性数据中各参数的状态。
其中，所述TP的预设参考范围可以为3466±1018ms2之间，所述HF的预设参考范围可以为975±203ms2之间，所述LF的预设参考范围可以为1170±416ms2之间，所述LFnorm的预设参考范围可以为54±4nU之间，所述HFnorm的预设参考范围可以为29±3nU之间，所述LF/HF的预设参考范围可以为1.5-2.0之间。
示例性的，可以确定LF的状态为正常状态或非正常状态，若LF没有在1170±416ms2之间，则确定LF的状态为非正常状态，若LF在1170±416ms2之间，则确定LF的状态为正常状态。
进一步的，在确定出心率变异性数据中各参数的状态之后，可以先确定状态为非正常状态的参数的总量，得到第一数量，然后在确定第一数量所占的参数总量的比例。示例性的，若第一数量为5个，参数总量为10个，则第一数量所占的参数总量的比例为5/10，即50％。最后，再根据第一数量所占的比例确定待检测用户的心理状态检测结果。
此外，在一种可能的实现方式中，根据第一数量所占的比例确定所述待检测用户的心理状态检测结果，可以包括：
若所述第一数量所占的比例不大于第一预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为健康状态。
若所述第一数量所占的比例不大于第二预设阈值，且大于所述第一预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为合格状态。
若所述第一数量所占的比例大于所述第二预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为不合格状态，其中，所述第一预设阈值小于或等于所述第二预设阈值。
具体的，第一预设阈值和第二预设阈值可以根据实际情况自定义进行设置。示例性的，第一预设阈值可以为20％-40％之间的任意值，第二预设阈值可以为40％-80％之间的任意值。此外，当第一预设阈值与第二预设阈值均为40％时，则心理状态检测结果可以只包括两种，即健康状态和不合格状态，当第一数量所占的比例小于等于40％时，心理状态检测结果为健康状态，当第一数量所占的比例大于40％时，心理状态检测结果为不合格状态。
采用上述方案后，能在接收到可穿戴设备发送的待检测用户的心电数据后，基于预存的数据处理算法对心电数据进行处理，得到心率变异性数据，并根据心率变异性数据确定待检测用户的心理状态检测结果，实现了可实时监测用户的心电数据，并基于数据处理算法，对用户的心电数据进行分析处理，确定用户的心理状态检测结果，提高了心理状态检测的及时性和准确性。
基于图2的方法，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，下面进行说明。
在另一个实施例中，所述方法还可以包括：
将所述心理状态检测结果发送至终端设备，以使所述终端设备根据所述心理状态检测结果生成对应的心理状态测试提示信息。
在本实施例中，在生成心理状态检测结果之后，为了更好的提醒待检测人员或专业测评人员，可以将心理状态检测结果发送至对应用户的终端设备处，以使终端设备生成对应的心理状态测试提示信息。其中，心理状态测试提示信息可以与心理状态检测结果相对应。若心理状态检测结果为健康状态，则可以直接生成心理状态健康的提示信息。若心理状态检测结果为合格状态，则可以生成心理状态合格，请后续多加注意的提示信息。若心理状态检测结果为不合格状态，则除了生成心理状态不合格的提示信息之外，还可以推送相应的心理监测量表控件，由被待检测用户触控相应的心理监测量表控件，并选择对应的参数选项。示例性的，这些量表测量工具包括并不限于症状自评量表(SCL-90)、贝克抑郁量表、卡特尔16项人格测试、中国军人身心健康量表、军事群体心理应激预警检测工具等，对待检测用户的心理状态进行定量分析，并将分析结果将形成报告发送给心理健康教育指导中心或主管心理咨询师处置。
在另一个实施例中，所述方法还可以包括：
将心理状态检测结果发送至状态测试管理平台，以使所述状态测试管理平台存储各心理状态检测结果，并根据存储的所述各心理状态检测结果确定心理状态分析报告。
在本实施例中，为了对大众心理状态有一个更深入的了解，可以将获取到的多个心理状态检测结果发送至状态测试管理平台，以使状态测试管理平台根据接收的若干心理状态检测结果确定大众的心理状态分析报告，进而进一步分析心理健康问题发生的规律，为保证大众心理健康状态措施的制定提供依据。
图5为本发明另一实施例提供的心理状态检测方法的流程示意图，本实施例的方法可以由可穿戴设备执行。如图5所示，本实施例的方法，可以包括：
S501：获取心电测量传感器采集的待检测用户的心电数据。
在本实施例中，在对待检测用户进行心理测试检测时，可以先通过心电测量传感器采集待检测用户的心电数据。
具体的，心电测量传感器包括正负两个采集端，示例性的，可以为正负两个电极。两个采集端间隔设置于可穿戴设备本体的外壁面上，在进行采集时，两个采集端可以分别与待检测用户的身体两处直接接触，即可形成肢体导联。
其中，两个采集端可以设置于可穿戴设备本体的正面或侧面，或一个采集端设置于可穿戴设备本体的正面，另一个采集端设置于可穿戴设备本体的侧面，当进行检测时，两个采集端可以与待检测用户的两个手指直接接触，形成肢体导联来采集心电数据。
另外，采集端还可以一个设置于可穿戴设备本体的背面，另一个设置于可穿戴设备本体的侧面或正面，当进行检测时，设置于背面的采集端可以与待检测用户的手背处直接接触，设置于正面或侧面的采集端可以与待检测用户的手指直接接触，形成肢体导联来采集心电数据。此外，上述几种实施例只是列举出了几种可以实现采集心电数据的设置方式，其他能实现采集心电数据的设置方式也在本申请的保护范围内，在此不再具体进行限定。
图6为本发明实施例提供的可穿戴设备采集心电数据的应用示意图，在该实例中，可穿戴设备为智能腕表，具备心电测试传感器的智能腕表分别在背面和正面安装有测试电极，如图6中a所示，为智能腕表的背面示意图，测试时被测对象将腕表佩戴在一只手臂上，背面电极与手腕皮肤充分接触。如图6中b所示，为智能腕表的正面示意图，在智能腕表的正面设置有另一只测试电极，当进行检测时，待检测用户的另外一只手的手指可以按在正面电极上，形成肢体导联，腕表采集待检测用户的心电数据。
S502：基于无线传输模块将所述心电数据传输至服务器，以使所述服务器基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据，并根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
在本实施例中，所述无线传输模块可以为：
数字蜂窝通信模块、4G模块、5G模块、NBIoT模块、CAT-1模块、蓝牙无线传输模块、ZigBee模块、WiFi模块、LoRa模块、或UWB模块中的任意一种或多种。
采用上述方案后，能在接收到可穿戴设备发送的待检测用户的心电数据后，基于预存的数据处理算法对心电数据进行处理，得到心率变异性数据，并根据心率变异性数据确定待检测用户的心理状态检测结果，实现了可实时监测用户的心电数据，并基于数据处理算法，对用户的心电数据进行分析处理，确定用户的心理状态检测结果，提高了心理状态检测的及时性和准确性。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的装置，图7为本发明实施例提供的心理状态检测装置的结构示意图，应用于处理设备。如图7所示，可以包括：
接收模块701，用于接收可穿戴设备发送的待检测用户的心电数据。
处理模块702，用于基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据。
在本实施例中，所述处理模块702，还用于：
对所述心电数据进行准确度校验，得到校验后的心电数据。
基于傅立叶变换技术，将所述校验后的心电数据中心率变化的时域信号转换为频率域的功率谱密度。
根据所述频率域的功率谱密度确定心率变异性数据。
所述处理模块702，还用于：
基于各参数的预设参考范围确定所述心率变异性数据中各参数的状态，其中，所述各参数的状态包括正常状态和非正常状态。
确定所述心率变异性数据中状态为非正常状态的参数的总量，得到第一数量。
根据所述第一数量，以及所述心率变异性数据中参数的总量确定所述第一数量所占的比例。
根据所述第一数量所占的比例确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
其中，所述心率变异性数据包括以下任意一种或多种参数：
总功率TP、高频功率HF、低频功率LF、极低频率VLF、超低频率ULF、归一化低频功率LFnorm、归一化高频功率HFnorm，以及低频功率与高频功率的比值LF/HF。
其中，所述TP的预设参考范围为3466±1018ms2之间，所述HF的预设参考范围为975±203ms2之间，所述LF的预设参考范围为1170±416ms2之间，所述LFnorm的预设参考范围为54±4nU之间，所述HFnorm的预设参考范围为29±3nU之间，所述LF/HF的预设参考范围为1.5-2.0之间。
所述处理模块702，还用于根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
在本实施例中，所述处理模块702，还用于：
若所述第一数量所占的比例不大于第一预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为健康状态。
若所述第一数量所占的比例不大于第二预设阈值，且大于所述第一预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为合格状态。
若所述第一数量所占的比例大于所述第二预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为不合格状态，其中，所述第一预设阈值小于或等于所述第二预设阈值。
在另一个实施例中，所述处理模块702，还用于：
将所述心理状态检测结果发送至终端设备，以使所述终端设备根据所述心理状态检测结果生成对应的心理状态测试提示信息。
在另一个实施例中，所述处理模块702，还用于：
将所述心理状态检测结果发送至状态测试管理平台，以使所述状态测试管理平台存储各心理状态检测结果，并根据存储的所述各心理状态检测结果确定心理状态分析报告。
如图8所示，为本发明另一实施例提供的心理状态检测装置的结构示意图，应用于可穿戴设备，如图8所示，可以包括：
获取模块801，用于获取心电测量传感器采集的待检测用户的心电数据。
传输模块802，用于基于无线传输模块将所述心电数据传输至服务器，以使所述服务器基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据，并根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
在本实例中，所述无线传输模块可以为：
数字蜂窝通信模块、4G模块、5G模块、NBIoT模块、CAT-1模块、蓝牙无线传输模块、ZigBee模块、WiFi模块、LoRa模块、或UWB模块中的任意一种或多种。
本发明实施例提供的装置，可以实现上述如图2所示的实施例的方法，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图9为本发明实施例提供的一种处理设备的硬件结构示意图。如图9所示，本实施例提供的设备900包括：至少一个处理器901和存储器902。其中，处理器901、存储器902通过总线903连接。
在具体实现过程中，至少一个处理器901执行所述存储器902存储的计算机执行指令，使得至少一个处理器901执行上述方法实施例中的方法。
处理器901的具体实现过程可参见上述方法实施例，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
在上述的图9所示的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
本发明实施例还提供了一种可穿戴设备，所述可穿戴设备可以包括：
可穿戴设备本体；
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
心电测量传感器，用于将采集的心电数据发送至所述处理器，其中，所述心电测量传感器的两个采集端间隔设置于所述可穿戴设备本体的外壁面上；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述的心理状态检测方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现上述方法实施例的心理状态检测方法。
上述的计算机可读存储介质，上述可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。可读存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于设备中。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (15)

1.一种心理状态检测方法，其特征在于，应用于处理设备，包括：
接收可穿戴设备发送的待检测用户的心电数据；
基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据；
根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据，包括：
对所述心电数据进行准确度校验，得到校验后的心电数据；
基于傅立叶变换技术，将所述校验后的心电数据中心率变化的时域信号转换为频率域的功率谱密度；
根据所述频率域的功率谱密度确定心率变异性数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果，包括：
基于各参数的预设参考范围确定所述心率变异性数据中各参数的状态，其中，所述各参数的状态包括正常状态和非正常状态；
确定所述心率变异性数据中状态为非正常状态的参数的总量，得到第一数量；
根据所述第一数量，以及所述心率变异性数据中参数的总量确定所述第一数量所占的比例；
根据所述第一数量所占的比例确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一数量所占的比例确定所述待检测用户的心理状态检测结果，包括：
若所述第一数量所占的比例不大于第一预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为健康状态；
若所述第一数量所占的比例不大于第二预设阈值，且大于所述第一预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为合格状态；
若所述第一数量所占的比例大于所述第二预设阈值，则确定所述待检测用户的心理状态检测结果为不合格状态，其中，所述第一预设阈值小于或等于所述第二预设阈值。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述心率变异性数据包括以下任意一种或多种参数：
总功率TP、高频功率HF、低频功率LF、极低频率VLF、超低频率ULF、归一化低频功率LFnorm、归一化高频功率HFnorm，以及低频功率与高频功率的比值LF/HF。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述TP的预设参考范围为3466±1018ms2之间，所述HF的预设参考范围为975±203ms2之间，所述LF的预设参考范围为1170±416ms2之间，所述LFnorm的预设参考范围为54±4nU之间，所述HFnorm的预设参考范围为29±3nU之间，所述LF/HF的预设参考范围为1.5-2.0之间。
7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
将所述心理状态检测结果发送至终端设备，以使所述终端设备根据所述心理状态检测结果生成对应的心理状态测试提示信息。
8.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
将所述心理状态检测结果发送至状态测试管理平台，以使所述状态测试管理平台存储各心理状态检测结果，并根据存储的所述各心理状态检测结果确定心理状态分析报告。
9.一种心理状态检测方法，其特征在于，应用于可穿戴设备，包括：
获取心电测量传感器采集的待检测用户的心电数据；
基于无线传输模块将所述心电数据传输至服务器，以使所述服务器基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据，并根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述无线传输模块为：
数字蜂窝通信模块、4G模块、5G模块、NBIoT模块、CAT-1模块、蓝牙无线传输模块、ZigBee模块、WiFi模块、LoRa模块、或UWB模块中的任意一种或多种。
11.一种心理状态检测装置，其特征在于，应用于服务器，包括：
接收模块，用于接收可穿戴设备发送的待检测用户的心电数据；
处理模块，用于基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据；
所述处理模块，用于根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
12.一种心理状态检测装置，其特征在于，应用于可穿戴设备，包括：
获取模块，用于获取心电测量传感器采集的待检测用户的心电数据；
传输模块，用于基于无线传输模块将所述心电数据传输至服务器，以使所述服务器基于预存的数据处理算法，对所述心电数据进行处理，得到心率变异性数据，并根据所述心率变异性数据确定所述待检测用户的心理状态检测结果。
13.一种处理设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
所述存储器存储计算机执行指令；
所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1至8任一项所述的心理状态检测方法。
14.一种可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备包括：
可穿戴设备本体；
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
心电测量传感器，用于将采集的心电数据发送至所述处理器，其中，所述心电测量传感器的两个采集端间隔设置于所述可穿戴设备本体的外壁面上；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一项所述的心理状态检测方法。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至10任一项所述的心理状态检测方法。
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