CN113662510B - 基于多信号的用户健康状态检测方法、可穿戴设备和介质 - Google Patents

基于多信号的用户健康状态检测方法、可穿戴设备和介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于多信号的用户健康状态检测方法、可穿戴设备、装置和介质。该方法包括:获取信号采集指令,根据信号采集指令采集信号;在采集信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断预设采集时长内采集的信号的信号质量,将信号质量合格的信号保留;根据信号质量确定合格信号时长,根据合格信号时长调整信号的预设采集总时长,其中,合格信号时长为信号质量合格的时长;信号采集结束后,若信号质量合格的信号的数据量满足预设条件,基于不同类型的信号,和/或由单个信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据信号分析结果输出用户健康状态。采用方法能够较顺利地输出用户健康状态。

Description

基于多信号的用户健康状态检测方法、可穿戴设备和介质
【技术领域】
本申请涉及运动健康领域,尤其涉及一种基于多信号的用户健康状态检测方法、可穿戴设备和介质。
【背景技术】
随着可穿戴设备的不断演变与改进,其有关用户健康状态检测的功能由早期单一的PPG(Photoplethysmogram,光电容积脉搏波图)信号检测逐步向多信号检测发展,现有技术已可实现ECG(Electrocardiogram,心电图)+PPG的同时检测。目前的可穿戴设备为需完成预设总采集时间才会进入信号分析阶段。信号分析阶段会对整段信号进行质量检查,信号质量合格时反馈分析结果;不合格时则提示类似“信号质量差”等信息。可穿戴设备在应用于同时采集ECG信号与PPG信号时,由于信号质量合格的结果是取ECG信号合格和PPG信号合格的交集,极易出现较多不合格情况,导致经常出现用户健康状态检测失败的问题。
【发明内容】
有鉴于此,本申请实施例提供了一种基于多信号的用户健康状态检测方法、可穿戴设备、装置和介质,用以解决目前可穿戴设备在进行用户健康状态检测时频发检测失败的问题。
第一方面,本申请实施例提供了一种基于多信号的用户健康状态检测方法,包括:
获取信号采集指令,根据所述信号采集指令采集信号,其中,所述信号用于检测用户健康状态,所述信号的类型大于一种;
在采集所述信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述信号保留;
根据所述信号质量确定合格信号时长,根据所述合格信号时长调整所述信号的预设采集总时长,其中,所述合格信号时长为所述信号质量合格的时长;
所述信号采集结束后,若所述信号质量合格的所述信号的数据量满足预设条件,基于不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据所述信号分析结果输出所述用户健康状态。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述信号包括心电图信号或光电容积脉搏波图信号。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述在采集所述信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述信号保留,包括:
在采集所述心电图信号或所述光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述心电图信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述心电图信号保留;
在采集所述心电图信号或所述光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述光电容积脉搏波图信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述光电容积脉搏波图信号保留。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述合格信号时长包括单个所述信号的合格信号时长,或由所述信号质量均合格的单个所述信号组成的同步信号的合格信号时长。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述根据所述信号质量确定合格信号时长,根据所述合格信号时长调整所述信号的预设采集总时长,其中,所述合格信号时长为所述信号质量合格的时长,包括:
根据所述信号质量是否合格,确定单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长;
根据单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长,缩短或延长所述预设采集总时长。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述根据单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长,缩短或延长所述预设采集总时长,包括:
判断当前采集总时长是否大于或等于第一预设阈值;
若所述当前采集总时长大于或等于第一预设阈值,分别将单个所述信号的合格信号时长除以所述当前采集总时长,得到当前合格比例,若所述当前采集总时长小于第一预设阈值,停止所述信号的采集;
若存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,判断所述同步信号的合格信号时长是否大于或等于第二预设阈值,其中,所述预设比对阈值用于与不同的所述当前合格比例进行数值比对,若不存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,停止所述信号的采集;
若所述同步信号的合格信号时长大于或等于所述第二预设阈值,停止所述信号的采集。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述方法还包括:
若所述同步信号的合格信号时长小于所述第二预设阈值,判断所述当前采集总时长是否大于或等于第三预设阈值,若是,提示用户是否继续采集所述信号;
若获取用户输入的继续采集指令,则更新所述第三预设阈值,使更新后的所述第三预设阈值大于未更新的所述第三预设阈值,继续采集所述信号;
若获取用户输入的停止采集指令,则停止所述信号的采集。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述基于不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据所述信号分析结果输出所述用户健康状态,包括:
根据所述不同类型的所述信号,和/或所述同步信号确定所述第二预设算法中预设对应的信号分析子算法;
采用所述信号分析子算法分别计算得到与所述不同类型的所述信号,和/或所述同步信号对应的信号分析结果;
将所述信号分析结果与预设的权值分别相乘后得到的值再相加,得到健康参考值;
根据所述健康参考值和预设的映射表输出所述用户健康状态,其中,所述预设的映射表存储所述健康参考值与所述用户健康状态的映射关系。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述方法还包括:
所述信号采集结束后,若所述信号质量合格的所述信号的数据量没有达到预设条件,在预设时间段内查找是否存在信号质量合格的历史信号,其中,所述预设时间段为历史时间段;
若所述预设时间段内存在所述信号质量合格的历史信号,将不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号分别与所述信号质量合格的历史信号进行数据合并,并在所述数据合并后采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据所述信号分析结果输出所述用户健康状态。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,若所述信号分析结果为采用所述数据合并的方式计算得到,在可穿戴设备的屏幕上显示所述信号分析结果包含所述信号质量合格的所述历史信号的说明信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述在采集所述信号时,在可穿戴设备的屏幕上实时显示并更新所述合格信号时长。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述方法还包括:
获取用户输入的修改指令,根据所述修改指令修改所述预设值,其中,所述预设值包括所述预设采集时长、所述预设采集总时长或所述预设条件。
第二方面,本申请实施例提供了一种可穿戴设备,包括采集信号的采集模块,其中,所述信号用于检测用户健康状态,所述信号的类型大于一种,所述可穿戴式设备还包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤:
获取信号采集指令,根据所述信号采集指令采集信号;
在采集所述信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述信号保留;
根据所述信号质量确定合格信号时长,根据所述合格信号时长调整所述信号的预设采集总时长,其中,所述合格信号时长为所述信号质量合格的时长;
所述信号采集结束后,若所述信号质量合格的所述信号的数据量满足预设条件,基于不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据所述信号分析结果输出所述用户健康状态。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述信号包括心电图信号或光电容积脉搏波图信号。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述处理器执行所述计算机程序,实现所述在采集所述信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述信号保留时,包括:
在采集所述心电图信号或所述光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述心电图信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述心电图信号保留;
在采集所述心电图信号或所述光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述光电容积脉搏波图信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述光电容积脉搏波图信号保留。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述合格信号时长包括单个所述信号的合格信号时长,或由所述信号质量均合格的单个所述信号组成的同步信号的合格信号时长。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述处理器执行所述计算机程序,实现所述根据所述信号质量确定合格信号时长,根据所述合格信号时长调整所述信号的预设采集总时长,其中,所述合格信号时长为所述信号质量合格的时长时,包括:
根据所述信号质量是否合格,确定单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长;
根据单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长,缩短或延长所述预设采集总时长。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述处理器执行所述计算机程序,实现所述根据单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长,缩短或延长所述预设采集总时长时,包括:
判断当前采集总时长是否大于或等于第一预设阈值;
若所述当前采集总时长大于或等于第一预设阈值,分别将单个所述信号的合格信号时长除以所述当前采集总时长,得到当前合格比例,若所述当前采集总时长小于第一预设阈值,停止所述信号的采集;
若存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,判断所述同步信号的合格信号时长是否大于或等于第二预设阈值,其中,所述预设比对阈值用于与不同的所述当前合格比例进行数值比对,若不存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,停止所述信号的采集;
若所述同步信号的合格信号时长大于或等于所述第二预设阈值,停止所述信号的采集。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述处理器执行所述计算机程序时,还包括如下步骤:
若所述同步信号的合格信号时长小于所述第二预设阈值,判断所述当前采集总时长是否大于或等于第三预设阈值,若是,提示用户是否继续采集所述信号;
若获取用户输入的继续采集指令,则更新所述第三预设阈值,使更新后的所述第三预设阈值大于未更新的所述第三预设阈值,继续采集所述信号;
若获取用户输入的停止采集指令,则停止所述信号的采集。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述处理器执行所述计算机程序,实现所述基于不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据所述信号分析结果输出所述用户健康状态时,还包括:
根据所述不同类型的所述信号,和/或所述同步信号确定所述第二预设算法中预设对应的信号分析子算法;
采用所述信号分析子算法分别计算得到与所述不同类型的所述信号,和/或所述同步信号对应的信号分析结果;
将所述信号分析结果与预设的权值分别相乘后得到的值再相加,得到健康参考值;
根据所述健康参考值和预设的映射表输出所述用户健康状态,其中,所述预设的映射表存储所述健康参考值与所述用户健康状态的映射关系。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述处理器执行所述计算机程序时,还包括如下步骤:
所述信号采集结束后,若所述信号质量合格的所述信号的数据量没有达到预设条件,在预设时间段内查找是否存在信号质量合格的历史信号,其中,所述预设时间段为历史时间段;
若所述预设时间段内存在所述信号质量合格的历史信号,将不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号分别与所述信号质量合格的历史信号进行数据合并,并在所述数据合并后采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据所述信号分析结果输出所述用户健康状态。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,若所述信号分析结果为采用所述数据合并的方式计算得到,在可穿戴设备的屏幕上显示所述信号分析结果包含所述信号质量合格的所述历史信号的说明信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述在采集所述信号时,在可穿戴设备的屏幕上实时显示并更新所述合格信号时长。
如上所述的方面和任一可能的实现方式,进一步提供一种实现方式,所述处理器执行所述计算机程序时,还包括如下步骤:
获取用户输入的修改指令,根据所述修改指令修改所述预设值,其中,所述预设值包括所述预设采集时长、所述预设采集总时长或所述预设条件。
第三方面,本申请实施例提供了一种基于多信号的用户健康状态检测装置,包括:
第一处理模块,用于获取信号采集指令,根据所述信号采集指令采集信号,其中,所述信号用于检测用户健康状态,所述信号的类型大于一种;
第二处理模块,用于在采集所述信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述信号保留;
第三处理模块,用于根据所述信号质量确定合格信号时长,根据所述合格信号时长调整所述信号的预设采集总时长,其中,所述合格信号时长为所述信号质量合格的时长;
第四处理模块,用于所述信号采集结束后,若所述信号质量合格的所述信号的数据量满足预设条件,基于不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据所述信号分析结果输出所述用户健康状态。
进一步地,所述信号包括心电图信号或光电容积脉搏波图信号。
进一步地,所述第二处理模块还具体用于:
在采集所述心电图信号或所述光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述心电图信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述心电图信号保留;
在采集所述心电图信号或所述光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述光电容积脉搏波图信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述光电容积脉搏波图信号保留。
进一步地,所述合格信号时长包括单个所述信号的合格信号时长,或由所述信号质量均合格的单个所述信号组成的同步信号的合格信号时长。
进一步地,所述第三处理模块还具体用于:
根据所述信号质量是否合格,确定单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长;
根据单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长,缩短或延长所述预设采集总时长。
进一步地,所述第三处理模块还具体用于:
判断当前采集总时长是否大于或等于第一预设阈值;
若所述当前采集总时长大于或等于第一预设阈值,分别将单个所述信号的合格信号时长除以所述当前采集总时长,得到当前合格比例,若所述当前采集总时长小于第一预设阈值,停止所述信号的采集;
若存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,判断所述同步信号的合格信号时长是否大于或等于第二预设阈值,其中,所述预设比对阈值用于与不同的所述当前合格比例进行数值比对,若不存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,停止所述信号的采集;
若所述同步信号的合格信号时长大于或等于所述第二预设阈值,停止所述信号的采集。
进一步地,所述装置还用于:
若所述同步信号的合格信号时长小于所述第二预设阈值,判断所述当前采集总时长是否大于或等于第三预设阈值,若是,提示用户是否继续采集所述信号;
若获取用户输入的继续采集指令,则更新所述第三预设阈值,使更新后的所述第三预设阈值大于未更新的所述第三预设阈值,继续采集所述信号;
若获取用户输入的停止采集指令,则停止所述信号的采集。
进一步地,第四处理模块还具体用于:
根据所述不同类型的所述信号,和/或所述同步信号确定所述第二预设算法中预设对应的信号分析子算法;
采用所述信号分析子算法分别计算得到与所述不同类型的所述信号,和/或所述同步信号对应的信号分析结果;
将所述信号分析结果与预设的权值分别相乘后得到的值再相加,得到健康参考值;
根据所述健康参考值和预设的映射表输出所述用户健康状态,其中,所述预设的映射表存储所述健康参考值与所述用户健康状态的映射关系。
进一步地,所述装置还用于:
所述信号采集结束后,若所述信号质量合格的所述信号的数据量没有达到预设条件,在预设时间段内查找是否存在信号质量合格的历史信号,其中,所述预设时间段为历史时间段;
若所述预设时间段内存在所述信号质量合格的历史信号,将不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号分别与所述信号质量合格的历史信号进行数据合并,并在所述数据合并后采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据所述信号分析结果输出所述用户健康状态。
进一步地,若所述信号分析结果为采用所述数据合并的方式计算得到,在可穿戴设备的屏幕上显示所述信号分析结果包含所述信号质量合格的所述历史信号的说明信息。
进一步地,所述在采集所述信号时,在可穿戴设备的屏幕上实时显示并更新所述合格信号时长。
进一步地,所述装置还用于:
获取用户输入的修改指令,根据所述修改指令修改所述预设值,其中,所述预设值包括所述预设采集时长、所述预设采集总时长或所述预设条件。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,包括:计算机程序和处理器,所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所述方法的步骤。
在本申请实施例中,首先获取信号采集指令,根据信号采集指令采集信号,然后在采集信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断预设采集时长内采集的信号的信号质量,将信号质量合格的信号保留,通过对信号的信号质量进行分时间段的检测,能够实时地获取信号质量的信息,为后续根据信号质量实现时长调整提供的实现的技术基础;接着根据信号质量确定合格信号时长,根据合格信号时长调整信号的预设采集总时长,其中,合格信号时长为信号质量合格的时长,可以理解地,合格信号时长能够准确地反映采集的信号质量与当前采集时长的关系,当采用较短的采集时长便得到较多的信号质量合格的信号时,可认为信号采集比较充分,可停止采集直接进入下一步的用户健康状态相关的计算,有效提高采集效率;最后在信号采集结束后,若信号质量合格的信号的数据量满足预设条件,基于不同类型的信号,和/或由单个信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据信号分析结果输出用户健康状态,可综合多个信号进行分析,能够顺利、较准确地输出用户健康状态。
【附图说明】
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例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申请的一些实施例,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它的附图。
图1是本申请一实施例提供的一种自适应调整信号检测时长的流程图;
图2是本申请一实施例提供的一种采用第二预设算法计算得到健康状态的流程图;
图3是本申请一实施例提供的一种采用历史信号补偿信号的流程图;
图4是本申请一实施例提供的一种基于多信号的用户健康状态检测方法的流程图。
【具体实施方式】
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行描述。其中,在本申请实施例的描述中,除非另有说明,“/”表示或的意思,例如,A/B可以表示A或B;本文中的“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。
以下,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请实施例的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
在本申请实施例中,“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言,使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
当前,多家公司均已推出了面向心脏健康的手表或者手环等可穿戴式设备。这些手表、手环一经推出,获得了极大的市场反响,2018年智能可穿戴设备市场增长率高达51%。ECG测试功能获得Apple 2018秋季发布会最热烈掌声,而基于ECG的心律失常检测获得2018年百大创新奖。可以预见的是,基于智能可穿戴设备的心脏健康等用户健康的检测功能将是各大厂商重点突破的重要技术之一。
随着可穿戴设备的不断演变与改进,其有关用户健康状态检测的功能由早期单一的PPG信号检测逐步向多信号检测发展,现有技术已可实现ECG+PPG的同时检测。但是现有可穿戴设备的信号检测逻辑仍较为简单,即必须完成固定时长的数据采集,无法胜任可穿戴设备在多信号同步检测中的诸多问题,用户体验较差。进一步地,在信号分析阶段需对整段信号进行质量检测,信号质量合格时反馈分析结果;不合格时则提示类似“信号质量差”等信息,不进行后续分析。可以理解地,可穿戴设备在应用于同时采集ECG信号与PPG信号时,由于信号质量合格的结果是取ECG信号合格和PPG信号合格的交集,极易出现较多不合格情况,导致经常出现用户健康状态检测失败的问题,用户体验不佳。
本申请实施例提供一种基于多信号的用户健康状态检测方法,包括如下步骤:
S10:获取信号采集指令,根据信号采集指令采集信号,其中,信号用于检测用户健康状态,信号的类型大于一种。
可以理解地,信号具体可以包括如心电图信号或光电容积脉搏波图信号等可用于检测用户健康状态的信号。例如,光电容积脉搏波图信号可用于检测血氧饱和度、心电图信号可用于检测心律失常,通过心电图信号或光电容积脉搏波图信号等信号可检测用户健康状态。
在一实施例中,用户在佩戴可穿戴式设备如手环、手表时,可通过该可穿戴式设备发起信号采集,通过按键或屏幕上显示的按钮实现信号采集指令的触发。可穿戴设备将在获取信号采集指令后同时进行多个信号的采集。可以理解地,对于单一信号检测的可穿戴式设备较少出现用户健康状态检测失败的现象,本申请实施例是在多信号检测条件下有效解决用户健康状态检测高频失败的问题。
S20:在采集信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断预设采集时长内采集的信号的信号质量,将信号质量合格的信号保留。
在一实施例中,在可穿戴式设备采集信号时,是分时间段对信号的信号质量进行判断的,而不是在固定采集时长后统一对所有的信号进行信号质量的判断。可以理解地,本实施例中在每隔一预设采集时长,也即每隔一小段时间便对该时间段内采集的信号进行质量检测,若信号的信号质量合格,可将信号保留以在后续用于用户健康状态的分析。
其中,第一预设算法是用于检测信号质量的算法,在对不同种类型的信号,或者由单个信号组成的同步信号时,将采用各自对应的算法进行信号检测。在本实施中,通过对信号的信号质量分段检测,能够实时地获取信号质量的信息,为后续根据信号质量实现时长调整提供了实现的技术基础。
进一步地,在步骤S20中,在采集信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断预设采集时长内采集的信号的信号质量,将信号质量合格的信号保留,包括:
S21:在采集心电图信号或光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断预设采集时长内采集的心电图信号的信号质量,将信号质量合格的心电图信号保留。
S22:在采集心电图信号或光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断预设采集时长内采集的光电容积脉搏波图信号的信号质量,将信号质量合格的光电容积脉搏波图信号保留。
在步骤S21-S22中,具体采集的信号可以是PPG信号和ECG信号,该两种信号的采集可以是同步采集的。在采集PPG信号和ECG信号时,将分时间段对PPG信号或ECG信号进行质量检测,并将信号质量合格的信号保留。
进一步地,在采集信号时,在可穿戴设备的屏幕上实时显示并更新合格信号时长。可以理解地,用户可以根据可穿戴设备的屏幕上实时显示的合格信号时长主动减少检测干扰。当合格信号时长增长的速率较慢时,可认为信号采集存在干扰(如动作干扰),用户在屏幕显示界面上可根据提醒信息主动调整信号采集的行为或检测环境。
进一步地,该基于多信号的用户健康状态检测方法还包括:
获取用户输入的修改指令,根据修改指令修改预设值,其中,预设值包括预设采集时长、预设采集总时长或预设条件等预设值。可以理解地,预设值均可通过界面交互,在界面上通过输入修改指令,对各种预设值进行一定范围内的调整。
S30:根据信号质量确定合格信号时长,根据合格信号时长调整信号的预设采集总时长,其中,合格信号时长为信号质量合格的时长。
进一步地,合格信号时长具体可包括单个信号的合格信号时长,或由信号质量均合格的单个信号组成的同步信号的合格信号时长。可以理解地,单个信号的合格信号时长如ECG信号质量合格的数据段时长TB或PGG信号质量合格的数据段时长TC,而ECG信号质量与PGG信号质量合格均合格的数据段时长为同步时长TA。可以理解地,在进行用户健康状态检测时,可对ECG信号、PGG信号和由ECG信号、PGG信号组成的同步信号分别进行分析计算,以得到不同维度的用户健康状态的反馈结果。
在一实施例中,根据信号质量是否合格可确定合格信号时长,包括单个信号的合格时长和由信号质量均合格的单个信号组成的同步信号的合格信号时长。可以理解地,合格信号时长能够准确地反映采集的信号质量与当前采集时长的关系,当采用较短的采集时长便得到较多的信号质量合格的信号时,可认为信号采集比较充分,可停止采集并直接进入下一步的用户健康状态相关的计算,能够有效提高采集效率。
进一步地,在步骤S30中,根据信号质量确定合格信号时长,根据合格信号时长调整信号的预设采集总时长,其中,合格信号时长为信号质量合格的时长,包括:
S31:根据信号质量是否合格,确定单个信号的合格信号时长或同步信号的合格信号时长。
S32:根据单个信号的合格信号时长或同步信号的合格信号时长,缩短或延长预设采集总时长。
可以理解地,预设采集总时长可根据信号质量进行缩短或延长,当信号质量较好时,可适当缩短预设采集总时长;当信号质量较差时,可根据用户的选择适当延长该预设采集总时长。例如,在用户出现动作干扰甩臂、翻腕等动作时,可以理解地,一般在动作期间采集的信号质量都是较差的,用户可以在规避动作干扰后,选择继续采集信号,从而有效提高用户的使用体验。
进一步地,在步骤S30中,根据单个信号的合格信号时长或同步信号的合格信号时长,缩短或延长预设采集总时长,包括:
S321:判断当前采集总时长是否大于或等于第一预设阈值。
可以理解地,若当前采集总时长大于或等于第一预设阈值,可认为当前采集的信号的数据量在信号质量高的前提下,是有可能提前结束信号检测的。
S322:若当前采集总时长大于或等于第一预设阈值,分别将单个信号的合格信号时长除以当前采集总时长,得到当前合格比例,若当前采集总时长小于第一预设阈值,停止信号的采集。
可以理解地,当前合格比例能够体现单个信号的合格信号时长与当前采集总时长的比例关系,可用于确定在单位时间内符合信号质量的信号的数量比例,为是否结束信号采集提供参考。
S323:若存在当前合格比例大于或等于预设比对阈值,判断同步信号的合格信号时长是否大于或等于第二预设阈值,其中,预设比对阈值用于与不同的当前合格比例进行数值比对,若不存在当前合格比例大于或等于预设比对阈值,停止信号的采集。
可以理解地,若存在当前合格比例小于预设比对阈值,说明单位时间内符合信号质量的信号的数量太少,需停止信号的采集。
S324:若同步信号的合格信号时长大于或等于第二预设阈值,停止信号的采集。
可以理解地,同步信号的合格信号时长大于或等于第二预设阈值时,说明同步信号的信号质量合格的时长达到预期,可认为采集的信号质量高且数据充分,可停止信号采集。
进一步地,该基于多信号的用户健康状态检测方法还包括:
S325:若同步信号的合格信号时长小于第二预设阈值,判断当前采集总时长是否大于或等于第三预设阈值,若是,提示用户是否继续采集信号。
S326:若获取用户输入的继续采集指令,则更新第三预设阈值,使更新后的第三预设阈值大于未更新的第三预设阈值,继续采集信号。
S327:若获取用户输入的停止采集指令,则停止信号的采集。
在一实施例中,若当前采集总时长大于或等于第三预设阈值,可认为在期望的采集时长中没有采集到足够进行信号数据分析的信号,可通过显示界面通知用户是否继续检测,在用户出现动作干扰等信号干扰的情况下,提高信号采集的效率,不必每次都去重新启动信号采集。
图1示出了本申请实施例中自适应调整信号检测时长的一流程图。从图1可以看出,根据采集的ECG信号和PPG信号得到当前采集时长T0,以及ECG信号质量与PGG信号质量均合格的数据段时长TA,ECG信号质量合格的数据段时长TB,PGG信号质量合格的数据段时长TC。其中,W0对应实施例中的第一预设阈值,WB、WC对应实施例中的预设比对阈值,WA对应实施例中的第二预设阈值,W1对应实施例中的第三预设阈值。从图中可以看到,若当前采集时长T0小于W0,则持续进行信号采集;在当前采集时长T0大于W0后,计算TB/T0与TC/T0这两个当前合格比例,当TB/T0小于WB且TC/T0小于WC时,提前停止采集,并可提示如“采集失败,数据质量不佳”的提示信息;若TA大于(或等于)WA,提前停止采集,提示“采集成功”,并转入数据分析模块对信号进行分析;若当前采集时长达到W1,可在显示界面提示合格信号较少。进一步地,若用户在一定时间内保持检测姿势不断开连接,则可更新W1值,继续进行信号采集,否则停止采集。
S40:信号采集结束后,若信号质量合格的信号的数据量满足预设条件,基于不同类型的信号,和/或由单个信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据信号分析结果输出用户健康状态。
可以理解地,在信号采集过程中不同类型的单个信号是同时但分开采集的。可以理解地,同步信号的信号质量由单个信号质量合格的交集确定,当信号的数据量满足预设条件时,同步信号的信号质量不一定满足预设条件。在一实施例中,将采用第二预设算法分别对不同类型的信号、同步信号进行计算得到各自的信号分析结果,再根据信号分析结果输出用户健康状态。相比于现有技术中容易出现同步信号的信号质量不合格的情况,本实施例可综合多个信号进行分析,在大多数检测场景下顺利、较准确地输出用户健康状态,而不会让可穿戴设备高频出现用户健康状态检测失败的问题。
进一步地,在步骤S40中,基于不同类型的信号,和/或由单个信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据信号分析结果输出用户健康状态,包括:
S41:根据不同类型的信号,和/或同步信号确定第二预设算法中预设对应的信号分析子算法。
S42:采用信号分析子算法分别计算得到与不同类型的信号,和/或同步信号对应的信号分析结果。
可以理解地,第二预设算法中包括多种信号分析子算法,与不同类型的信号如PPG信号、ECG信号,以及PPG信号、和ECG信号组成的同步信号均具有对应关系,也即,单个信号和同步信号将根据各自对应的信号分析子算法进行计算。
S43:将信号分析结果与预设的权值分别相乘后得到的值再相加,得到健康参考值。
S44:根据健康参考值和预设的映射表输出用户健康状态,其中,预设的映射表存储健康参考值与用户健康状态的映射关系。
在一实施例中,采用加权方式得到健康参考值。可以理解地,不同类型的单个信号如PPG信号可分配0.3的权值、ECG信号可分配0.3的权值,而PPG信号、ECG信号组成的同步信息可分配0.4的权值,从而根据信号的重要性综合计算健康参考值,即使PPG信号、ECG信号或同步信号中出现信号缺失等信号质量问题,也同样可以输出健康参考值,并根据健康参考值和预设的映射表输出用户健康状态。
图2示出了本申请实施例采用第二预设算法计算得到健康状态的一流程图。从图2可以看出,根据信号分析子算法A、信号分析子算法B和信号分析子算法C分别对同步信号、PPG信号和ECG信号进行计算得到信号分析结果A1、信号分析结果A2和信号分析结果A3,再采用加权综合的方式计算得到健康状态,即使单个信号或同步信号中出现信号缺失等信号质量问题,也同样能够输出健康状态。
进一步地,该基于多信号的用户健康状态检测方法还包括:
信号采集结束后,若信号质量合格的信号的数据量没有达到预设条件,在预设时间段内查找是否存在信号质量合格的历史信号,其中,预设时间段为历史时间段。
若预设时间段内存在信号质量合格的历史信号,将不同类型的信号,和/或由单个信号组成的同步信号分别与信号质量合格的历史信号进行数据合并,并在数据合并后采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据信号分析结果输出用户健康状态。
可以理解地,可认为一定时间内(历史时间段)采集的信号与当前采集的信号相近,可利用短期内历史信号的数据补偿数据量的需求。
进一步地,若信号分析结果为采用数据合并的方式计算得到,在可穿戴设备的屏幕上可显示信号分析结果包含信号质量合格的历史信号的说明信息。例如,在显示界面显示“本次检测结果参考了历史数据,仅供参考;若想获得更准确的检测结果,请在排除干扰的情况下进行信号采集”的说明信息。
图3示出了本申请实施例中采用历史信号补偿信号的一流程图。
其中,TA为ECG信号质量与PGG信号质量均合格的数据段时长。TB为ECG信号质量合格的数据段时长,TC为PGG信号质量合格的数据段时长。T2表示预设时间段。IA为TA是否满足信号分析要求的预设条件。其中,数据合并后的时长为TA*=∑TA′,TA′为TA对应的采集时长(分段采集)和T2预设时间段中信号质量均合格的时长。在用户进行信号的主动采集后,可触发历史信号补偿的流程。在一实施例中,当T2内存在信号质量合格的历史信号时进行数据合并。可以理解地,主动采集后的信号都可输入到信号分析模块,并根据第二预设算法进行健康状态分析,以输出健康状态。
图4示出了本申请实施例中基于多信号的用户健康状态检测方法的一流程图。
从图4中可以看出,用户在发起信号采集后,可穿戴设备将采用第一预设算法对信号进行分段分析,并支持在显示界面上显示实时的信号。通过信号分段分析,自适应调整预设采集总时长。之后,采用第二预设算法对采集完成的信号进行分析(信号质量不合格的不进行分析),在数据量充足的情况下直接得到健康状态,在数据量不充足的情况下等待用户决策是否继续进行信号采集。
在本申请实施例中,首先获取信号采集指令,根据信号采集指令采集信号,然后在采集信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断预设采集时长内采集的信号的信号质量,将信号质量合格的信号保留,通过对信号的信号质量进行分时间段的检测,能够实时地获取信号质量的信息,为后续根据信号质量实现时长调整提供的实现的技术基础;接着根据信号质量确定合格信号时长,根据合格信号时长调整信号的预设采集总时长,其中,合格信号时长为信号质量合格的时长,可以理解地,合格信号时长能够准确地反映采集的信号质量与当前采集时长的关系,当采用较短的采集时长便得到较多的信号质量合格的信号时,可认为信号采集比较充分,可停止采集直接进入下一步的用户健康状态相关的计算,有效提高采集效率;最后在信号采集结束后,若信号质量合格的信号的数据量满足预设条件,基于不同类型的信号,和/或由单个信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据信号分析结果输出用户健康状态,可综合多个信号进行分析,能够顺利、较准确地输出用户健康状态。
本申请实施例还提供一种可穿戴设备,包括采集信号的采集模块,其中,信号用于检测用户健康状态,信号的类型大于一种,可穿戴式设备还包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,处理器执行计算机程序时实现如下步骤:
获取信号采集指令,根据信号采集指令采集信号。
在采集信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断预设采集时长内采集的信号的信号质量,将信号质量合格的信号保留。
根据信号质量确定合格信号时长,根据合格信号时长调整信号的预设采集总时长,其中,合格信号时长为信号质量合格的时长。
信号采集结束后,若信号质量合格的信号的数据量满足预设条件,基于不同类型的信号,和/或由单个信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据信号分析结果输出用户健康状态。
进一步地,信号包括心电图信号或光电容积脉搏波图信号。
进一步地,处理器执行计算机程序,实现在采集信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断预设采集时长内采集的信号的信号质量,将信号质量合格的信号保留时,包括:
在采集心电图信号或光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断预设采集时长内采集的心电图信号的信号质量,将信号质量合格的心电图信号保留。
在采集心电图信号或光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断预设采集时长内采集的光电容积脉搏波图信号的信号质量,将信号质量合格的光电容积脉搏波图信号保留。
进一步地,合格信号时长包括单个信号的合格信号时长,或由信号质量均合格的单个信号组成的同步信号的合格信号时长。
进一步地,处理器执行计算机程序,实现根据信号质量确定合格信号时长,根据合格信号时长调整信号的预设采集总时长,其中,合格信号时长为信号质量合格的时长时,包括:
根据信号质量是否合格,确定单个信号的合格信号时长或同步信号的合格信号时长。
根据单个信号的合格信号时长或同步信号的合格信号时长,缩短或延长预设采集总时长。
进一步地,处理器执行计算机程序,实现根据单个信号的合格信号时长或同步信号的合格信号时长,缩短或延长预设采集总时长时,包括:
判断当前采集总时长是否大于或等于第一预设阈值。
若当前采集总时长大于或等于第一预设阈值,分别将单个信号的合格信号时长除以当前采集总时长,得到当前合格比例,若当前采集总时长小于第一预设阈值,停止信号的采集。
若存在当前合格比例大于或等于预设比对阈值,判断同步信号的合格信号时长是否大于或等于第二预设阈值,其中,预设比对阈值用于与不同的当前合格比例进行数值比对,若不存在当前合格比例大于或等于预设比对阈值,停止信号的采集。
若同步信号的合格信号时长大于或等于第二预设阈值,停止信号的采集。
进一步地,处理器执行计算机程序时,还包括如下步骤。
若同步信号的合格信号时长小于第二预设阈值,判断当前采集总时长是否大于或等于第三预设阈值,若是,提示用户是否继续采集信号。
若获取用户输入的继续采集指令,则更新第三预设阈值,使更新后的第三预设阈值大于未更新的第三预设阈值,继续采集信号。
若获取用户输入的停止采集指令,则停止信号的采集。
进一步地,处理器执行计算机程序,实现基于不同类型的信号,和/或由单个信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据信号分析结果输出用户健康状态时,还包括:
根据不同类型的信号,和/或同步信号确定第二预设算法中预设对应的信号分析子算法。
采用信号分析子算法分别计算得到与不同类型的信号,和/或同步信号对应的信号分析结果。
将信号分析结果与预设的权值分别相乘后得到的值再相加,得到健康参考值。
根据健康参考值和预设的映射表输出用户健康状态,其中,预设的映射表存储健康参考值与用户健康状态的映射关系。
进一步地,处理器执行计算机程序时,还包括如下步骤:
信号采集结束后,若信号质量合格的信号的数据量没有达到预设条件,在预设时间段内查找是否存在信号质量合格的历史信号,其中,预设时间段为历史时间段。
若预设时间段内存在信号质量合格的历史信号,将不同类型的信号,和/或由单个信号组成的同步信号分别与信号质量合格的历史信号进行数据合并,并在数据合并后采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据信号分析结果输出用户健康状态。
进一步地,若信号分析结果为采用数据合并的方式计算得到,在可穿戴设备的屏幕上显示信号分析结果包含信号质量合格的历史信号的说明信息。
进一步地,在采集信号时,在可穿戴设备的屏幕上实时显示并更新合格信号时长。
进一步地,处理器执行计算机程序时,还包括如下步骤:获取用户输入的修改指令,根据修改指令修改预设值,其中,预设值包括预设采集时长、预设采集总时长或预设条件。
本申请实施例还提供了一种基于多信号的用户健康状态检测装置,所述装置用于实现如实施例方法的步骤,在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,包括:计算机程序和处理器,所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述实施例方法的步骤。
应当明确,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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它实施例,都属于本申请保护的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,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存储的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;这些修改或替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (22)

1.一种基于多信号的用户健康数据采集方法,其特征在于,包括:
获取信号采集指令,根据所述信号采集指令采集信号,其中,所述信号用于检测用户健康状态,所述信号的类型大于一种;
在采集所述信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述信号保留;
根据所述信号质量确定合格信号时长,其中,所述合格信号时长为所述信号质量合格的时长,所述合格信号时长包括单个信号的合格信号时长,或由信号质量均合格的单个信号组成的同步信号的合格信号时长;
根据所述合格信号时长调整所述信号的预设采集总时长,包括:判断当前采集总时长是否大于或等于第一预设阈值;若所述当前采集总时长大于或等于第一预设阈值,分别将所述单个信号的合格信号时长除以所述当前采集总时长,得到当前合格比例;若不存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,停止所述信号的采集;
所述信号采集结束后,若所述信号质量合格的所述信号的数据量满足预设条件,基于不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果;
将所述信号分析结果与预设的权值分别相乘后得到的值再相加,得到健康参考值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述信号包括心电图信号或光电容积脉搏波图信号。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述在采集所述信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述信号保留,包括:
在采集所述心电图信号或所述光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述心电图信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述心电图信号保留;
在采集所述心电图信号或所述光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述光电容积脉搏波图信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述光电容积脉搏波图信号保留。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述信号质量确定合格信号时长,根据所述合格信号时长调整所述信号的预设采集总时长,其中,所述合格信号时长为所述信号质量合格的时长,包括:
根据所述信号质量是否合格,确定单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长;
根据单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长,缩短或延长所述预设采集总时长。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长,缩短或延长所述预设采集总时长,包括:
判断当前采集总时长是否大于或等于第一预设阈值;
若所述当前采集总时长大于或等于第一预设阈值,分别将单个所述信号的合格信号时长除以所述当前采集总时长,得到当前合格比例,若所述当前采集总时长小于第一预设阈值,持续所述信号的采集;
若存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,判断所述同步信号的合格信号时长是否大于或等于第二预设阈值,其中,所述预设比对阈值用于与不同的所述当前合格比例进行数值比对,若不存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,停止所述信号的采集;
若所述同步信号的合格信号时长大于或等于所述第二预设阈值,停止所述信号的采集。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若所述同步信号的合格信号时长小于所述第二预设阈值,判断所述当前采集总时长是否大于或等于第三预设阈值,若是,提示用户是否继续采集所述信号;
若获取用户输入的继续采集指令,则更新所述第三预设阈值,使更新后的所述第三预设阈值大于未更新的所述第三预设阈值,继续采集所述信号;
若获取用户输入的停止采集指令,则停止所述信号的采集。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法,其特征在于,若所述信号分析结果为采用数据合并的方式计算得到,在可穿戴设备的屏幕上显示所述信号分析结果包含所述信号质量合格的历史信号的说明信息。
8.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述在采集所述信号时,在可穿戴设备的屏幕上实时显示并更新所述合格信号时长。
9.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取用户输入的修改指令,根据所述修改指令修改预设值,其中,所述预设值包括所述预设采集时长、所述预设采集总时长或所述预设条件。
10.一种可穿戴式设备,其特征在于,包括采集信号的采集模块,其中,所述信号用于检测用户健康状态,所述信号的类型大于一种,所述可穿戴式设备还包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤:
获取信号采集指令,根据所述信号采集指令采集信号;
在采集所述信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述信号保留;
根据所述信号质量确定合格信号时长,其中,所述合格信号时长为所述信号质量合格的时长,所述合格信号时长包括单个信号的合格信号时长,或由信号质量均合格的单个信号组成的同步信号的合格信号时长;
根据所述合格信号时长调整所述信号的预设采集总时长,包括:判断当前采集总时长是否大于或等于第一预设阈值;若所述当前采集总时长大于或等于第一预设阈值,分别将所述单个信号的合格信号时长除以所述当前采集总时长,得到当前合格比例;若不存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,停止所述信号的采集;
所述信号采集结束后,若所述信号质量合格的所述信号的数据量满足预设条件,基于不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果;
将所述信号分析结果与预设的权值分别相乘后得到的值再相加,得到健康参考值。
11.根据权利要求10所述的可穿戴式设备,其特征在于,所述信号包括心电图信号或光电容积脉搏波图信号。
12.根据权利要求11所述的可穿戴式设备,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序,实现所述在采集所述信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述信号保留时,包括:
在采集所述心电图信号或所述光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述心电图信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述心电图信号保留;
在采集所述心电图信号或所述光电容积脉搏波图信号时,每隔一预设采集时长,采用第一预设算法判断所述预设采集时长内采集的所述光电容积脉搏波图信号的信号质量,将所述信号质量合格的所述光电容积脉搏波图信号保留。
13.根据权利要求10所述的可穿戴式设备,其特征在于,所述合格信号时长包括单个所述信号的合格信号时长,或由所述信号质量均合格的单个所述信号组成的同步信号的合格信号时长。
14.根据权利要求13所述的可穿戴式设备,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序,实现所述根据所述信号质量确定合格信号时长,根据所述合格信号时长调整所述信号的预设采集总时长,其中,所述合格信号时长为所述信号质量合格的时长时,包括:
根据所述信号质量是否合格,确定单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长;
根据单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长,缩短或延长所述预设采集总时长。
15.根据权利要求14所述的可穿戴式设备,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序,实现所述根据单个所述信号的合格信号时长或所述同步信号的合格信号时长,缩短或延长所述预设采集总时长时,包括:
判断当前采集总时长是否大于或等于第一预设阈值;
若所述当前采集总时长大于或等于第一预设阈值,分别将单个所述信号的合格信号时长除以所述当前采集总时长,得到当前合格比例,若所述当前采集总时长小于第一预设阈值,持续所述信号的采集;
若存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,判断所述同步信号的合格信号时长是否大于或等于第二预设阈值,其中,所述预设比对阈值用于与不同的所述当前合格比例进行数值比对,若不存在所述当前合格比例大于或等于预设比对阈值,停止所述信号的采集;
若所述同步信号的合格信号时长大于或等于所述第二预设阈值,停止所述信号的采集。
16.根据权利要求15所述的可穿戴式设备,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时,还包括如下步骤:
若所述同步信号的合格信号时长小于所述第二预设阈值,判断所述当前采集总时长是否大于或等于第三预设阈值,若是,提示用户是否继续采集所述信号;
若获取用户输入的继续采集指令,则更新所述第三预设阈值,使更新后的所述第三预设阈值大于未更新的所述第三预设阈值,继续采集所述信号;
若获取用户输入的停止采集指令,则停止所述信号的采集。
17.根据权利要求10-16任一项所述的可穿戴式设备,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序,实现所述基于不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号,采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据所述信号分析结果输出所述用户健康状态时,还包括:
根据所述不同类型的所述信号,和/或所述同步信号确定所述第二预设算法中预设对应的信号分析子算法;
采用所述信号分析子算法分别计算得到与所述不同类型的所述信号,和/或所述同步信号对应的信号分析结果;
将所述信号分析结果与预设的权值分别相乘后得到的值再相加,得到健康参考值;
根据所述健康参考值和预设的映射表输出所述用户健康状态,其中,所述预设的映射表存储所述健康参考值与所述用户健康状态的映射关系。
18.根据权利要求10-16任一项所述的可穿戴式设备,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时,还包括如下步骤:
所述信号采集结束后,若所述信号质量合格的所述信号的数据量没有达到预设条件,在预设时间段内查找是否存在信号质量合格的历史信号,其中,所述预设时间段为历史时间段;
若所述预设时间段内存在所述信号质量合格的历史信号,将不同类型的所述信号,和/或由单个所述信号组成的同步信号分别与所述信号质量合格的历史信号进行数据合并,并在所述数据合并后采用第二预设算法计算得到信号分析结果,根据所述信号分析结果输出所述用户健康状态。
19.根据权利要求18所述的可穿戴式设备,其特征在于,若所述信号分析结果为采用所述数据合并的方式计算得到,在可穿戴设备的屏幕上显示所述信号分析结果包含所述信号质量合格的所述历史信号的说明信息。
20.根据权利要求10-16任一项所述的可穿戴式设备,其特征在于,所述在采集所述信号时,在可穿戴设备的屏幕上实时显示并更新所述合格信号时长。
21.根据权利要求10-16任一项所述的可穿戴式设备,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时,还包括如下步骤:
获取用户输入的修改指令,根据所述修改指令修改预设值,其中,所述预设值包括所述预设采集时长、所述预设采集总时长或所述预设条件。
22.一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括:计算机程序和处理器,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-9任意一项所述的方法。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116746927B (zh) * 2023-05-18 2024-04-23 中国人民解放军海军特色医学中心 一种密闭舱水下作业时水下作业人员状态调节方法及系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106419879A (zh) * 2016-09-22 2017-02-22 上海水蓝信息科技有限公司 基于桡动脉生物传感器技术的血压动态监测系统及方法
CN107106055A (zh) * 2015-12-03 2017-08-29 华为技术有限公司 一种血压测量方法及装置
CN107405088A (zh) * 2015-02-24 2017-11-28 皇家飞利浦有限公司 用于为血压测量设备提供控制信号的装置和方法
CN108670242A (zh) * 2018-02-13 2018-10-19 安徽奇智科技有限公司 一种智能手表检测健康数据的方法和系统
CN108784650A (zh) * 2017-05-03 2018-11-13 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 生理信号的同源性识别方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016100278A1 (en) * 2014-12-15 2016-06-23 i4c Innovations Inc. Metrics to assess fit quality of a wearable device
WO2019079503A2 (en) * 2017-10-17 2019-04-25 Whoop, Inc. DATA QUALITY METRICS APPLIED FOR PHYSIOLOGICAL MEASUREMENTS
CN108451517A (zh) * 2018-02-13 2018-08-28 安徽奇智科技有限公司 一种基于可穿戴设备的健康检测方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107405088A (zh) * 2015-02-24 2017-11-28 皇家飞利浦有限公司 用于为血压测量设备提供控制信号的装置和方法
CN107106055A (zh) * 2015-12-03 2017-08-29 华为技术有限公司 一种血压测量方法及装置
CN106419879A (zh) * 2016-09-22 2017-02-22 上海水蓝信息科技有限公司 基于桡动脉生物传感器技术的血压动态监测系统及方法
CN108784650A (zh) * 2017-05-03 2018-11-13 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 生理信号的同源性识别方法及装置
CN108670242A (zh) * 2018-02-13 2018-10-19 安徽奇智科技有限公司 一种智能手表检测健康数据的方法和系统

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