TWI516247B - 居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法 - Google Patents

Description

居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法

本發明係關於一種居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，尤指一種可擷取生理訊號，並將生理訊號運算成波形及特徵參數值之顯示，可供便利在家檢視個人生理心理狀況之居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法。

按，在繁忙的現代社會裡，沉重的工作壓力及生活負擔造成現代人生理與心理的健康受到嚴重的威脅。人的身體與心理往往是一體兩面而互動，身體疾病會影響心理，心理不適也會對身體健康有害，當緊張或不安時，其生理亦會產生相映的反應，例如：心跳急速、肌肉僵硬、口乾舌燥、冒冷汗、手腳冰冷等症狀，而長期處在壓力的狀況下，容易引起失眠等睡眠障礙及焦慮、憂鬱等精神疾病，若能及時發現個人情緒異狀，早期發現並治療，精神疾病皆有治癒的機會。

請參閱我國公告第I347178號之「具即時校正功能之遠端無線生理訊號感測微機電系統」，其主要係透過遠端生理感測之自動組態，以利操作者任意使用，並在醫護記錄端及時紀錄校正。又參閱我國公告第I311909號之「貼片式無線微生理訊號收集裝置」，係包含一組貼片式之正電極與負電極、一放大器模組、一微處理器、一無線電模組以及一電源供應 器，正電極與負電極可以黏貼在人體，以收集一微生理訊號，放大器模組將該微生理訊號以適當的倍率放大，而產生一放大微生理訊號，微處理器將該放大微生理訊號做類比數位轉換與資料壓縮，產生一數位微生理訊號，無線電模組將該數位微生理訊號經調變後，以無線的方式傳輸到遠端的接收器。另參閱我國公告第M436836號之「居家型自動生理訊號監測裝置」，係配合一伺服平台使用，包含有至少一週邊模組、一血糖監測模組、以及一居家型傳輸模組，該週邊模組產生一作息資料，該血糖監測模組產生一血糖資料，而該居家型傳輸模組以無線方式接收該作息資料以及該血糖資料，並且以有線方式長程傳輸至該伺服平台，供該伺服平台進行該作息資料以及該血糖資料的同步處理及對照。

然，該我國公告第I347178號之「具即時校正功能之遠端無線生理訊號感測微機電系統」、我國公告第I311909號之「貼片式無線微生理訊號收集裝置」及我國公告第M436836號之「居家型自動生理訊號監測裝置」等目前量測心跳、血壓、體溫等生理訊號之儀器其量測功能雖已漸趨完善，但其資料分析，並無立即顯示於系統上，需將資料擷取出後另做分析，若使用者想即時得知相關之生理訊號分析結果，則需等待資料上傳後，由醫護人員將其資料進行分析，再將結果傳回至使用者，故實施使用上缺乏即時性與便利性，且該我國公告第I347178號之「具即時校正功能之遠端無線生理訊號感測微機電系統」、我國公告第I311909號之「貼片式無線微生理訊號收集裝置」及我國公告第M436836號之「居家型自動生理訊號監測裝置」等生理訊號量測儀器構造複雜製造成本高，另在實施上未有針對生理訊號與情緒比對之功能，無法因應現代高壓力環境中日趨嚴重之 情緒疾病檢測診斷所需者。

緣是，本發明人有鑑於現有生理訊號量測儀器有成本高，難以普及提供居家使用，以及無法符合現代日趨嚴重之情緒疾病檢測診斷所需等缺失，乃藉其多年於相關領域的製造及設計經驗和知識的輔佐，並經多方巧思，針對現有居家式生理訊號量測儀器進行研發改良，而研創出本發明。

本發明係有關於一種居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，其主要目的係為了提供一種可擷取生理訊號，並將生理訊號運算成波形及特徵參數值之顯示，可供便利在家檢視個人生理心理狀況之居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法。

為了達到上述實施目的，本發明人乃研擬如下居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，係主要包含：A.生理訊號量測：係設有生理訊號擷取模組，該生理訊號擷取模組係至少包含有心電訊號擷取模組、肌電訊號擷取模組、末梢血流量訊號擷取模組、膚電反應訊號擷取模組及皮膚溫度訊號擷取模組其中之一，並使該心電訊號擷取模組、肌電訊號擷取模組、末梢血流量訊號擷取模組、膚電反應訊號擷取模組及皮膚溫度訊號擷取模組各耦接有感測器，再將該生理訊號擷取模組至少包含之心電訊號擷取模組、肌電訊號擷取模組、末梢血流量訊號擷取模組、膚電反應訊號擷取模組及皮膚溫度訊號擷取模組其中之一感測器黏貼在受 測者身上部位，以供偵測接收該受測者身體之心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號；B.情緒影片刺激：係播放情緒刺激影片，並同時開始擷取五種生理訊號，該情緒刺激影片係主要包含「開心」、「悲傷」、「恐懼」及「噁心」四種不同情緒影片；C.特徵參數計算分析：續該至少由心電訊號擷取模組、肌電訊號擷取模組、末梢血流量訊號擷取模組、膚電反應訊號擷取模組及皮膚溫度訊號擷取模組其中之一感測器接收到之心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號係傳送至一生理訊號處理模組之微處理器，繼經由該微處理器內載程式進行訊號前處理以增強其訊號特徵後，再由該微處理器內載程式進行特徵參數計算與分析；D.憂鬱傾向生理訊號量測結果分析：復由該微處理器利用逐步迴歸分析法挑選「開心」、「悲傷」、「恐懼」及「噁心」四種情緒影片刺激下之心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號中具有顯著性之特徵參數，又利用區別分析法統計出該「開心」、「悲傷」、「恐懼」及「噁心」四種情緒顯著特徵參數的變異程度，以評估受測者的憂鬱傾向，並將其評估結果呈現於一與該微處理器相耦接之顯示單元上。

如上所述之居家式生理訊號量測之情緒分析儀，該生理訊號處理模組之訊號前處理係至少包含去基線漂移及訊號平滑化其中之一。

如上所述之居家式生理訊號量測之情緒分析儀，其中，該訊號前處理係至少包含該心電訊號、肌電訊號、末 梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號其中之一之訊號處理，該心電訊號處理主要為R波偵測，乃增強心電圖訊號R波的能量，接著以二階微分計算出該段心電訊號的極大值及極小值，並決定一閾值，再對該段訊號進行R波偵測，以準確擷取出R波的位置及發生的時間，又該肌電訊號的訊號處理為全波整流及訊號平滑化，另該末梢血流量訊號其訊號處理主要為波峰及波谷偵測，其波峰可等同於心電訊號中的R波，以由末梢血流量訊號中的波峰及波谷位置及間距時間計算出相關特徵，又該膚電反應訊號之訊號處理主要為偵測SCR波，乃將收取到之訊號數值轉換為電導，接著擷取SCR波的波峰及起始點與結束點，復該皮膚溫度訊號係將所擷取到的皮膚溫度訊號進行訊號平滑化濾波後，依公式換算為攝氏溫度。

如上所述之居家式生理訊號量測之情緒分析儀，其中，該特徵參數計算分析中係包含有心電訊號之特徵參數運算，該心電訊號之特徵參數係進一步至少包含有心跳率、RRI平均值、SDNN、變異係數、NN50、pNN50、SDSD及R-MSSD其中之一，係分述如下：a.心跳率：計算受測者測量時心跳率，以每分鐘心跳次數為單位；b. RRI平均值：計算該區段心電訊號所有RRI之 平均值，以秒為單位，；c. SDNN〔Standard Deviation of Normal to Normal〕：計算該區段心電訊號RRI之間的標準差，以秒為單位，；d.變異係數：計算NNI的變異係數，以百分比為單位，；e. NN50：計算該段心電訊號中NNI超過50毫秒〔ms〕的次數，以次為單位；f. pNN50：計算該段心電訊號中NN50次數與總NNI次數的比例，以百分比為單位，；g. SDSD：計算該段心電訊號中RRI與RRI之間差距的標準差，以秒為單位，該RRII值為RRI與RRI之間的差值，；h. R-MSSD：計算該段心電訊號中RRII平方和的均方根，以秒為單位，。

如上所述之居家式生理訊號量測之情緒分析儀之使用方法，其中，該特徵參數計算分析中係包含有肌電訊號之特徵參數運算，該肌電訊號之特徵參數係進一步至少包含有EA值及RMS值其中之一，係分述如下： a. EA值：係計算該段肌電訊號的平均強度，以振幅為單位，；b. RMS值：係計算該段肌電訊號的平均能量，以振幅為單位，。

如上所述之居家式生理訊號量測之情緒分析儀，其中，該特徵參數計算分析中係包含有末梢血流量訊號之特徵參數運算，該末梢血流量訊號之特徵參數係進一步至少包含有週期起始時間平均、週期最大值及最小值、週期結束時間平均、心臟週期、能量大小、訊號持續時間、訊號帶寬、訊號帶寬乘積及訊號維數其中之一，係分述如下：a.週期起始時間平均：計算該段末梢血流量訊號，每個週期起始點至週期最大值時間間隔之平均值；b.週期最大值及最小值：計算該段末梢血流量訊號，週期的最大值與最小值；c.週期結束時間平均：計算該段末梢血流量訊號，每個週期最大值至週期結束點時間間隔之平均值；d.心臟週期：計算該段末梢血流量訊號，每個週期起始點至週期結束點時間間隔之平均值；e.能量大小：計算該段末梢血流量訊號總能量大小，； f.訊號持續時間〔Time Duration〕：計算該段末梢血流量訊號的持續時間，，其中；g.訊號帶寬〔Bandwidth〕：計算該段末梢血流量號，訊號的帶寬，；h.訊號帶寬乘積〔Time Bandwidth Product〕：計算方式為將該段末梢血流量訊號的訊號持續時間乘上訊號帶寬，即為訊號帶寬乘積；i.訊號維數〔Dimensiondity〕：計算方式為將該段末梢血流量訊號的兩倍訊號帶寬乘積再加上一維，即為訊號維數。

如上所述之居家式生理訊號量測之情緒分析儀，其中，該特徵參數計算分析係包含有膚電反應訊號之特徵參數運算，該膚電反應訊號之特徵參數係進一步至少包含有SCR起始時間總和、SCR波峰振幅總和、SCR波峰能量總和、SCR一半反應總和、SCR次數、平均值、均方根值、能量大小、訊號持續時間、訊號帶寬、訊號帶寬乘積、訊號維數、一階 微分平均值及訊號衰變率其中之一，係分述如下：a. SCR起始時間總和：計算該段膚電反應訊號，每個SCR波形起始點至SCR最大值時間間隔之總和；b. SCR波峰振幅總和：計算該段膚電反應訊號，每個SCR波峰之振幅大小減去SCR起始點之振幅大小的總和；c. SCR波峰能量總和：計算方式為每個SCR波形的0.5倍起始時間總和乘上波峰振幅總和之總和；d. SCR一半反應總和：計算方式為每個SCR波形的0.5倍波峰振幅減去起始點振幅之總和；e. SCR次數：計算方式為該段膚電反應訊號出現SCR波形的次數；f.平均值：計算該段膚電反應訊號之平均值；g.均方根值：計算該段膚電反應訊號之均方根；h.能量大小：計算該段膚電反應訊號總能量大小，；i.訊號持續時間〔Time Duration〕：計算該段膚電反應訊號的持續時間，，其中 j.訊號帶寬〔Bandwidth〕：計算該段膚電反應訊號，訊號的帶寬，；k.訊號帶寬乘積〔Time Bandwidth Product〕：計算方式為將該段膚電反應訊號的訊號持續時間乘上訊號帶寬，即為訊號帶寬乘積；l.訊號維數〔Dimensiondity〕：計算方式為將該段膚電反應訊號的兩倍訊號帶寬乘積再加上一維，即為訊號維數；m.一階微分平均值：計算方式為將該段膚電反應訊號每點皆求一階微分，並再取所有值之平均值， n.訊號衰變率：計算方式為計算訊號的一階微分小於0的數值總數，占該段訊號點數之總數的百分比。

如上所述之居家式生理訊號量測之情緒分析儀，其中，該特徵參數計算分析中係包含有皮膚溫度訊號之特徵參數運算，該皮膚溫度訊號之特徵參數係進一步至少包含有計算平均值、標準差及均方根值其中之一。

藉此，本發明之居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分 析方法係可由心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號等五種生理訊號之波形顯示及特徵參數之運算，便可清楚監測掌握個人的情緒狀態，於此，使用者即可隨時在家檢視個人生理心理狀況，若有負面情緒，便可即時舒緩或進行治療，以防止憂鬱症等發生者。

又本發明之居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法係於擷取心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號等生理訊號後，再利用放大器將訊號放大，並由濾波器濾除不當之雜訊干擾，以提高訊號品質、降低訊號失真度，續再進行訊號前處理，以使該生理訊號經去基線漂移及訊號平滑化後，增強該五種生理訊號之特徵，藉此，以提高各訊號之波形及特徵分析之準確度者。

(1)‧‧‧生理訊號擷取模組

(11)‧‧‧心電訊號擷取模組

(12)‧‧‧肌電訊號擷取模組

(13)‧‧‧末梢血流量訊號擷取模組

(14)‧‧‧膚電反應訊號擷取模組

(15)‧‧‧皮膚溫度訊號擷取模組

(2)‧‧‧生理訊號處理模組

(21)‧‧‧微處理器

(22)‧‧‧資料儲存單元驅動電路

(23)‧‧‧顯示單元驅動電路

(3)‧‧‧外部處理模組

(31)‧‧‧資料儲存單元

(32)‧‧‧顯示單元

第一圖：本發明之架構圖

第二圖：本發明之使用流程圖

第三圖：本發明之顯示單元之畫面顯示圖

第四圖：本發明之心電訊號波形圖

第五圖：本發明之肌電訊號波形圖

第六圖：本發明之末梢血流量訊號波形圖

第七圖：本發明之膚電反應訊號波形圖

第八圖：本發明之皮膚溫度訊號波形圖

第九圖：本發明之實驗流程圖

第十圖：本發明之情緒刺激影片區段圖

而為令本發明之技術手段及其所能達成之效果，能夠有更完整且清楚的揭露，茲詳細說明如下，請一併參閱揭露之圖式及圖號：首先，請參閱第一圖所示，為本發明之居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，係經由一居家式生理訊號量測之情緒分析儀進行實施，該居家式生理訊號量測之情緒分析儀係主要由生理訊號擷取模組(1)、生理訊號處理模組(2)及外部處理模組(3)所組成；其中：該生理訊號擷取模組(1)，係至少包含心電訊號〔Electrocardiography，ECG〕擷取模組(11)、肌電訊號〔Electromyography，EMG〕擷取模組(12)、末梢血流量訊號〔Photoplethysmogram，PPG〕擷取模組(13)、膚電反應訊號〔Galvanic Skin Response，GSR〕擷取模組(14)及皮膚溫度訊號〔Skin Temperature，SKT〕擷取模組(15)等其中之一之生理訊號擷取模組，且使該心電訊號擷取模組(11)、肌電訊號擷取模組(12)、末梢血流量訊號擷取模組(13)、膚電反應訊號擷取模組(14)及皮膚溫度訊號擷取模組(15)各包含有感測器及與該感測器相耦接之放大器和濾波器；該生理訊號處理模組(2)，乃包含微處理器〔Microcontroller，MCU〕(21)、資料儲存單元驅動電路(22)及顯示單元驅動電路(23)，係使該生理訊號擷取模組(1)之心電訊號擷取模組(11)、肌電訊號擷取模組(12)、末梢血流量訊號擷取模組(13)、膚電反應訊號 擷取模組(14)及皮膚溫度訊號擷取模組(15)與該微處理器(21)相耦接，另使該資料儲存單元驅動電路(22)及顯示單元驅動電路(23)與該微處理器(21)相耦接，該微處理器(21)係整合類比數位/轉換器、計數器、硬體乘法器及多種通訊協定模式等，並載入有一多重生理訊號分析界面程式，以進行訊號前處理、特徵分析及特徵參數計算等作業；該外部處理模組(3)，係包含資料儲存單元〔Secure Digital Memory Card，SD〕(31)及顯示單元〔Liquid Crystal Display，LCD〕(32)，乃使該資料儲存單元(31)與該生理訊號處理模組(2)之資料儲存單元驅動電路(22)相耦接，又使該顯示單元(32)與該生理訊號處理模組(2)之顯示單元驅動電路(23)相耦接。

據此，當使用者於家中欲量測個人的情緒狀態時，其實施步驟係包含，請一併參閱第二圖所示：

A.生理訊號量測：係先使用酒精棉片擦拭欲進行量測之使用者其手指、手腕、腳踝與肩頸部位等，以降低其皮膚表面油脂對生理訊號干擾，繼之，將生理訊號擷取模組(1)之心電訊號擷取模組(11)其感測器黏貼在使用者左、右手之手腕內側及右腳外側腳踝上方處，另將肌電訊號擷取模組(12)之感測器黏貼在使用者肩頸部之右斜方肌上，並將末梢血流量訊號擷取模組(13)之感測器黏貼在使用者右手食指指腹處，又將膚電反應訊號擷取模組(14)之感測器黏貼在使用者其右手中指第二指節內側與右手無名指第二指節內側處，復將皮膚溫度訊號擷取模組(15)之感測器黏貼在使用者其右手小指指腹處，繼啟動本發明之 居家式生理訊號量測之情緒分析儀，以開始進行生理訊號之量測，此時，黏貼在使用者身上各部位之心電訊號擷取模組(11)、肌電訊號擷取模組(12)、末梢血流量訊號擷取模組(13)、膚電反應訊號擷取模組(14)及皮膚溫度訊號擷取模組(15)之感測器便會分別偵測接收到使用者身體之心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號等生理訊號。

B.訊號前處理：該心電訊號擷取模組(11)、肌電訊號擷取模組(12)、末梢血流量訊號擷取模組(13)、膚電反應訊號擷取模組(14)及皮膚溫度訊號擷取模組(15)其感測器接收到之生理訊號即會經由相耦接之放大器將訊號放大，並由濾波器濾除不當之雜訊干擾，以提高訊號品質、降低訊號失真，該由心電訊號擷取模組(11)、肌電訊號擷取模組(12)、末梢血流量訊號擷取模組(13)、膚電反應訊號擷取模組(14)及皮膚溫度訊號擷取模組(15)擷取到的生理訊號係同步傳輸到相耦接之生理訊號處理模組(2)之微處理器(21)，以進行該心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號等五種生理訊號之處理與分析，並將該五種生理訊號經資料儲存單元驅動電路(22)儲存於資料儲存單元(31)，且經顯示單元驅動電路(23)將該五種生理訊號之波形顯示於該顯示單元(32)上【如第三圖所示】，當該心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號等五種生理訊號傳輸至微處理器(21)後，即由微處理器(21)先進行訊號前處理，以使該五種生理訊號經去基線漂移及訊號平滑化後，增強該五種生理訊號之特徵，以確保特徵分析時能正確計算出特徵值， 請一併參閱第四圖所示，該心電訊號的訊號處理主要為R波偵測，係增強心電圖訊號R波的能量，接著以二階微分計算出該段心電訊號的極大值及極小值，並決定一閾值，最後對該段訊號進行R波偵測，以準確擷取出R波的位置及發生的時間，請一併參閱第五圖所示，又該肌電訊號的訊號處理為全波整流及訊號平滑化，請一併參閱第六圖所示，該末梢血流量訊號其訊號處理主要為波峰及波谷偵測，其波峰可等同於心電訊號中的R波，以由末梢血流量訊號中的波峰及波谷位置及間距時間計算出相關特徵，另請一併參閱第七圖所示，該膚電反應訊號之訊號處理主要為偵測SCR波，乃將收取到之訊號數值轉換為電導，接著擷取SCR波的波峰及起始點與結束點，又請一併參閱第八圖所示，該皮膚溫度訊號係將所擷取到的皮膚溫度訊號進行訊號平滑化濾波後，依公式換算為攝氏溫度。

C.特徵參數計算分析：該心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號等五種生理訊號經由訊號前處理以增強其訊號特徵後，該微處理器(21)即接續進行特徵參數之計算與分析，其中：該心電訊號主要分析時頻的心跳變異率〔Heart rate variability，HRV〕相關的參數，而要計算心跳變異率需先計算出R波與R波之間的間隔時間〔RR interval，RRI〕，以及正常心跳R波至正常心跳R波之間的間隔時間〔NN interval，NNI〕，根據心電訊號計算參數有心跳率、RRI平均值、SDNN、變異係數、NN50、pNN50、SDSD及R-MSSD，係分述如下：a.心跳率：計算受測者測量時心跳率，以每分鐘心跳次數為單位； b. RRI平均值：計算該區段心電訊號所有RRI之平均值，以秒為單位，；c. SDNN〔Standard Deviation of Normal to Normal〕：計算該區段心電訊號RRI之間的標準差，以秒為單位， d.變異係數：計算NNI的變異係數，以百分比為單位， e. NN50：計算該段心電訊號中NNI超過50毫秒〔ms〕的次數，以次為單位；f. pNN50：計算該段心電訊號中NN50次數與總NNI次數的比例，以百分比為單位，；g. SDSD：計算該段心電訊號中RRI與RRI之間差距的標準差，以秒為單位，該RRII值為RRI與RRI之間的差值， h. R-MSSD：計算該段心電訊號中RRII平方和的均方根，以秒為單位，；而該肌電訊號特徵參數之計算係包含有EA值及RMS值，係分述如下：a. EA值：係計算該段肌電訊號的平均強度，以振幅為單位， b. RMS值：係計算該段肌電訊號的平均能量，以振幅為單位，；又該末梢血流量訊號特徵參數之運算則以訊號波峰為心跳數做心跳變異數相關參數計算，計算方式與公式與心電訊號特徵參數計算方式相同，其相關參數分述如下：a.週期起始時間平均：計算該段末梢血流量訊號，每個週期起始點至週期最大值時間間隔之平均值；b.週期最大值及最小值：計算該段末梢血流量訊號，週期的最大值與最小值；c.週期結束時間平均：計算該段末梢血流量訊號，每個週期最大值至週期結束點時間間隔之平均值；d.心臟週期：計算該段末梢血流量訊號，每個週期起始點至週期結束點時間間隔之平均值；e.能量大小：計算該段末梢血流量訊號總能量大小， f.訊號持續時間〔Time Duration〕：計算該段末梢血流量訊號的持續時間，，其中；g.訊號帶寬〔Bandwidth〕：計算該段末梢血流量號，訊號的 帶寬，；h.訊號帶寬乘積〔Time Bandwidth Product〕：計算方式為將該段末梢血流量訊號的訊號持續時間乘上訊號帶寬，即為訊號帶寬乘積；i.訊號維數〔Dimensiondity〕：計算方式為將該段末梢血流量訊號的兩倍訊號帶寬乘積再加上一維，即為訊號維數；而該膚電反應訊號特徵參數之運算，則主要依據SCR波形進行計算，其參數計算方式如下：a. SCR起始時間總和：計算該段膚電反應訊號，每個SCR波形起始點至SCR最大值時間間隔之總和；b. SCR波峰振幅總和：計算該段膚電反應訊號，每個SCR波峰之振幅大小減去SCR起始點之振幅大小的總和；c. SCR波峰能量總和：計算方式為每個SCR波形的0.5倍起始時間總和乘上波峰振幅總和之總和；d. SCR一半反應總和：計算方式為每個SCR波形的0.5倍波峰振幅減去起始點振幅之總和；e. SCR次數：計算方式為該段膚電反應訊號出現SCR波形的次數；f.平均值：計算該段膚電反應訊號之平均值；g.均方根值：計算該段膚電反應訊號之均方根；h.能量大小：計算該段膚電反應訊號總能量大小， i.訊號持續時間〔Time Duration〕：計算該段膚電反應訊號的持續時間，，其中；j.訊號帶寬〔Bandwidth〕：計算該段膚電反應訊號，訊號的帶寬，；k.訊號帶寬乘積〔Time Bandwidth Product〕：計算方式為將該段膚電反應訊號的訊號持續時間乘上訊號帶寬，即為訊號帶寬乘積；l.訊號維數〔Dimensiondity〕：計算方式為將該段膚電反應訊號的兩倍訊號帶寬乘積再加上一維，即為訊號維數；m.一階微分平均值：計算方式為將該段膚電反應訊號每點皆求一階微分，並再取所有值之平均值，；n.訊號衰變率：計算方式為計算訊號的一階微分小於0的數值總數，占該段訊號點數之總數的百分比；另該皮膚溫度訊號特徵參數之運算，則主要依據統計學計算平均值、標準差及均方根值三個特徵參數進行計算。

D.區別分析：微處理器(21)係依其內載之多重生理訊號分析界面程式，完成訊號前處理、特徵參數計算分析等作業後，係進一步再分別將該心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮 膚溫度訊號等五種生理訊號波形，以及各特徵參數值運算後之結果數值，與資料儲存單元(31)內儲存之正常者之心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號等五種生理訊號數據進行區別分析比對，若比對出結果為正向情緒，則將結果直接呈現於該顯示單元(32)上，若比對出結果為負向情緒，除將結果呈現於該顯示單元(32)外，並會將該使用者之量測數據記錄於資料儲存單元(31)中，且由顯示單元(32)以文字、音樂等...媒體型態訊息顯示，以提醒使用者其有負面情緒傾向須適時舒緩或進行治療，以即早防止憂鬱症的發生，藉此，利用本發明之居家式生理訊號量測之情緒分析儀便可供使用者隨時監測個人情緒狀態，使用者可隨時在家中了解個人目前生理心理狀況，即時管理個人情緒傾向，紓解負面情緒，達到有效提升個人身心靈健康的效果。

請一併參閱第九圖所示，本發明之居家式生理訊號量測之情緒分析儀，係進一步進行實務測驗，乃挑選年齡20~25歲、教育程度大學以上、性別為男性共有23名受測者進行實驗。實驗環境為一密閉式寂靜無干擾且恆溫之空間，實驗的流程如下所述：A.漢氏憂鬱量表評估：受測者填寫基本資料，以口頭方式對受測者進行漢氏憂鬱量表評估；B.生理訊號量測：對受測者雙手內側、右肩斜方肌、右腳外側等部位以酒精棉片擦拭，以對受測者黏貼五種生理訊號感測器，並測試系統是否正確收到五種生理訊號；C.情緒影片刺激：播放情緒刺激影片並同時開始擷取五種生理訊號，請一併參閱第十圖所示，該情緒刺激影片係主要包含開心、悲 傷、恐懼及噁心四種不同情緒區段，該四個情緒區段係可採隨機排序播放，影片內容之情緒刺激圖片是由國際情緒圖片系統〔International Affective Picture System，IAPS〕挑選出來，每一情緒區段的刺激時間皆為30秒，於兩種情緒區段間係有間隔30秒之休息區段，該休息區段係以黑底白色十字架為休息區段影像畫面；D.訊號前處理；E.特徵參數計算分析；F.漢氏憂鬱量表及生理訊號量測結果分析：於實驗中之漢氏憂鬱量表評估，其得分若小於7分者則為目前並無憂鬱傾向之正常人，得分介於7~18分者為疑似憂鬱傾向患者，而得分高於18分者則為重憂鬱症患者，於受測後，該23名受測者中漢氏憂鬱量表得分大於7分有5名，小於7分有18名，再以得分大於7分之5名有憂鬱傾向者為組1，另使得分小於7分之18名無憂鬱傾向之正常人為組2，請參閱本發明之表一及表二所示，分別為有憂鬱傾向者之組1及無憂鬱傾向之正常人之組2使用本發明之居家式生理訊號量測之情緒分析儀進行量測後之結果數據。

繼之，再運用統計學中的無母數分析法，對組1及組2之所有特徵參數進行其顯著性之分類，其詳細統計結果如表三所示，於表三中標有星號者表示其p-Value<0.1有顯著性差異，由表三中可見分別有數個參數同時在多種情緒下有顯著性差異，包括心電訊號中代表著心跳速率變化幅度的RR區間標準差參數「ECG-HRV-SDNN」，在開心與恐懼的情緒皆有顯著性差異，心電訊號中代表著RR區間與RR區間之間差值的標準差參數「ECG-HRV-SDSD」，分別在開心與噁心的情緒有顯著性差異，末梢血流量訊號中代表著週期中最大波峰振幅的參數「PPG-Pluse Height Max」，在恐懼及噁心的情緒下擁有顯著性差異，除此之外仍有多個特徵參數在不同情緒下對於組1及組2的區分有顯著性差異，其中又以噁心的情緒下有最多特徵參數有顯著性差異。

又本發明之實務測驗分析係再細分成「開心」、「悲傷」、「恐懼」及「噁心」四種情緒獨立進行組1與組2的分類，並且使用逐步回歸挑選特徵參數，請參閱表四為針對「開心」情緒中以逐步回歸統計檢定出有顯著性的特徵參數，表五為區別分析分類率統計表，由表五中可得知「開心」情緒下的分類正確率達87%，又由表六之交叉驗證率分類率統計表中可得知「開心」情緒下的交叉驗證率也達87%。

故由表四之逐步回歸統計表、表五之區別分析分類率統計表及表六之交叉驗證率分類率統計表之數據顯示可知，本發明之居家式生理訊號量測之情緒分析儀之量測效果係極為優異。另再針對「悲傷」、「恐 懼」及「噁心」等情緒以逐步回歸統計檢定、區別分析分類率統計及交叉驗證率分類率統計出之正確率亦皆高達85%~95%，故本發明之居家式生理訊號量測之情緒分析儀之量測分類效果係為顯著優異。

故由以上測試結果可知，本發明之居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法的各模組頻率響應及訊號雜訊比都符合研究需求，並成功由五種生理訊號分析多種特徵參數，在具有憂鬱傾向的受測者與正常人的生理訊號參數分析上，能由結果中證明情緒確實與生理訊號之間有著一定的關聯性。

由上述結構及實施方式可知，本發明係具有如下優點：

1.本發明之居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法係可由心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號等五種生理訊號之波形顯示及特徵參數之運算，便可清楚監測掌握個人的情緒狀態，於此，使用者即可隨時在家檢視個人生理心理狀況，若有負面情緒，便可即時進行舒緩與治療，以防止憂鬱症等發生者。

2.本發明之居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法係於擷取心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號等生理訊號後，再利用放大器將訊號放大，並由濾波器濾除不當之雜訊干擾，以提高訊號品質、降低訊號失真度，續再進行訊號前處理，以使該生理訊號經去基線漂移及訊號平滑化後，增強該五種生理訊號之特徵，藉此，以提高各訊號之波形及特徵分析之準確度者。

綜上所述，本發明實施例確能達到所預期功效，又其所揭露之具體構造，不僅未曾見諸於同類產品中，亦未曾公開於申請前，誠已 完全符合專利法之規定與要求，爰依法提出發明專利之申請，懇請惠予審查，並賜准專利，則實感德便。

(1)‧‧‧生理訊號擷取模組

(11)‧‧‧心電訊號擷取模組

(12)‧‧‧肌電訊號擷取模組

(13)‧‧‧末梢血流量訊號擷取模組

(14)‧‧‧膚電反應訊號擷取模組

(15)‧‧‧皮膚溫度訊號擷取模組

(2)‧‧‧生理訊號處理模組

(21)‧‧‧微處理器

(22)‧‧‧資料儲存單元驅動電路

(23)‧‧‧顯示單元驅動電路

(3)‧‧‧外部處理模組

(31)‧‧‧資料儲存單元

(32)‧‧‧顯示單元

Claims (8)

1. 一種居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，其實施步驟係包含：A.生理訊號量測：係設有生理訊號擷取模組，該生理訊號擷取模組係至少包含有心電訊號擷取模組、肌電訊號擷取模組、末梢血流量訊號擷取模組、膚電反應訊號擷取模組及皮膚溫度訊號擷取模組其中之一，並使該心電訊號擷取模組、肌電訊號擷取模組、末梢血流量訊號擷取模組、膚電反應訊號擷取模組及皮膚溫度訊號擷取模組各耦接有感測器，再將該生理訊號擷取模組至少包含之心電訊號擷取模組、肌電訊號擷取模組、末梢血流量訊號擷取模組、膚電反應訊號擷取模組及皮膚溫度訊號擷取模組其中之一感測器黏貼在受測者身上部位，以供偵測接收該受測者身體之心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號；B.情緒影片刺激：係播放情緒刺激影片，並同時開始擷取五種生理訊號，該情緒刺激影片係主要包含「開心」、「悲傷」、「恐懼」及「噁心」四種不同情緒影片；C.特徵參數計算分析：續該至少由心電訊號擷取模組、肌電訊號擷取模組、末梢血流量訊號擷取模組、膚電反應訊號擷取模組及皮膚溫度訊號擷取模組其中之一感測器接收到之心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號係傳送至一生理訊號處理模組之微處理器，繼經由該 微處理器內載程式進行訊號前處理以增強其訊號特徵後，再由該微處理器內載程式進行特徵參數計算與分析；D.憂鬱傾向生理訊號量測結果分析：復由該微處理器利用逐步迴歸分析法挑選「開心」、「悲傷」、「恐懼」及「噁心」四種情緒影片刺激下之心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號中具有顯著性之特徵參數，又利用區別分析法統計出該「開心」、「悲傷」、「恐懼」及「噁心」四種情緒顯著特徵參數的變異程度，以評估受測者的憂鬱傾向，並將其評估結果呈現於一與該微處理器相耦接之顯示單元上。
2. 如申請專利範圍第1項所述居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，其中，該生理訊號處理模組之訊號前處理係至少包含去基線漂移及訊號平滑化其中之一。
3. 如申請專利範圍第1項所述居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，其中，該訊號前處理係至少包含該心電訊號、肌電訊號、末梢血流量訊號、膚電反應訊號及皮膚溫度訊號其中之一之訊號處理，該心電訊號處理主要為R波偵測，乃增強心電圖訊號R波的能量，接著以二階微分計算出該段心電訊號的極大值及極小值，並決定一閾值，再對該段訊號進行R波偵測，以準確擷取出R波的位置及發生的時間，又該肌電訊號的訊號處理為全波整流及訊號平滑化，另該末梢血 流量訊號其訊號處理主要為波峰及波谷偵測，其波峰可等同於心電訊號中的R波，以由末梢血流量訊號中的波峰及波谷位置及間距時間計算出相關特徵，又該膚電反應訊號之訊號處理主要為偵測SCR波，乃將收取到之訊號數值轉換為電導，接著擷取SCR波的波峰及起始點與結束點，復該皮膚溫度訊號係將所擷取到的皮膚溫度訊號進行訊號平滑化濾波後，依公式換算為攝氏溫度。
4. 如申請專利範圍第1項所述居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，其中，該特徵參數計算分析中係包含有心電訊號之特徵參數運算，該心電訊號之特徵參數係進一步至少包含有心跳率、RRI平均值、SDNN、變異係數、NN50、pNN50、SDSD及R-MSSD其中之一，係分述如下：a.心跳率：計算受測者測量時心跳率，以每分鐘心跳次數為單位；b. RRI平均值：計算該區段心電訊號所有RRI之平均值，以秒為單位，；c. SDNN〔Standard Deviation of Normal to Normal〕：計算該區段心電訊號RRI之間的標準差，以秒為單位，；d.變異係數：計算NNI的變異係數，以百分比為單位，； e. NN50：計算該段心電訊號中NNI超過50毫秒〔ms〕的次數，以次為單位；f. pNN50：計算該段心電訊號中NN50次數與總NNI次數的比例，以百分比為單位，；g. SDSD：計算該段心電訊號中RRI與RRI之間差距的標準差，以秒為單位，該RRII值為RRI與RRI之間的差值，；h. R-MSSD：計算該段心電訊號中RRII平方和的均方根，以秒為單位，。
5. 如申請專利範圍第1項所述居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，其中，該特徵參數計算分析中係包含有肌電訊號之特徵參數運算，該肌電訊號之特徵參數係進一步至少包含有EA值及RMS值其中之一，係分述如下：a. EA值：係計算該段肌電訊號的平均強度，以振幅為單位，；b. RMS值：係計算該段肌電訊號的平均能量，以振幅為單位，。
6. 如申請專利範圍第1項所述居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，其中，該特徵參數計算分析中係包 含有末梢血流量訊號之特徵參數運算，該末梢血流量訊號之特徵參數係進一步至少包含有週期起始時間平均、週期最大值及最小值、週期結束時間平均、心臟週期、能量大小、訊號持續時間、訊號帶寬、訊號帶寬乘積及訊號維數其中之一，係分述如下：a.週期起始時間平均：計算該段末梢血流量訊號，每個週期起始點至週期最大值時間間隔之平均值；b.週期最大值及最小值：計算該段末梢血流量訊號，週期的最大值與最小值；c.週期結束時間平均：計算該段末梢血流量訊號，每個週期最大值至週期結束點時間間隔之平均值；d.心臟週期：計算該段末梢血流量訊號，每個週期起始點至週期結束點時間間隔之平均值；e.能量大小：計算該段末梢血流量訊號總能量大小，；f.訊號持續時間〔Time Duration〕：計算該段末梢血流量訊號的持續時間，， 其中；g.訊號帶寬〔Bandwidth〕：計算該段末梢血流量 號，訊號的帶寬，；h.訊號帶寬乘積〔Time Bandwidth Product〕：計算方式為將該段末梢血流量訊號的訊號持續時間乘上訊號帶寬，即為訊號帶寬乘積；i.訊號維數〔Dimensiondity〕：計算方式為將該段末梢血流量訊號的兩倍訊號帶寬乘積再加上一維，即為訊號維數。
7. 如申請專利範圍第1項所述居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，其中，該特徵參數計算分析係包含有膚電反應訊號之特徵參數運算，該膚電反應訊號之特徵參數係進一步至少包含有SCR起始時間總和、SCR波峰振幅總和、SCR波峰能量總和、SCR一半反應總和、SCR次數、平均值、均方根值、能量大小、訊號持續時間、訊號帶寬、訊號帶寬乘積、訊號維數、一階微分平均值及訊號衰變率其中之一，係分述如下：a. SCR起始時間總和：計算該段膚電反應訊號，每個SCR波形起始點至SCR最大值時間間隔之總和；b. SCR波峰振幅總和：計算該段膚電反應訊號，每個SCR波峰之振幅大小減去SCR起始點之振幅大小的總和；c. SCR波峰能量總和：計算方式為每個SCR波形的 0.5倍起始時間總和乘上波峰振幅總和之總和；d. SCR一半反應總和：計算方式為每個SCR波形的0.5倍波峰振幅減去起始點振幅之總和；e. SCR次數：計算方式為該段膚電反應訊號出現SCR波形的次數；f.平均值：計算該段膚電反應訊號之平均值；g.均方根值：計算該段膚電反應訊號之均方根；h.能量大小：計算該段膚電反應訊號總能量大小， i.訊號持續時間〔Time Duration〕：計算該段膚電反應訊號的持續時間，，其中；j.訊號帶寬〔Bandwidth〕：計算該段膚電反應訊號，訊號的帶寬，；k.訊號帶寬乘積〔Time Bandwidth Product〕：計算方式為將該段膚電反應訊號的訊號持續時間乘上訊號帶寬，即為訊號帶寬乘積；l.訊號維數〔Dimensiondity〕：計算方式為將該段膚 電反應訊號的兩倍訊號帶寬乘積再加上一維，即為訊號維數；m.一階微分平均值：計算方式為將該段膚電反應訊號每點皆求一階微分，並再取所有值之平均值， n.訊號衰變率：計算方式為計算訊號的一階微分小於0的數值總數，占該段訊號點數之總數的百分比。
8. 如申請專利範圍第1項所述居家式憂鬱傾向生理訊號之情緒分析方法，其中，該特徵參數計算分析中係包含有皮膚溫度訊號之特徵參數運算，該皮膚溫度訊號之特徵參數係進一步至少包含有計算平均值、標準差及均方根值其中之一。