[发明专利]精神分裂症高风险人群自主神经功能数据处理方法及装置

说明书

本发明公开了一种精神分裂症高风险人群自主神经功能数据处理方法及装置，其中，评估方法包括以下步骤：S1、基于自主神经试验获取不同测试状态下的人体生理信息；S2、根据心率变异性信号计算原理得到不同测试状态下的HRV参数；S3、根据HRV参数特征评估自主神经功能的平衡状态；S4、建立SVM精神分裂症高风险人群自主神经功能评估模型，获得对于精神分裂症高风险人群自主神经功能数据处理结果。本发明属于计算机辅助评估技术领域，可根据HRV参数实现精神分裂症高风险人群的无创、动态评估，简便易行，能有较好的临床实用性。

技术领域

本发明涉及计算机辅助评估技技术领域，具体涉及一种基于心率变异性的精神分裂症高风险人群自主神经功能数据处理方法及装置。

背景技术

精神分裂是一种常见的重性精神问题，其临床评估与评价依赖医生的经验和高风险人群的主观判断，容易导致误诊和漏诊。精神分裂症所产生的家庭负担约占全部各类疾病负担中的20％，超过了心血管、呼吸系统以及恶性肿瘤等的负担比例。

目前临床上主要依靠各种评分量表及医师经验对精神分裂症高风险人群的自主功能的失调程度及预后进行评价，不仅具有很强的主观性和滞后性，更无法对高风险人群进行早期预警和预防。因此，客观地评估精神分裂症高风险人群的自主神经功能，并寻求客观有效的评估方法一直是科学领域关注和研究的热点。

研究已证实可通过EEG、PET和fMRI等手段探测高风险人群大脑活动，但这些方法时间分辨率不高且造价昂贵以及维护成本高，现有范式不具有个性化，评估结果主要通过医师的主观判断和量表评分，难以涉及高风险人群的整体失调情况，检测方案取决于各项检测的后期分析结果，且不能根据检测结果动态调整，大大降低了检测及评估的有效性，这样的评估方式不能客观、量化地反映高风险人群在早期及康复中的恢复状况。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种精神分裂症高风险人群自主神经功能数据处理方法及装置，该方法能够快速、客观、量化地评估精神分裂症高风险人群在静息期、压力期及恢复期的自主神经功能，从而实现精神分裂症高风险人群的自主神经功能状况评估。该方法有利于提高检测效率，实现早期预警及预后，降低成本。

本发明的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种精神分裂症高风险人群自主神经功能数据处理方法，所述数据处理方法包括以下步骤：

S1、基于自主神经试验获取不同测试状态下的人体生理信息，依据不同的自主神经测试对自主神经功能有不同的应激刺激功能，采集被试在自主神经试验中的心电信号；并根据心率变异性信号计算原理得到不同测试状态下的HRV时域、频域、非线性动力学特征参数；其中，所述采集被试在自主神经试验中的心电信号采用心电脉搏波方法采集精神分裂症高风险人群在整个试验过程中的心电数据；

S2、根据步骤S1获取的HRV时域、频域、非线性动力学参数特征量化评估自主神经系统中交感神经与副交感神经的平衡状态；

S3、在定量评估自主神经系统平衡状态的基础上，建立SVM精神分裂症高风险人群自主神经功能评估模型；将采集到的样本随机分为训练组和测试组，HRV参数作为特征输入SVM分类器，获得对于精神分裂症高风险人群自主神经功能数据处理结果；其中，所述SVM精神分裂症高风险人群自主神经功能评估模型用于对比静息期、压力期和恢复期的参数变化。

进一步地，所述步骤S1中自主神经试验的方法包括以下步骤：

S11、四分钟静息测试，被试保持坐姿，身体放松，均匀自主呼吸；

S12、休息30秒，然后三分钟心算测试，被试根据录音提示判断数字的奇偶性，并在心里默记奇偶数字的个数，每两秒钟播报一次，播报结束时记录被试判断奇偶数字的个数；

S13、休息30秒，然后3分钟深呼吸测试，被试根据录音提示保持5秒钟吸气和5秒钟呼气，每分钟重复6次呼吸；