[发明专利]基于心率变异性和呼吸变异性的焦虑状态数据管理方法及装置

权利要求书

1.一种基于心率变异性和呼吸变异性的焦虑状态数据管理方法，其特征在于，应用于所述基于心率变异性和呼吸变异性的焦虑状态数据管理装置中采集分析设备，所述方法包括：

获取用户的心电信号数据和呼吸波形信号数据；

根据用户的心电信号数据，解析出实时心率分析数据；

根据用户的呼吸波形信号数据，解析实时呼吸率分析数据；

根据实时心率分析数据和实时呼吸率分析数据，解析出分实时综合焦虑状态数据；

发送实时数据包给云端服务器；所述实时数据包，包括：实时心率分析数据、实时呼吸率分析数据和实时综合焦虑状态数据；

发送实时数据包给便携式人机交互模块。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述心电信号数据，包括：SDNN、三角形指数HRV、SDANN、RMSSD、全程心跳数THB和心电NN间期均值；所述心率分析数据为心率变异系数CV_h；

解析出实时心率分析数据，包括：

根据公式(1)，计算出心率变异趋势TV_h，

其中，X为校准系数；

根据公式(2)，计算出心率变异系数CV_h，

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述呼吸波形信号数据，包括呼吸周期TT、呼吸周期平均值SDTT、BRV_TI、SDATT、RMSSDTT；

其中，SDTT为全部呼吸周期间标准差，按下式(3)计算，

SDATT为，将全部记录的呼吸周期，按记录的时间顺序每5分钟为一个时间段，连续地划成若干个时间段，先计算每5分钟时间段内呼吸周期的平均值，再计算这若干个平均值的标准差，按下式(4)计算，

其中，N为测评时长有N个5min，为第i个5分钟呼吸周期TT均值，为N个的均值；

RMSSDTT为，全程相邻呼吸周期之差的均方根值，按下式(5)计算，

BRV_TI为，呼吸周期的总个数除以呼吸周期直方图的高度；

所述呼吸率分析数据为呼吸变异系数CV_b；

解析实时呼吸率分析数据，包括：

根据公式(6)，计算出呼吸率变异均值AVG_b,

根据公式(7)，计算出呼吸率变异系数CV_b，

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述综合焦虑状态数据为心肺变异系数CV_hb；

解析出分实时综合焦虑状态数据，包括：

根据公式(8)计算出心肺变异系数，

CV_hb＝((1-CV_h)*a+CV_b*(1-a))*100    (8)

其中，a为心肺权重系数，取值在(0,1)区间。

5.一种基于心率变异性和呼吸变异性的焦虑状态数据管理方法，其特征在于，应用于所述基于心率变异性和呼吸变异性的焦虑状态数据管理装置中云端服务器，所述方法包括：

建立数据库；

接收运算分析模块的实时心率分析数据、实时呼吸率分析数据和实时综合焦虑状态数据，并存入数据库，作为历史心率分析数据、历史呼吸率分析数据和历史综合焦虑状态数据；

发送历史数据包；所述历史数据包，包括：历史心率分析数据、历史呼吸率分析数据和历史综合焦虑状态数据。

6.一种基于心率变异性和呼吸变异性的焦虑状态数据管理方法，其特征在于，应用于所述基于心率变异性和呼吸变异性的焦虑状态数据管理装置中便携式人机交互模块，所述方法包括：

接收实时数据包和历史数据包；接收用户观测数据请求，展示对应的实时数据包或者对应的历史数据包。