一种疲劳程度评价的判断处理系统及其疲劳判断方法与流程

本发明涉及医疗器械技术领域，特别地是一种疲劳程度评价的判断处理系统及其疲劳判断方法。

背景技术：

近些年来，随着我国社会及经济的迅速发展，现代的生活方式导致生活节奏和压力迅速增加，慢性疲劳已经成为影响我国国民健康及生产生活的重要问题，而慢性疲劳的累积和加剧，可能导致过劳死的发生。因此，重视预防医学，及时发现慢性疲劳，预防慢性疲劳的进一步发展非常重要。此外，慢性疲劳综合征(cfs)的概念也引起医学界重视，cfs通常是由感冒或其他疾病引发，患者突然出现慢性疲劳症状，并长期伴有低热、头痛、淋巴结肿大、肌肉疼痛、无力、思维和注意力受损、抑郁情绪和睡眠障碍等症状，同时出现不明原因的严重全身不适。然而，我国目前的疲劳研究相对滞后，从政府到各个医疗机构尚未给予足够重视，慢性疲劳、过劳死、慢性疲劳综合征仍然没有得到科学的解释。尽管疲劳是最为常见的临床主诉，但往往被医生所忽视，不能及时发现慢性疲劳症状，也不能及时处理。企业的疲劳管理也已经成为一个重要的问题。

但到目前为止，尚没有可靠的能够客观评估疲劳程度的指标和方法。目前常用的依靠主观自我报告的方法不能准确评估疲劳程度。比如国内外常用的疲劳评价量表查尔德疲劳量表(chalderfatiguescale),通过受试者回答11个(或14个，存在2个版本)与疲劳相关的问题，从而判定受试者的疲劳程度。这种评估方法很容易受到主观因素影响，如受试者对于题目的理解不同、受试者隐瞒自己的真实感受、或受试者只是随意填写等。因此，这种使用量表让受试者自己报告自觉症状的方法，不能准确、客观地评估症状的程度。因此需要提供一种疲劳程度评价的判断处理系统及其疲劳判断方法来解决现有技术存在的问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种通过分析心电图数据和/或脉搏波数据得到客观的生物信息，即自主神经功能指标，用自主神经功能指标来评价受试者的疲劳程度的系统和方法，能够客观评估疲劳状态，不受受试者主观因素影响，不依赖于受试者的主观报告，测量方法简便易行。

本发明通过以下技术方案实现的：

一种疲劳程度评价的判断处理系统，包括疲劳评价系统；所述疲劳评价系统包括输入装置、生物特征信息采集分析装置、评价部、存储部和输出装置；输入装置，所述输入装置用于输入受试者的数据；

生物特征信息采集分析装置，所述生物特征信息采集分析装置用于采集受试者的心电图数据和/或脉搏波数据，对受试者的交感神经和副交感神经的工作或活性情况进行量化；自主神经功能指标的分析方法：从频域的低频分量计算出lf值，从高频分量计算出hf值；从而分析获得自主神经功能指标；其中，lf值是表示受试者交感神经系统活性的指标，hf值是表示受试者副交感神经系统活性的指标；

存储部，所述存储部用于存储表示自主神经功能指标和表示疲劳状态的疲劳评价指标之间的第一相关关系信息以及自主神经功能指标和年龄之间的第二相关关系信息；

评价部，所述评价部用于接收由所述生物特征信息采集分析装置测定的受试者的表示自主神经工作情况的lf值和hf值，并获得{lf+hf}值、lf/hf值；所述评价部通过从所述存储部取得与受试者的自主神经工作情况的生物信息相对应的疲劳评价指标和自主神经功能年龄或脑年龄，并基于取得的疲劳评价指标的值，对受试者的疲劳状态进行评价，并判定受试者的自主神经功能年龄或脑年龄；

输出装置，所述输出装置用于输出所述评价部的疲劳度评价结果。

进一步地，所述第一相关关系信息是对从多个受试者处得到的自主神经功能指标和疲劳状态指标进行统计分析而生成的；所述第二相关关系信息是对从多个受试者处得到的自主神经功能指标和年龄进行统计分析而生成的。

进一步地，所述自主神经功能指标包括自主神经系统整体活动值、交感神经系统活动值和副交感神经系统活动值。

进一步地，所述生物特征信息采集分析装置利用心电图数据和/或脉搏波数据，分析自主神经功能的方法包括心跳间隔频率分析法、快速傅里叶变换法、最大熵法以及其他任何获得自主神经功能指标的方法；通过自主神经功能分析方法获得自主神经功能指标。

进一步地，所述生物特征信息采集分析装置为心电图仪、脉搏仪、自主神经测量装置中的其中一种。

进一步地，所述输入装置为键盘、鼠标、触控面板或其他任何能够实现输入功能的装置。

进一步地，所述输出装置为显示器、打印机或其他任何可以实现输出功能的装置。

进一步地，一种基于疲劳程度评价的判断处理系统进行疲劳判断的方法，包括以下步骤：

s1、通过输入装置输入受试者的数据；

s2、通过生物特征信息采集分析装置采集受试者的心电图数据和/或脉搏波数据，对受试者的交感神经和副交感神经的工作或活性情况进行量化；对受试者的交感神经和副交感神经的工作或活性情况进行量化；从频域的低频分量计算出lf值，从高频分量计算出hf值；从而分析获得自主神经功能指标；

s3、采用存储部存储表示自主神经功能指标和表示疲劳状态的疲劳评价指标之间的第一相关关系信息以及自主神经功能指标和年龄之间的第二相关关系信息；

s4、通过评价部接收由所述生物特征信息采集分析装置测定的受试者的表示自主神经工作情况的lf值和hf值，并获得{lf+hf}值、lf/hf值；所述评价部通过从所述存储部取得与受试者的自主神经工作情况的生物信息相对应的疲劳评价指标和自主神经功能年龄，并基于取得的疲劳评价指标的值，对受试者的疲劳状态进行评价，并判定受试者的自主神经功能年龄或脑年龄；

s5、通过输出装置输出所述评价部的疲劳度评价结果。

进一步地，所述步骤s4中，采用视觉模拟快速评估法评估疲劳相关的心理健康指标；每一指标得分范围为0～100分，得分越高表明程度越强，得分越低表明程度越弱。或者疲劳评价指标为通过与疲劳有关的问诊和/或量表测定疲劳相关的心理健康指标。

进一步地，所述步骤s5中，所述输出装置输出的疲劳度评价结果为疲劳评价指标的值或与疲劳评价指标的值相对应的评语。

本发明的有益效果：

本发明通过生物特征信息采集分析装置采集受试者的心电图数据和/或脉搏波数据，对受试者的交感神经和副交感神经的工作或活性情况进行量化；从频域的低频分量计算出lf值，从高频分量计算出hf值；从而分析获得自主神经功能指标，并通过评价部接收由生物特征信息采集分析装置测定的受试者的表示自主神经工作情况的lf值和hf值，并获得{lf+hf}值、lf/hf值；同时，评价部通过从存储部取得与受试者的自主神经工作情况的生物信息相对应的疲劳评价指标和自主神经功能年龄或脑年龄，并基于取得的疲劳评价指标的值，对受试者的疲劳状态进行评价，并判定受试者的自主神经功能年龄或脑年龄；本发明能够客观评估疲劳状态，不受受试者主观因素影响，不依赖于受试者的主观报告，测量方法简便易行。

附图说明

图1为本发明实施例疲劳评价系统结构示意图；

图2为本发明实施例疲劳评价流程图；

图3为本发明实施例年龄与心电图指标相关关系表；

图4为本发明实施例20岁年龄组疲劳指标与心电图指标相关关系表；

图5为本发明实施例30岁年龄组疲劳指标与心电图指标相关关系表；

图6为本发明实施例50岁年龄组疲劳指标与心电图指标相关关系表。

具体实施方式

下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此以本发明的示意下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此以本发明的示意性实施例及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后、上端、下端、顶部、底部……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其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至少一个该特征；另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

参照图1，一种疲劳程度评价的判断处理系统，包括疲劳评价系统100；所述疲劳评价系统100包括输入装置110、生物特征信息采集分析装置120、评价部130、存储部140和输出装置150；

输入装置110，所述输入装置110用于输入受试者的数据；

生物特征信息采集分析装置120，所述生物特征信息采集分析装置120用于采集受试者的心电图数据和/或脉搏波数据，对受试者的交感神经和副交感神经的工作或活性情况进行量化；从频域的低频分量计算出lf值，从高频分量计算出hf值；从而分析获得自主神经功能指标；其中，lf值是表示受试者交感神经系统活性的指标，hf值是表示受试者副交感神经系统活性的指标；存储部140，所述存储部140用于存储表示自主神经功能指标和表示疲劳状态的疲劳评价指标之间的第一相关关系信息以及自主神经功能指标和年龄之间的第二相关关系信息；

评价部130，所述评价部130用于接收由所述生物特征信息采集分析装置120测定的受试者的表示自主神经工作情况的lf值和hf值，并获得{lf+hf}值、lf/hf值；所述评价部130通过从所述存储部140取得与受试者的自主神经工作情况的生物信息相对应的疲劳评价指标和自主神经功能年龄，并基于取得的疲劳评价指标的值，对受试者的疲劳状态进行评价，并判定受试者的自主神经功能年龄或脑年龄；

输出装置150，所述输出装置150用于输出所述评价部130的疲劳度评价结果。

具体的，本实施例方案中，所述第一相关关系信息是对从多个受试者处得到的自主神经功能指标和疲劳状态指标进行统计分析而生成的；所述第二相关关系信息是对从多个受试者处得到的自主神经功能指标和年龄进行统计分析而生成的。

需要说明的是，存储部140中存储了“表示疲劳状态的疲劳评价指标”和“自主神经功能指标”之间的相关关系信息。该相关关系信息通过对从大量受试者处得到的“表示疲劳状态的疲劳评价指标”和“根据心电图数据得到的心率变异性指标”进行统计分析而生成。存储部140中还存储了“自主神经功能指标”和“年龄”之间的相关关系信息。该相关关系信息通过对从大量受试者处得到的“自主神经功能指标”和“年龄”进行统计分析而生成。

具体的，本实施例方案中，所述自主神经功能指标包括自主神经系统整体活动值、交感神经系统活动值和副交感神经系统活动值。需要说明的是，自主神经系统整体活动值(logtp)，交感神经系统活动值(loglf)，副交感神经系统活动值(loghf)，可以评价受试者的疲劳、精神压力、躯体压力、活力、疼痛等心理健康状态和疲劳状态，作为评价的客观指标。

具体的，本实施例方案中，所述生物特征信息采集分析装置120利用心电图数据和/或脉搏波数据分析自主神经功能的方法包括心跳间隔频率分析法、快速傅里叶变换法和最大熵法。需要说明的是，自主神经功能指标为：hf值(高频值，表示副交感神经活性)，lf值(低频值，表示交感神经活性)，tp(总功率，表示自主神经整体活性)。利用心电图数据获得的自主神经功能指标和利用脉搏波数据获得的自主神经功能指标具有高度的相关性，因此，可以同时利用这两种数据或其中任一种数据分析获得自主神经功能指标。

具体的，本实施例方案中，物特征信息采集分析装置120是一种用于采集并分析受试者生物特征信息的装置。在此，受试者的生物特征信息指心率数据或脉搏数据或加速度脉搏波数据。这些生物特征信息将被分析，从而对受试者的交感神经和副交感神经的工作或活性情况进行量化。在此，对受试者的心率数据或脉搏数据或加速度脉搏波数据进行频率分析，从频域的低频分量计算出lf值，从高频分量计算出hf值。一般来说，lf值是表示受试者交感神经系统活性的指标，hf值是表示受试者副交感神经系统活性的指标。可以使用市售的心电图仪，或脉搏仪，或自主神经测量装置作为生物特征信息采集分析装置120。

具体的，本实施例方案中，所述输入装置110为键盘、鼠标、触控面板或其他任何能够实现输入功能的装置。

具体的，本实施例方案中，所述输出装置150显示器、打印机或其他任何可以实现输出功能的装置。

参照图2，具体的，本实施例方案中，一种基于疲劳程度评价的判断处理系统进行疲劳判断的方法，包括以下步骤：

s1、通过输入装置110输入受试者的数据；

s2、通过生物特征信息采集分析装置120采集受试者的心电图数据和/或脉搏波数据，对受试者的交感神经和副交感神经的工作或活性情况进行量化；对受试者的交感神经和副交感神经的工作或活性情况进行量化；从频域的低频分量计算出lf值，从高频分量计算出hf值；从而分析获得自主神经功能指标；

s3、采用存储部140存储表示自主神经功能指标和表示疲劳状态的疲劳评价指标之间的第一相关关系信息以及自主神经功能指标和年龄之间的第二相关关系信息；

s4、通过评价部130接收由所述生物特征信息采集分析装置120测定的受试者的表示自主神经工作情况的lf值和hf值，并获得{lf+hf}值、lf/hf值；所述评价部130通过从所述存储部140取得与受试者的自主神经工作情况的生物信息相对应的疲劳评价指标和自主神经功能年龄或脑年龄，并基于取得的疲劳评价指标的值，对受试者的疲劳状态进行评价，并判定受试者的自主神经功能年龄或脑年龄；

s5、通过输出装置150输出所述评价部130的疲劳度评价结果。

具体的，本实施例方案中，所述步骤s5中，所述输出装置150输出的疲劳度评价结果为疲劳评价指标的值或与疲劳评价指标的值相对应的评语。

具体的，本实施例方案中，我们将出示从202个受试者为对象进行疲劳度评价的实验结果中得到的“表示疲劳状态的疲劳评价指标”和“根据心电图数据得到的心率变异性指标”之间的相关关系的结果。

自主神经功能指标(心率变异性指标)，包括低频(lf，表示交感活性，值越高表明活性越强)，高频(hf，表示副交感活性，值越高表明活性越强)，lf/hf(低频与高频的比值，表示何种自主神经活动占优势，值越高表明交感活性越占优势)，总功率(tp＝lf+hf)，表示总的自主神经活性，值越高表明活性越强)；用视觉模拟快速评估法(visualanalogyscale，vas)评估九项疲劳相关的心理健康指标(疲劳、心理压力、躯体压力、抑郁、活力、焦虑、易激惹、认知功能、疼痛)，每一指标得分范围为0～100分，得分越高表明程度越强，得分越低表明程度越弱。

下面将从实验结果中得到的相关关系有无示于图3～图6。每一格中上层的数据表示相关系数(r值)，下层的数据显著性概率(p值)。

在此，当“r值＜-0.2或0.2＜r值”且“p值＜0.05”时，可视为“表示受试者的疲劳状态的疲劳评价指标”和“受试者的心电图数据得到的心率变异性指标”之间具有相关关系。此外，对于“r值＜-0.2或0.2＜r值”且“0.05＜p值＜0.1”的情况，可视为“表示受试者的疲劳状态的疲劳评价指标”和“受试者的心电图数据得到的心率变异性指标”之间具有相关关系的可能性较高。另一方面，对于“0.1＜p值”或“-0.2＜r值＜0.2”的情况，可视为“表示受试者的疲劳状态的疲劳评价指标”和“受试者的心电图数据得到的心率变异性指标”之间没有相关关系。

在图3～图6中，对于可视为具有相关关系的组合，以虚线框框住了r值以及p值。此外，对于可视为具有相关关系的可能性较高的组合，对r值以及p值进行了下划线。

首先，对图3进行说明。根据实验结果可知，logtp(表示总的自主神经活性)与年龄具有负相关性。这表明年龄越大，总的自主神经活性越低。loghf(表示副交感神经活性)与年龄具有负相关性。这表明年龄越大，副交感神经活性越低。loglf(表示交感神经活性)与年龄具有负相关性。这表明年龄越大，交感神经活性越低。以上结果说明，不同年龄阶段自主神经功能活性不同，根据自主神经功能指标，可以计算受试者的自主神经功能年龄或脑年龄。

接着，对图4进行说明。图3表示在20岁年龄组“表示疲劳状态的疲劳评价指标”和“根据心电图数据得到的心率变异性指标”之间的相关关系的结果。根据图3结果可知，loglf/hf(表示交感神经活性与副交感神经活性的比值)与疼痛具有正相关性。这表明疼痛越严重，则交感神经活性与副交感神经活性比值越高。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者交感神经活性与副交感神经活性比值越高，则受试者疼痛程度越高。

此外，logtp(表示总的自主神经活性)与易激惹/发怒具有负相关性的可能性较高。这表明易激惹/发怒程度越严重，则总的自主神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者总的自主神经活性越低，则受试者的易激惹/发怒程度越高。

此外，loghf(表示副交感神经活性))与易激惹/发怒具有负相关性的可能性较高。这表明易激惹/发怒程度越严重，则副交感神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者副交感神经活性越低，则受试者的易激惹/发怒程度越高。

此外，loglf(表示交感神经活性)与精神压力具有负相关性。这表明精神压力越大，则交感神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者交感神经活性越低，则受试者的精神压力度越大。

接下来，对图5进行说明。图4表示在30岁年龄组“表示疲劳状态的疲劳评价指标”和“根据心电图数据得到的心率变异性指标”之间的相关关系的结果。根据图4结果可知，logtp(表示总的自主神经活性)与活力具有正相关性的可能性较高。这表明活力越强，则总的自主神经活性越高。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者总的自主神经活性越高，则受试者的活力越高。

此外，logtp(表示总的自主神经活性)与认知功能下降具有负相关性。这表明认知功能下降程度越严重，则总的自主神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者总的自主神经活性越低，则受试者的认知功能下降越严重。

此外，loghf(表示副交感神经活性)与活力具有正相关性。这表明活力越强，则副交感神经活性越高。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者副交感神经活性越高，则受试者的活力越高。

此外，loglf(表示交感神经活性)与认知功能下降具有负相关性。这表明认知功能下降程度越严重，则交感神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者交感神经活性越低，则受试者的认知功能下降越严重。

接下来，对图6进行说明。图5表示在50岁年龄组“表示疲劳状态的疲劳评价指标”和“根据心电图数据得到的心率变异性指标”之间的相关关系的结果。根据图5结果可知，loglf/hf(表示交感神经活性与副交感神经活性的比值)与精神压力具有正相关性的可能性较高。这表明精神压力越大，则交感神经活性与副交感神经活性的比值越高。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者交感神经活性与副交感神经活性的比值越高，则受试者的精神压力度越大。

此外，logtp(表示总的自主神经活性)与疲劳具有负相关性。这表明疲劳程度越大，则总的自主神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者总的自主神经活性越低，则受试者的疲劳程度越大。

此外，logtp(表示总的自主神经活性)与精神压力具有负相关性。这表明精神压力越大，则总的自主神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者总的自主神经活性越低，则受试者的精神压力度越大。

此外，logtp(表示总的自主神经活性)与躯体压力具有负相关性的可能性较高。这表明躯体压力越大，则总的自主神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者总的自主神经活性越低，则受试者的躯体压力度越大。

此外，loghf(表示副交感神经活性)与疲劳具有负相关性。这表明疲劳程度越大，则副交感神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者副交感神经活性越低，则受试者的疲劳程度越大。

此外，loghf(表示副交感神经活性)与精神压力具有负相关性。这表明精神压力越大，则副交感神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者副交感神经活性越低，则受试者的精神压力度越大。

此外，loghf(表示副交感神经活性)与躯体压力具有负相关性。这表明躯体压力越大，则副交感神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者副交感神经活性越低，则受试者的躯体压力度越大。

此外，loglf(表示交感神经活性)与疲劳具有负相关性。这表明疲劳程度越大，则交感神经活性越低。通过使用该结果，可作出如下评价：受试者交感神经活性越低，则受试者的疲劳程度越大

本发明通过生物特征信息采集分析装置采集受试者的心电图数据和/或脉搏波数据，对受试者的交感神经和副交感神经的工作或活性情况进行量化；从频域的低频分量计算出lf值，从高频分量计算出hf值；从而分析获得自主神经功能指标，并通过评价部接收由生物特征信息采集分析装置测定的受试者的表示自主神经工作情况的lf值和hf值，并获得{lf+hf}值、lf/hf值；同时，评价部通过从存储部取得与受试者的自主神经工作情况的生物信息相对应的疲劳评价指标和自主神经功能年龄或脑年龄，并基于取得的疲劳评价指标的值，对受试者的疲劳状态进行评价，并判定受试者的自主神经功能年龄；本发明能够客观评估疲劳状态，不受受试者主观因素影响，不依赖于受试者的主观报告，测量方法简便易行。

以上对本发明实施例所提供的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明实施例的原理以及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只适用于帮助理解本发明实施例的原理；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例，在具体实施方式以及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。