基本信息
- 项目名称：
- 基于脉搏信号的疲劳状态预测
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作B类
- 简介：
- 脉搏信号蕴含着丰富的人体生理信息，疲劳状态又是目前研究的一大热点。此项目通过对脉搏的分析与研究，建立脉搏与疲劳状态之间的联系，对人们的疲劳状态有一个定量化的评定，可以应用于疲劳驾驶，疲劳检测，危险作业等领域，与脑电信号相结合可以对研究神经张力等方向有所帮助。
- 详细介绍：
- 脉搏波蕴含着丰富的人体生理和病理信息，我国古代的通过脉诊凭借经验就可以对人的身体状况进行初步的判断，而如今从脉搏波中提取出更准确的信息之后，再对其进行客观化、量化的研究，脉搏波已经逐渐体现其在临床诊断方面的重要意义。同时，因为不像心电图、脑电图那样测量复杂，脉搏以其易测量、易提取的特性，更有望被应用于便携式的测量诊断仪器上。 另一方面，在当今这个快节奏、高压力的社会下，无论是精神疲劳还是生理疲劳都十分普遍，其带来的后果也不容忽视：大学生疲劳导致学习效率低下、身心疲惫；司机疲劳驾驶，导致交通事故频频发生；建筑工人疲劳作业，生命安全难以得到保证……所以无论是从人们自身衡量判定的角度，还是从相关部门监管审查的角度，建立一套相对完善的疲劳监测与评定体系、发明一种方便快捷的测量仪器，都将具有极为重要与深远的社会意义和经济意义：使用这种仪器，当事人可以根据客观的疲劳指标，时刻掌握自身的疲劳状况，从而指导自己合理休息、工作，杜绝亚健康；通过运用这种仪器，相关监管部门可以制定一套标准，通过方便的测量评定，严格控制疲劳作业、疲劳驾驶等高危活动。 正是基于以上对现有技术和社会需求的理解，我们决定设计一种基于脉搏信号分析的人体疲劳状态监测与评定的仪器，根据心率变异HRV（heart rate variation）指标提出了脉搏信号变异指标，以下简称PRV（pulse rate variation），并建立PRV和疲劳之间的关联。从而实现方便、快捷的疲劳状态测量和疲劳等级评定。
作品图片
作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 主要思路： 1)脉搏信号的采集 我们利用PVDF压电传感材料作为主要脉波信号提取的传感器，直接从USB输出脉搏波形数据。 2)诱发性分层试验 通过诱发性试验，让被试（主要为大学生）通过学习、熬夜、通宵等过程产生不同程度的疲劳状态，并在对照疲劳量表主观评定被试的疲劳程度同时，测定其在相应状态下的脉搏信号。 3)脉搏信号的分析处理、特征提取 通过分析被试在不同疲劳状态下的脉搏信号特征值的变化情况，特别是PRV的变化情况，对应建立脉搏信号特征与疲劳状态（尤其是熬夜、通宵）作为主要的之间的关系模型。 4)基于脉搏信号的疲劳系统建立 根据以上分析结果利用Matlab和Labview混合编程的方法最后得到我们集成化的脉搏信号采集下位机以及脉搏分析处理的上位机。上位机和下位机综合在一起组成我们一套APEX基于脉搏信号分析的疲劳评估系统。 创新点 1)利用多种算法综合分析处理脉搏信号，提取与疲劳状态相关的特征。其中最主要的算法就是模仿心电中心率变异HRV的研究方法，开展对脉搏搏动变异（PRV）的研究。 2)第一次将人体疲劳状态的评定与脉搏信号的分析有机联系起来 3)以便携式仪器的形式展示最终作品，具有一定的便携性和易操作性。 主要指标 1)提取与疲劳状态相关的特征 2)建立脉搏信号特征与疲劳状态之间的关系模型 3)以便携式仪器作为下位机和笔记本电脑作为上位机的系统形式整合软硬件
科学性、先进性
- 现有的疲劳监测与评定技术，多是基于接触性电生理信号提出的一些方法，对疲劳评定和监测虽然有一定的借鉴意义，但由于其不便性（尤其是测量不便）以及复杂性，很难得以广泛应用。 另一方面，现阶段对于脉搏信号的定量研究仍处于基础研究状态，大都注重于单纯的信号处理算法研究，并没有真正建立起和疲劳、疾病等临床生理现象之间的关系。这些信号处理算法比如有单周期平均波形的处理, 对于干扰波动信号的剥离等。 而本作品将在现有的脉搏信号处理方法的基础上，进一步寻找合适算法，寻找、提取与疲劳状态相关联的脉搏信号特征，并将首次尝试创建脉搏信号特征和疲劳状态之间的数学模型关系。通过这个模型，脉搏信号分析的基础研究和临床生理诊断将有机结合在一起。同时鉴于脉搏信号测量的易操作性和便捷性，此仪器又有效克服了传统的基于接触性电生理信号疲劳研究的弱点，体现了其特有的先进性。
获奖情况及鉴定结果
- 国家大学生创新实验计划项目
作品所处阶段
- 集成化完善阶段
技术转让方式
- 无
作品可展示的形式
- 实物、产品 现场演示 图片 录像 样品
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 本产品的使用将非常简单便捷，使用者仅需三步操作： 1.将便携式仪器按说明书所示戴在腰上上，进行脉搏采样； 2.将即插即用式的USB线和笔记本电脑相连，打开笔记本电脑中的分析软件。 3.一键分析，即可在笔记本电脑上读出当前脉搏的直观波形图像、相关参数（如脉搏频率、脉搏强度等）以及最后的疲劳状态评定结果。 本产品的最大技术特点和优势在于其可以在保证用户的易操作性的同时又有效建立与其他同类生产厂家之间的技术壁垒。因为用户只要按照以上使用说明所述即可方便使用此产品。而产品内部的软件算法设计又将有效保证产品的技术壁垒。 另外本产品还将拥有非常广泛的应用范围和极其巨大的市场潜力：无论是从评定个人疲劳到监管疲劳驾驶和疲劳作业，还是从保证个人健康，到提高社会安全水平，甚至到航空航天等国防产业，本产品都可发挥它独特的先进性。同时也正是因为这样广泛的应用范围，赋予了它巨大的市场潜力。
同类课题研究水平概述
- 脉搏波蕴含着丰富的人体生理和病理信息，脉搏信号被许多国内外学者当作连接中医和西医之间的桥梁，称成为了近年来研究的热点。 就国内目前对脉搏信号的研究现状来看，根据不同的信号提取系统得到的脉搏信号展示了不同的信息。但是脉搏波形和心率波形一样，都表现出比较统一的模式。正是这种较为规律性稳定波形的存在才为脉搏信号的研究提供了一定的基础。 心率（HR）中对能反映人生理状况的心率变异（HRV）的研究和应用比脉搏波成熟，目前研究可以从心率变异（HRV）中获得较多的信息，并通过HRV来对人的生理状况进行判断。但无论是对脉搏信号还是心率信号的分析主要集中于将其和与心功能相关的疾病联系起来，用于专业的医院诊断。此种技术在心率中的应用比较成熟，但是就脉搏信号来说，从其中得到的结论还不能被广泛应用。所以总体来说，当前国内外对于“建立脉搏信号与疲劳状态的关系”这个确切方向尚无研究记录。所以我们对这一领域的研究将是全新的、探索性的。 对脉搏信号的分析方法现已经出现了很多，有特征点的分析，阈值分析，动态光谱分析，小波信号的分析等。 国外的研究情况较国内相比更加成熟与细致，集中基于模式识别的分析方法尤为可靠和实用。并且更加强调脉搏变异信号的分析和生理指标的匹配。国外研究的重点主要是其中波动比较大的时间段和不同情况下这些时段的幅值变异情况。当人体处于特殊的生理状况，比如大量运动之后得到的变异情况和正常时相匹配，从而判断人体处于的生理状态。由于研究重点不同，相匹配的指标也各异。 就国内外对疲劳的研究来看，目前都是热点。尤其是在目前高压力高节奏的生活状态下。由于疲劳和亚健康联系非常紧密，对此的研究也是一步步推进，对疲劳的量化理性认识尤为重点。驾驶疲劳，飞行员高空作业疲劳状态，危险工作从业人员的疲劳状态都是疲劳研究领域的主要研究方向。而将疲劳状态和生理指标相联系的研究成为了这个方向的主导。中国科学院院士俞梦孙学者从HRV信号中得出了其与疲劳状态之间的定量联系，为从脉搏入手的疲劳分析奠定了基础。 脉搏信号被国内外学者一致认为是一种能够做到无损，无线，便携式提取的重要生理信号。不用繁复的电极和专业的人员操作，就能够对其做到检测和提取。可以看出脉搏信号作为一种创新性的生理指标作为医学参考依据不仅具有很强的科学性，而且非常具有可靠的使用价值。
