[发明专利]基于层次分析法的多参数心理压力评估方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于层次分析法的多参数心理压力评估方法及装置，所述方法对被测者HRV信号进行频域、时域及非线性分析得到心理压力影响因素参数集，根据该参数集使用层次分析法及心理压力评估模型得到被测者心理压力评估结果；所述装置采集被测者心电信号，对所述心电信号采用基于层次分析法的多参数心理压力评估方法进行分析与评估，输出评估报告，并将评估报告无线传递给外界。有益效果(1)采用被测者HRV生理参数的变化监测被测者心理压力状态，有效避免因被测者主观因素及认知水平的不同对监测结果造成的影响；(2)有效记录及分析被测者日常心理压力状态，存储关键数据用于提示被测者自我调整和为医护人员备用。

主权项

一种基于层次分析法的多参数心理压力评估方法，其特征在于包括以下步骤：S1：获取待测者HRV信号，对HRV信号分别进行频域、时域和非线性分析，得到参数集G＝{G1,G2,G3}；G1＝{G11,G12}，G2＝{G21,G22,G23}，G3＝{G31,G32,G33}；G1＝{G11,G12}为HRV信号频域参数集；G11为低频与高频比LF/HF；G12为总谱TP；G2＝{G21,G22,G23}为HRV信号时域参数集；G21为正常窦性心率RR间期的标准差SDNN；G22为在所有RR间期中，相邻RR间期之差大于50ms的个数占所有RR间期个数的百分比PNN50；G23为以第一声音为准心脏每分钟跳动的次数HR；G3＝{G31,G32,G33}为HRV信号非线性分析参数集；G31为被测者相平面图的面积S；G32为相对分散度N；G33为李氏指数L；S2：使用步骤S1中获得的参数集数据构建递阶层次参数集模型：G作为模型目标层，G1、G2、G3为心理压力一级影响因子，G11、G12、G21、G22、G23、G31、G32、G33为心理压力二级影响因子；S3：根据实验数据参数值变化程度及1‑9比例标度法分别对每一级影响因子的相对重要性进行定量描述，得到两两比较判断矩阵，并进行一致性检验：G＝{G1,G2,G3}中各元素两两比较判断矩阵A，G1＝{G11,G12}中各元素两两比较判断矩阵B1，G2＝{G21,G22,G23}中各元素两两比较判断矩阵B2，G3＝{G31,G32,G33}中各元素两两比较判断矩阵B3；S4：使用层次单排序法利用矩阵A、B1、B2、B3计算各影响因子的权重，得到：G＝{G1,G2,G3}中各子集的权重λ＝{λ1,λ2,λ3}，G1＝{G11,G12}中各元素的权重λ1＝{λ11,λ12}，G2＝{G21,G22,G23}中各元素的权重λ2＝{λ21,λ22,λ23}，G3＝{G31,G32,G33}中各元素的权重λ3＝{λ31,λ32,λ33}；S5：利用步骤S4中得到的二级影响因子各自权重计算其从属的一级影响因子的得分：ZG1=(λ11×G1110+λ12×G1210000)×100ZG2=(λ21×100-G21100+λ22×0.2-G220.2+λ23×G23-6040)×100ZG3=(λ31×2-G312+λ32×0.1-G320.1+λ33×G3310)×100;]]>S6：利用步骤S4和步骤S5获得的权重λi和ZGi，i＝1,2,3，根据心理压力得分模型计算心理压力得分：Z=Σi=13100λi×ZGi;]]>S7：根据心理压力评估等级判断被测者心理压力状态，输出被测者心理压力评估报告。