【技術實現步驟摘要】
本專利技術提出了一種用于心理障礙測評的數據處理及管理方法及系統，屬于數據處理。
技術介紹
1、隨著現代社會的快速發展，心理壓力和困擾日益成為影響人健康和生活質量的重要因素。心理障礙，作為一種常見的心理疾病，其早期發現、準確評估和有效治療顯得尤為關鍵。傳統的心理障礙測評方法往往依賴于專家的主觀判斷和臨床經驗，缺乏客觀、量化的數據支持，導致評估結果存在較大的主觀性和不確定性。
2、然而，現有技術中的有關心理障礙測評和生理信號的數據處理及管理，常常由于患者實時的檢測數據的數據量太大，導致數據處理負荷過大的問題發生，以及，對于固定不變的心率信息和呼吸信息對應的閾值，當患者的心率和呼吸頻率只要沒有達到這個閾值的話，就會認定當前患者情況為正常，容易導致心理情緒變化判斷失誤的問題發生。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種用于心理障礙測評的數據處理及管理方法及系統，用以解決現有技術中的上述問題，所采取的技術方案如下：
2、一種用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法包括：
3、利用患者隨身佩戴的生理信號檢測設備實時采集患者的生理信號，將所述生理信號發送至云端平臺；
4、所述云端平臺在接收到所述生理信號之后，對所述生理信號進行數據過濾和情緒異常傾向狀態判斷，并對情緒異常傾向狀態持續過程中的生理信號進行數據存儲和管理。
5、進一步地，所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法還包括：
6、當
7、所述云端平臺從所述患者在醫院的生理信號的歷史檢查記錄調取呼吸頻率信息和心率信息；
8、根據所述呼吸頻率信息、心率信息、血壓變化率和血液氧飽和度獲取異常數據界定數值。
9、進一步地，根據所述呼吸頻率信息、心率信息、血壓變化率和血液氧飽和度獲取異常數據界定數值，包括：
10、從數據庫中調取心理健康正常與心理健康異常的呼吸頻率臨界數值和心率臨界數值；
11、根據所述生理信號的歷史檢查記錄中所包含的呼吸頻率信息獲取呼吸異常數據界定數值；其中，所述呼吸異常數據界定數值通過如下公式獲?。?/p>
12、
13、其中，q01表示呼吸異常數據界定數值；hl表示呼吸頻率臨界數值；hp表示歷史檢查記錄中所包含的呼吸頻率平均值；a表示第一對數底數數值；xp表示歷史檢查記錄中所包含的心率平均值；hmax表示歷史檢查記錄中所包含的呼吸頻率最大值；xm表示歷史檢查記錄中所包含的呼吸頻率最大值時對應的心率數值；px01表示歷史檢查記錄中所包含的血壓變化率；px02表示歷史檢查記錄中所包含的血液氧飽和度對應的飽和度百分百數值；
14、利用所述呼吸異常數據界定數值和呼吸頻率臨界數值獲取呼吸異常判定數值范圍；其中，所述呼吸異常判定數值范圍為h01—hl，并且，所述呼吸頻率下限值h01通過如下公式獲取：
15、h01＝hl-q01
16、其中，h01表示呼吸異常判定數值范圍對應的呼吸頻率下限值；
17、根據所述生理信號的歷史檢查記錄中所包含的心率信息獲取心率異常數據界定數值；其中，所述心率異常數據界定數值通過如下公式獲?。?/p>
18、
19、其中，q02表示心率異常數據界定數值；xl表示心率臨界數值；xp表示歷史檢查記錄中所包含的心率平均值；b表示第二對數底數數值；xmax表示歷史檢查記錄中所包含的心率最大值；hm表示歷史檢查記錄中所包含的心率最大值時對應的呼吸頻率數值；
20、利用所述心率異常數據界定數值和心率臨界數值獲取心率異常判定數值范圍；其中，所述心率異常判定數值范圍為x01—xl，并且，所述心率下限值x01通過如下公式獲取：
21、x01＝xl-q02
22、其中，x01表示心率異常判定數值范圍對應的心率下限值。
23、進一步地，利用患者隨身佩戴的生理信號檢測設備實時采集患者的生理信號，將所述生理信號發送至云端平臺，包括：
24、當所述患者隨身佩戴的生理信號檢測設備啟動時，按照預設的生理信號采集周期實時采集患者的生理信號，其中，所述生理信號包括呼吸頻率信息和心率信息；
25、將每個生理信號采集周期對應采集的生理信號發送至云端平臺；
26、其中，所述呼吸頻率信息和心率信息對應的生理信號采集周期為1min。
27、進一步地，所述云端平臺在接收到所述生理信號之后，對所述生理信號進行數據過濾和情緒異常傾向狀態判斷，并對情緒異常傾向狀態持續過程中的生理信號進行數據存儲和管理，包括：
28、通過所述云端平臺進行數據過濾處理，獲取生理信號對應的目標數據信息；
29、根據所述目標數據信息結合患者的心理障礙測評數據判斷患者是否處于情緒異常傾向狀態；
30、當患者發生情緒異常傾向時，對所述情緒異常傾向對應持續時長和情緒異常傾向持續過程中對應的生理信號數據進行存儲和管理。
31、進一步地，通過所述云端平臺進行數據過濾處理，獲取生理信號對應的目標數據信息，包括：
32、所述云端平臺獲取患者的實時生理信號之后，判斷所述生理信號中的心率信息和呼吸頻率信息處于其對應的心率異常判定數值范圍和呼吸異常判定數值范圍；
33、當所述生理信號中的心率信息和呼吸頻率信息均未處于其對應的心率異常判定數值范圍和呼吸異常判定數值范圍，則對所述心率信息和呼吸頻率信息予以刪除，并對患者的生理信號予以刪除的時間段進行心理動態正常標記；
34、當所述心率信息和呼吸頻率信息中的任一一個生理信號對應的數據信息處于其對應的異常判定數值范圍時，則保留處于對應的異常判定數值范圍的心率信息和呼吸頻率信息，并將所述處于對應的異常判定數值范圍的心率信息和呼吸頻率信息作為第一目標數據信息；
35、或者，
36、當所述患者的心率信息和呼吸頻率信息在未出現處于其對應的異常判定數值范圍的情況下，任一一個生理信號直接超過其對應的呼吸頻率臨界數值和心率臨界數值時，則對任一一個生理信號直接超過其對應的呼吸頻率臨界數值和心率臨界數值對應時刻后的患者的心率信息和呼吸頻率信息進行實時存儲，并作為第二目標數據信息。
37、進一步地，根據所述目標數據信息結合患者的心理障礙測評數據判斷患者是否處于情緒異常傾向狀態，包括：
38、當所述心率信息和呼吸頻率信息中的任一一個生理信號對應的數據信息處于其對應的異常判定數值范圍時，則從心率信息和呼吸頻率信息中的任一一個生理信號對應的數據信息處于其對應的異常判定數值范圍時刻起，實時存儲患者的第一目標數據信息；
39、利用所述第一目標數據信息結合患者的心理障礙測評數據獲取第一異常傾向判定數值；
40、當所述患者的心率信息本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，其特征在于，所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法包括：
2.根據權利要求1所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，其特征在于，所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法還包括：
3.根據權利要求2所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，其特征在于，根據所述呼吸頻率信息、心率信息、血壓變化率和血液氧飽和度獲取異常數據界定數值，包括：
4.根據權利要求1所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，其特征在于，利用患者隨身佩戴的生理信號檢測設備實時采集患者的生理信號，將所述生理信號發送至云端平臺，包括：
5.根據權利要求1所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，其特征在于，所述云端平臺在接收到所述生理信號之后，對所述生理信號進行數據過濾和情緒異常傾向狀態判斷，并對情緒異常傾向狀態持續過程中的生理信號進行數據存儲和管理，包括：
6.根據權利要求5所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，其特征在于，通過所述云端平臺進行數據過濾處理，獲取生理信號對應的目標數據信息，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，其特征在于，所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法包括：
2.根據權利要求1所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，其特征在于，所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法還包括：
3.根據權利要求2所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，其特征在于，根據所述呼吸頻率信息、心率信息、血壓變化率和血液氧飽和度獲取異常數據界定數值，包括：
4.根據權利要求1所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，其特征在于，利用患者隨身佩戴的生理信號檢測設備實時采集患者的生理信號，將所述生理信號發送至云端平臺，包括：
5.根據權利要求1所述用于心理障礙測評的數據處理及管理方法，其特征在于，所述云端平臺在接收到所述生理信號之后，對所述生理信號進行數據過濾和情緒異常傾向狀態判斷，并對情緒異常傾向狀態持續過程中的生理信號進行數據存儲和管理，包括：
6.根據權利要求5所述用于心理障礙測評...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李景景，李振，李斯琦，李宇欣，裘實，
申請(專利權)人：北京健康有益科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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