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申请/专利权人：东华大学

摘要：本发明公开了一种基于生理监测的电竞座椅交互系统，包括硬件设备、软件系统、数据管理。本发明通过胸部电生物阻抗传感器、皮肤表面电活动ECG传感器对生理信号的采集方法是接触性的，所以生理信号指标更能够准确反映电竞选手与久坐人群的疲劳程度，不仅可以提高电竞椅生理监测的效率和质量，还可以通过生理监测使用者可以实时了解自己的健康状况；基于R‑R间期瞬时心率、R‑R间期均值RR.mean和时域指标RR.SDNN，智能算法利用机器学习技术对数据进行分析和模式识别，可实现生理参数的自动分析、预测和异常检测，有助于评估血管健康状况，发现潜在的心血管疾病风险的生理健康问题，并采取相应的措施进行干预电竞选手与久坐人群来缓解疲劳。

主权项：1.一种基于生理监测的电竞座椅交互方法，其特征在于：S1、胸部电生物阻抗传感器通过导线延伸出电极对，将电极对放置在人体胸部上与皮肤接触，胸部电生物阻抗传感器采用库比赛克阻抗法TEB，每10ms采集一侧待检测电竞座椅上使用者心脏收缩和舒张过程中血管容积的变化，即血流动力学参数，数据传输装置将采集血流动力学参数转化为电信号传输至数据接收模块，数据接收模块通过自定义协议将数据传输至数据处理模块；S2、对所述血流动力学参数使用数据处理模块采用智能算法对接收到的数据进行处理和分析进行滤波、除噪以及模数转换预处理操作，随后使用皮肤表面电活动ECG传感器对使用者进行检测和记录心电图；S3、对心电图中瞬间心率进行检测，得到心电图两个相邻R-R间期的倒数：式中，T表示R-R间期；S4、对所述R-R间期序列进行时域分析，计算得到时域指标的R-R间期均值RR.mean，计算公式为： 式中，N表示正常心搏的总次数，RRi表示第i个相邻且正常的R-R间期，RR.mean表示N个R-R间期序列的平均值；S5、根据所述R-R间期均值RR.mean计算每个R-R间期与平均值的偏差：偏差i＝R-R间期i-RR.mean；S6、计算所述偏差的平方：将每个偏差值平方，以便在后续步骤中消除正负号的影响：偏差平方i＝偏差i^2；S7、计算所述偏差平方的平均值：将所有偏差平方值相加，然后除以值的数量，得到偏差平方的平均值：偏差平方的平均值＝偏差平方1+偏差平方2+…+偏差平方NN；S8、取偏差平方的平均值的平方根，得到R-R间期的标准差：总体标准差SDNN＝√偏差平方的平均值；S9、数据处理模块通过智能算法需要对传感器获取的原始数据进行滤波和处理，将处理后的数据存储到数据库中，使用SQL或NOSQL数据库来实现数据的持久性存储数据；S10、基于R-R间期瞬时心率、R-R间期均值RR.mean和时域指标RR.SDNN，智能算法利用机器学习技术对数据进行分析和模式识别，判断电竞选手与久坐人群的健康状态是否正常，并生成健康报告通过HTTP协议传输至交互模块：具体而言，智能算法可以采用基于神经网络的模式识别算法，将传感器获取的生理数据作为输入，通过训练和学习，建立一个预测模型，该模型可以根据输入的生理数据判断电竞选手与久坐人群的健康状况，如R-R间期瞬时心率是否异常、R-R间期均值RR.mean是否存在精神疲劳、时域指标RR.SDNN是否超过安全范围等；对所述R-R间期瞬时心率：若0＜R-R间期瞬时心率＜60次分，表明存在心动过缓的情况，则待测使用者的健康状态为重度异常；若60次分＜R-R间期瞬时心率＜100次分，表明存在心动正常情况，则待测使用者的健康状态为正常；若100次分＜R-R间期瞬时心率＜200次分，表明存在心动过速的情况，则待测使用者的健康状态为轻度异常；对所述R-R间期均值RR.mean：若0＜RR.mean＜0.80，则待测使用者的疲劳状态为清醒；若0.80＜RR.mean＜0.85，则待测使用者的疲劳状态为轻度疲劳；若0.85＜RR.mean＜2，则待测使用者的疲劳状态为重度疲劳；对所述时域指标RR.SDNN：若0＜RR.SDNN＜50，则待测使用者的健康状态为正常；若50＜RR.SDNN＜100，则待测使用者的健康状态为轻度异常；若100＜RR.SDNN＜150，则待测使用者的健康状态为重度异常；其中，R-R间期瞬时心率时限在0.6～1.0秒，对应的心室率是60～100次每分；R-R间期均值RR.mean正常值为0～0.80秒，0.80秒为异常，总体标准差SDNN正常值为100～150ms，50ms为异常；S11、智能算法根据判断结果进行模式识别，根据预先设定的警示规则，给予电竞选手与久坐人群相应的预警和建议。

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权利要求：

百度查询： 东华大学 一种基于生理监测的电竞座椅交互方法及系统