本发明专利技术提供一种基于BP神经网络的人体最大摄氧量评价方法，包括以下步骤：采集受试者数据，所述的数据包括体重、年龄、性别、1600米跑时间及跑后即刻心率；同时获取受试者性别信息；将性别、年龄、1600米跑时间及跑后即刻心率数据做标准化转换后作为参数，输入最大摄氧量BP神经网络，测算得出受试者的最大摄氧量；所述的最大摄氧量BP神经网络设有输入层、输出层和1个隐藏层；所述的输入层设有5个输入神经元、所述的隐藏层设有11个神经元，所述的输出层设有1个神经元。本发明专利技术的方法既可以快速获得准确的最大摄氧量结果，又不需要昂贵的设备投入，适用于大样本量的人群心肺功能分析。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人体体质检测
，具体涉及一种人体心肺功能评估方法，更具体地涉及一种人体最大摄氧量的评价方法，及其在人体心肺功能评估中的应用。
技术介绍
心肺健康是体质健康的重要组成部分，同大肌肉群、动力性、中等至大强度的长时间运动能力相关。通常认为如果心肺功能过低发生过早死亡的风险就越高，尤其是心血管疾病方面，同时心肺健康水平提高可以降低许多疾病的患病风险及死亡率。关于心肺功能评价的最好指标为最大摄氧量，ACSM的运动测试与运动处方指南中认为最大摄氧量是心肺适能的测量指标，由最大心排出量(L/min)和最大静脉氧差(mlO2/L)决定，其与心脏的功能密切相关。也可以认为心肺耐力代表着人体心血管系统和呼吸系统摄入、运动和吸收利用氧气，进行新陈代谢并产生能量的能力。关于最大摄氧量的测试方法也比较多，包括直接测试法及间接测试法。通常直接测试法是采用开放式肺活量测试仪，将测试者用鼻塞阻塞鼻孔，通过其口进行呼吸并测量呼出空气O2和CO2及肺的通气量，并打印出详细的测试结果。直接测试法对仪器、场地、工作人员等要求较高，一般主要用于医疗或实验室研究采用。同时，可以采用次极量负荷的运动测试来进行最大摄氧量的间接测试，具体包括电动跑台测试、机械负荷功率自行车测试、台阶测试和场地测试。具有代表性的台阶测试方法研究获得的回归方程包括：美国运动医学会(ACSM)建立了如下方程进行计算：VO2max＝0.2×F+1.33×1.8×H×F+3.5其中F(登阶频率)为每分钟完成上下台阶一个循环的次数，H(台阶高度)单位为米，计算结果单位为ml/Kg/min。中国国民体质健康监测中采用如下公式进行计算：StepIndex＝[T/(Hr1+Hr2+Hr3)×2]×100其中T(运动持续时间)单位为秒；Hr1、Hr2和Hr3分别为运动后1‐1.5分钟的心率、2‐2.5分钟的心率和3‐3.5分钟的心率三次脉搏数；计算出的台阶指数后根据不同年龄人群的评分标准对其心肺耐力进行评价。运动跑台的次大强度测试也是采用比较多的最大摄氧量估测方法。因为次大强度测试通常将运动后的心率作为重要评价指标，但有些时候心率并不一定与最大摄氧量保持线性关系，也可能受其他因素的影响，因此也有学者通过建立回归方程的来预测最大摄氧量。例如有学者通过在运动跑台以2‐4.5mph的速度，最大心率在50％‐70％范围，采用4分钟的热身，然后速度相同，坡度增加5％进行测试，并在测试结束后测试即刻心率，通过这些指标建立了回归方程如下：VO2max＝15.1+21.8×S‐0.327×Hr‐0.236×S×Hr+0.00504×Hr×Age+5.98×Sex其中，S(速度)为英里/小时(mph)；Sex(性别)男为0，女为1；Hr(心率)为测试结束后的即刻心率，单位次/分钟；VO2max单位为ml/Kg/min。该方程的测试样本为139人，其中67男，72女，通过117人建立回归方程，利用22人进行验证，其相关系数r为0.86，SEE为4.85ml/Kg/min。此外，功率自行车也常用来进行次大强度的心肺耐力估测，美国运动医学会(ACSM)提出了一个通过户外自行车骑行进行最大摄氧量估测的方程，具体如下：VO2max＝‐4.5+0.17×RS+0.052×WS+0.022×W其中RS(骑行速度)和WS(风速)单位为千米/小时(Km/h)，体重为千克(Kg)，VO2单位为L/min。该方程由美国佛罗里达大学体育运动科学系的McCole等人通过对92名测试者采用相同的自行车，相同的胎压、控制速度(32‐40Km/h)进行测试后建立回归方程，经验证其相关系数r值为0.84，但其没有进行SEE估算。基于以上诸多研究成果，本专利技术旨在提出一种人体最大摄氧量评价的方法，可以通过简单的指标测试就获得准确的评价结果。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：提供一种人体最大摄氧量的评价方法，既可以快速获得准确的结果，又不需要昂贵的设备投入和复杂的测试过程。本专利技术的上述目的通过以下技术方案实现：提供一种基于BP神经网络的人体最大摄氧量评价方法，包括：1)采集受试者数据，所述的数据包括体重、年龄、性别、1600米跑时间及跑后即刻心率；2)将步骤1)采集的体重、年龄、性别、1600米跑时间及跑后即刻心率数据作为参数，使用最大摄氧量BP神经网络，测算得出受试者的最大摄氧量；所述的最大摄氧量BP神经网络设有输入层、输出层和1个隐藏层；所述的输入层设有5个输入神经元、所述的隐藏层设有11个神经元，所述的输出层设有1个神经元；所述的最大摄氧量BP神经网络的建立采用不小于30人的样本数据、以不高于千分之一的最大误差、不高于0.02的学习率和不低于0.7的记忆率进行不少于20000次训练，采用80～90％样本训练和10～20％样本验证的方式；本步骤具体包括：2.1)先将步骤1)获取的数据和信息进行标准化预处理：将步骤1)获取的体重、年龄、1600米跑时间及跑后即刻心率数据xi用下式(I)转换成大于等于0且小于等于1的数据将步骤1)获取的性别信息中的男性定义为0，女性定义为1；xi‾=xi-xminxmax-xmin---(I)]]>式(I)中，所述的xmin和xmax分别是所述最大摄氧量BP神经网络训练数据中相应参数的最小值和最大值；2.2)将步骤2.1)转换处理得到的大于等于0且小于等于1的与性别、年龄、体重、1600米跑时间及跑后即刻心率对应的5个数据输入最大摄氧量BP神经网络的输入层的所述5个输入神经元，经所述隐藏层的处理后，由所述输出层神经元获得受试者最大摄氧量结果。本专利技术优选的方法中，为了进一步提高测量评价的准确性，步骤1)所述的数据中进一步包括身高；相应地，步骤2)所述的最大摄氧量BP神经网络输入层设有6个输入神经元、所述的隐藏层设有13个神经元，所述的输出层设有1个神经元。本专利技术所述的方法中，步骤1)所述的受试者身高、体重、年龄数据可以通过现有技术的多种方法测算得到，例如，身高可以使用身高标尺测量；体重可以使用体重秤测量得到；年龄可以通过出生日期推算或骨龄检测方法得到。本专利技术优选的方法中，步骤1)所述的1600米跑要求保持个体最大速度的匀速完成；所述的跑后即刻心率是1600米跑结束后即刻采用Polar表采集得到的心率(次/分)。本专利技术优选的方法中，步骤2)所述的最大摄氧量BP神经网络建立所用的样本，其输出数据(最大摄氧量)均以实验室直接测量方法由相同设备测量得到；或者使用以下式(II)计算得到：最大摄氧量(VCO2Max)＝100.5+8.344×性别-0.1636×体重-1.438×慢跑时间-0.1928×心率(II)其中体重单位为千克(Kg)，慢跑时间单位为分钟(min)，心率单位为次/分钟。本专利技术优选的方法中，步骤2)所述的最大摄氧量BP神经网络建立，所述的学习率优选0.02。本专利技术优选的方法中，步骤2)所述的最大摄氧量BP神经网络建立，所述的记忆率优选0.7。本专利技术优选的方法中，步骤2)所述的最大摄氧量BP神经网络建立，所述的训练次数为20000～25000次，最优选24000次。本专利技术最优选的方案，包括以下步骤：1)使用身高、体重计测量受试者本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于BP神经网络的人体最大摄氧量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：1)采集受试者数据，所述的数据包括体重、年龄、性别、1600米跑时间及跑后即刻心率；2)将步骤1)采集的体重、年龄、性别、1600米跑时间及跑后即刻心率数据作为参数，使用最大摄氧量BP神经网络测算得出受试者的最大摄氧量；所述的最大摄氧量BP神经网络设有输入层、输出层和1个隐藏层；所述的输入层设有5个输入神经元、所述的隐藏层设有11个神经元，所述的输出层设有1个神经元；所述的最大摄氧量BP神经网络的建立采用不小于30人的样本数据、以不高于千分之一的最大误差、不高于0.02的学习率和不低于0.7的记忆率进行不少于20000次训练，采用80～90％样本训练和10～20％样本验证的方式；本步骤具体包括：2.1)先将步骤1)获取的数据和信息进行标准化预处理：将步骤1)获取的体重、年龄、1600米跑时间及跑后即刻心率数据xi用下式(I)转换成大于等于0且小于等于1的数据将步骤1)获取的性别信息中的男性定义为0，女性定义为1；xi‾=xi-xminxmax-xmin---(I)]]>式(I)中，所述的xmin和xmax分别是所述最大摄氧量BP神经网络训练数据中相应参数的最小值和最大值；2.2)将步骤2.1)转换处理得到的大于等于0且小于等于1的与性别、年龄、体重、1600米跑时间及跑后即刻心率对应的5个数据输入最大摄氧量BP神经网络的输入层的所述5个输入神经元，经所述隐藏层的处理后，由所述输出层神经元获得受试者最大摄氧量结果。...
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的人体最大摄氧量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：1)采集受试者数据，所述的数据包括体重、年龄、性别、1600米跑时间及跑后即刻心率；2)将步骤1)采集的体重、年龄、性别、1600米跑时间及跑后即刻心率数据作为参数，使用最大摄氧量BP神经网络测算得出受试者的最大摄氧量；所述的最大摄氧量BP神经网络设有输入层、输出层和1个隐藏层；所述的输入层设有5个输入神经元、所述的隐藏层设有11个神经元，所述的输出层设有1个神经元；所述的最大摄氧量BP神经网络的建立采用不小于30人的样本数据、以不高于千分之一的最大误差、不高于0.02的学习率和不低于0.7的记忆率进行不少于20000次训练，采用80～90％样本训练和10～20％样本验证的方式；本步骤具体包括：2.1)先将步骤1)获取的数据和信息进行标准化预处理：将步骤1)获取的体重、年龄、1600米跑时间及跑后即刻心率数据xi用下式(I)转换成大于等于0且小于等于1的数据将步骤1)获取的性别信息中的男性定义为0，女性定义为1；xi‾=xi-xminxmax-xmin---(I)]]>式(I)中，所述的xmin和xmax分别是所述最大摄氧量BP神经网络训练数据中相应参数的最小值和最大值；2.2)将步骤2.1)转换处理得到的大于等于0且小于等于1的与性别、年龄、体重、1600米跑时间及跑后即刻心率对应的5个数据输入最大摄氧量BP神经网络的输入层的所述5个输入神经元，经所述隐藏层的处理后，由所述输出层神经元获得受试者最大摄氧量结果。2.权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤1)所述的数据进一步包括身高；相应地，步骤2)所述的最大摄氧量BP神经网络输入层设有6个输入神经元、所述的隐藏层设有13个神经元，所述的输出层设有1个神经元。3.权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2)所述的最大摄氧量BP神经网络建立所用的样本，其输出数据(最大摄氧量)均以实验室直接测量方法由相同设备测量得到。4.权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2)所述的最大摄氧量BP神经网络建立所用的样本，其输出数据(最大摄氧量)均使用以下式(II)计算得到：最大摄氧量(VCO2Max)＝100.5+8.344×性别-0.1636×体重-1.438×慢跑时间-0.1928×心率(II)其中体重单位为千克(Kg)，慢跑时间单位为分钟(min)，心率单位为次/分钟。5.权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2)所述的最大摄氧量BP神经网络建立，所述的学习率为0.0...
【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，
申请(专利权)人：王伟，
类型：发明
国别省市：北京;11
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