基于收缩压和脉搏率相关性的视觉诱导晕动症检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于收缩压和脉搏率相关性的视觉诱导晕动症检测方法，首先分别采集用户在正常阶段和检测阶段的收缩压数据和脉搏率数据，归一化处理后，分别提取各个数据的Mayer波，分别计算正常阶段和检测阶段收缩压Mayer波与脉搏率Mayer波之间的最大互相关系数，筛选得到正常阶段和检测阶段的最大互相关系数峰值，计算正常阶段和检测阶段的最大互相关系数峰值的相对偏差，当检测阶段较正常阶段出现最大互相关系数峰值下降时，判定出现视觉诱导晕动症现象，从而实现视觉诱导晕动症的检测。

Detection of visually induced motion sickness based on the correlation of systolic pressure and pulse rate

The invention discloses a systolic blood pressure and pulse rate between visually induced motion sickness detection method based on the first users were collected in the normal phase and testing phase of the systolic blood pressure and pulse rate data data, normalized Mayer wave data were extracted from each, respectively, calculation and testing phases of normal systolic blood pressure Mayer wave and pulse rate between Mayer wave maximum cross-correlation coefficient, obtained maximum cross-correlation normal phase and detection phase number peak, correlating the normal phase and testing phase the number of peak relative deviation, when compared to the normal phase detection stage the maximum cross correlation peak, determine the vision induced by halo in order to achieve the visual phenomenon induced by detecting the sickness from.

【技术实现步骤摘要】
基于收缩压和脉搏率相关性的视觉诱导晕动症检测方法
本专利技术属于立体显示
，更为具体地讲，涉及一种基于收缩压和脉搏率相关性的视觉诱导晕动症检测方法。
技术介绍
近年来，显示技术的快速发展使得越来越多的人们不断接触到全新的显示环境，例如高分辨率和强深度对比的宽屏电视机、裸眼3D电视机以及在虚拟现实和游戏中所使用的头戴式显示器。此外，伴随视频处理和计算机图形学技术的发展，出现了大量的包含复杂且频繁的视点运动的新颖的图像，而这些是传统摄像技术所不能实现的。这些技术的发展与运用，使得图像不再仅仅局限于显示器的平面上，而是体现出图像的深度感、层次感、真实感以及图像的显示分布情况，使画面变得立体逼真，带给了观众人们前所未有的观影体验。与此同时，伴随这些技术的不断发展与成熟，立体显示技术在现代医疗、军事国防、教育教学、智能家居等许多领域也获得了巨大的运用和推广。先进的显示技术因其强烈的立体感和沉浸感，很大程度上推进了其在各个领域的应用与发展，但也存在一定的弊端，最突出的问题就是在观影过程中往往会引发视觉诱导晕动症(visuallyinducedmotionsickness,VIMS)，包括视觉疲劳、视力模糊、复视、恶心、呕吐、眩晕等症状，这些都严重威胁着人们的身体健康，同时也阻碍了显示技术的进一步发展与推广。为了降低视觉诱导晕动症所带来的风险，有必要分析造成视觉诱导晕动症的因素与条件。而为了实现这一目的，必须首先探寻出一种可以定量评估视觉诱导晕动症影响的方法。在视觉诱导晕动症评估方法方面，较为主流的方法是主观分析法和主客观相结合的分析法。主观分析法就是受试者在实验过程中，依据模拟晕动症问卷(SimulatorSicknessQuestion，SSQ)中的问题及级别划分来作答，以完成对自身晕动级别的评估。Kennedy等人提出的模拟器疾病问卷(SSQ,simulatorsicknessquestionnaire)是一种非常有效的评估VIMS的方法。大量研究都采用了这种问卷调查方法，并且证明通过该方法所得到的分数对于评估视觉诱导晕动症水平是较为有效的。然而，这种方法的弊端在于其所获得的结果对于受试者个人心理基准和偏好有着较大的依赖，因此会存在较大的个体差异性。此外，这种问卷调查方法很难实现对晕动水平的实时测量，这一缺点使得构建自动VIMS评估系统很难实现。为了弥补主观测量方法的不足，人们开始着眼于自主神经活动的研究，并试图通过分析客观生理量，如血压、心率、脑电信号、身体摆幅变化等，来找出可以客观地、定量地评估视觉诱导晕动症影响的方法。许多学者试图基于血压、心率等无创生理测量方法来对人体自主神经活动进行分析与研究。血压、心率是体现和反映人体状况的最基本的生理参数，是身体健康状况的重要生理指标。M.Pagani、B.Pomeranz等人都曾通对通过血压、心率的功率谱分析来对人体自主活动进行探究，但是由于这些生理信号具有较大的个体差异以及较低的可重复性，这一方面的研究并没有取得重大的突破。大量研究表明，在人体发生晕动时，尽管血压、心率等发生了一定的变化，但是传统的单变量分析方法还是没能客观定量地对视觉诱导晕动症的影响作出评估。为了解决上述问题，N.Sugita等人提出可以通过分析两个变量之间的相关性，如血压、心率的相关性，来对视觉诱导晕动症的影响进行评估。他们指出，由视觉刺激所引起的自主神经活动的变化可能会引起生理量之间相关性的变化；这种变化在单一的生理变量上的体现是微弱的、潜在的，但若表现在变量之间的相关性上可能会较为清晰与直观。该团队早期的研究专注于血压和心率变量之间的相关性研究，并证实血压和心率之间的最大相关性系数能够强烈地反应由视觉所引起的这种自主神经活动的变化。通常情况下，在人体自主神经活动的控制与调节下，心率相应于血压而变化，且两者之间的相关性是相对稳定的；但是当人在感到晕动时，生理和心理的变化会扰乱这种稳定的相关性关系，也就是说会对人体自主神经活动造成影响，使得两变量之间的相关性下降。但是该方法中血压和心率的数据采集和处理较为复杂，较难进行推广应用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于收缩压和脉搏率相关性的视觉诱导晕动症检测方法，简化收缩压和脉搏率的数据采集和处理，然后基于Mayer波分析收缩压和脉搏率的相关性，实现视觉诱导晕动症的检测。为实现上述专利技术目的，本专利技术基于收缩压和脉搏率相关性的视觉诱导晕动症检测方法包括以下步骤：S1：分别采集用户在正常阶段(未使用立体视觉设备)的收缩压数据、脉搏率数据和检测阶段(使用立体视觉设备过程中)的收缩压数据、脉搏率数据；S2：将步骤S1得到的4个数据分别进行归一化处理，得到归一化后的正常阶段的收缩压数据脉搏率数据和检测阶段的收缩压数据脉搏率数据S3：分别从收缩压数据和脉搏率数据中提取其Mayer波，记为S4：分别计算正常阶段和检测阶段收缩压Mayer波与脉搏率Mayer波之间的最大互相关系数，其计算方法如下：采用窗函数分别将收缩压Mayer波与脉搏率Mayer波划分为小段，i＝0,1，记得到的小段数据数量为N，对第n段收缩压Mayer波脉搏率Mayer波计算不同时间间隔τ下的互相关系数n＝1,2,…,N，0≤τ≤τmax，τmax表示预设的最大时间间隔，筛选其中最大值即为第n段收缩压Mayer波和脉搏率Mayer波的最大互相关系数；S5：分别在正常阶段和检测阶段的N个最大互相关系数中筛选得到其峰值S6：计算正常阶段和检测阶段的最大互相关系数峰值的相对偏差Δ＝S1/S0，如果Δ小于预设阈值TH，则判定该用户在检测阶段出现视觉诱导晕动症现象，否则未出现。本专利技术基于收缩压和脉搏率相关性的视觉诱导晕动症检测方法，首先分别采集用户在正常阶段和检测阶段的收缩压数据和脉搏率数据，归一化处理后，分别提取各个数据的Mayer波，分别计算正常阶段和检测阶段收缩压Mayer波与脉搏率Mayer波之间的最大互相关系数，筛选得到正常阶段和检测阶段的最大互相关系数峰值，计算正常阶段和检测阶段的最大互相关系数峰值的相对偏差，当检测阶段较正常阶段出现最大互相关系数峰值下降时，判定出现视觉诱导晕动症现象，从而实现视觉诱导晕动症的检测。附图说明图1是基于收缩压和脉搏率相关性的视觉诱导晕动症检测方法的具体实施方式流程图；图2是i-Health无线血压手腕检测器示意图；图3是基于虚拟现实的主动式汽车驾驶模拟器图；图4是受试者在实验过程中的主观VIMSL变化图；图5是本实施例中其中一名受试者数据三次样条插值的示例图；图6是本实施例第1次实验的数据结果；图7是本实施例第2次实验的数据结果；图8是本实施例第3次实验的数据结果；图9是本实施例第4次实验的数据结果；图10是本实施例第5次实验的数据结果；图11是本实施例第6次实验的数据结果；图12是本实施例第7次实验的数据结果；图13是本实施例第8次实验的数据结果；图14是本实施例第9次实验的数据结果；图15是本实施例第10次实验的数据结果；图16是本实施例第11次实验的数据结果。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本专利技术。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种收缩压和脉搏率相关性的视觉诱导晕动症检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：分别采集用户在正常阶段(未使用立体视觉设备)的收缩压数据、脉搏率数据和检测阶段(使用立体视觉设备过程中)的收缩压数据、脉搏率数据；S2：将步骤S1得到的4个数据分别进行归一化处理，得到正常阶段的收缩压数据

【技术特征摘要】
1.一种收缩压和脉搏率相关性的视觉诱导晕动症检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：分别采集用户在正常阶段(未使用立体视觉设备)的收缩压数据、脉搏率数据和检测阶段(使用立体视觉设备过程中)的收缩压数据、脉搏率数据；S2：将步骤S1得到的4个数据分别进行归一化处理，得到正常阶段的收缩压数据脉搏率数据和检测阶段的收缩压数据脉搏率数据S3：分别从收缩压数据和脉搏率数据中提取其Mayer波，记为S4：分别计算正常阶段和检测阶段收缩压Mayer波与脉搏率Mayer波之间的最大互相关系数，其计算方法如下：采用窗函数分别将收缩压Mayer波与脉搏率Mayer波划分为小段，i＝0,1，记得到的小段数据数量为N，对第n段收缩压Mayer波脉搏率Mayer波计算不同时间间隔τ下的互相关系数τmax表示预设的最大时间间隔，筛选其中最大值即为第n段收缩压Mayer波和脉搏率Mayer波的最大互相...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘然，刘明明，张艳珍，贾瑞双，李德豪，郑杨婷，
申请(专利权)人：成都斯斐德科技有限公司，重庆大学，
类型：发明
国别省市：四川,51