【技术实现步骤摘要】
一种自主神经功能调节及干预的方法、系统和装置
[0001]本专利技术涉及自主神经功能干预领域，特别涉及一种自主神经功能调节及干预的方法、系统和装置。
技术介绍
[0002]体温调节和动态代谢功能是人体最基本的生理功能，是自主神经系统的重要组成部分。自主神经系统是人体最重要的神经控制系统之一，支配节内脏、心肌、血管平滑肌和腺体的活动，并参与葡萄糖、脂肪、水和电解质等内分泌代谢活动，调节心率、血压、体温、消化和呼吸等基本身体机能。神经重症、感染、中毒、糖尿病、低血糖症、血脂异常、甲状腺机能亢进症、充血性心力衰竭症、肥胖症等都会带来不同程度的体温调节和动态代谢障碍，以及自主神经功能障碍。长期神经紧张、精神抑郁、生活无规律、过度疲劳等，导致自主神经（交感神经和副交感神经）的平衡失调，内脏的生理功能受到影响，带来失温、多汗、头晕、失眠、乏力、精神不振、失眠等。
[0003]面对体温调节障碍、动态代谢障碍及自主神经功能障碍，健康人群能够通过加强运动锻炼或服药等方式得到较快的康复；而对合并患有代谢疾病、呼吸系统疾病、神经系统疾病或...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种自主神经功能调节及干预的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：根据环境因素动态控制策略，对被试对象所处空间的环境因素进行动态执行控制；对被试对象的自主神经生理和所述环境因素进行采集监测和分析处理，提取自主神经生理特征和环境因素特征并进行耦合互动分析，得到自主神经与环境互动矩阵；将所述自主神经生理特征、所述环境因素特征、自主神经调节目标输入预先构建的环境生理神经网络生成模型，得到环境因素目标调整参数；根据所述自主神经与环境互动矩阵和所述环境因素目标调整参数，更新所述环境因素动态控制策略和动态控制目标参数序列，并对所述环境因素进行动态执行控制；重复执行上述步骤，持续检测量化被试对象的所述自主神经生理与所述环境因素的耦合互动关系，按照预设优化周期对所述环境因素进行动态优化和执行控制，对被试对象的自主神经功能进行调节训练和干预改善，并按预设周期生成自主神经环境干预报告。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述根据环境因素动态控制策略，对被试对象所处空间的环境因素进行动态执行控制的步骤具体为：根据被试对象的基本状态和所处空间的环境因素现状，初始化环境因素动态控制策略和动态控制目标参数序列；根据所述动态控制目标参数序列，连接环境因素干预执行设备，对所述环境因素进行动态执行控制。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述基本状态至少包括生理状态、精神状态、健康状态和或疾病状态。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述环境因素至少包括环境光照、环境声音、环境温度、环境湿度、环境气压、环境微颗粒、环境二氧化碳浓度、环境氧气浓度，通过环境因素监测设备采集获取。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述环境因素监测设备至少包括环境光照度传感器、环境光谱传感器、环境声音采集器、环境温度传感器、环境湿度传感器、环境气压传感器、环境微颗粒检测传感器、环境二氧化碳浓度传感器、环境氧气浓度传感器。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述环境因素动态控制策略至少包括零增益、递增、递减、直流偏置、随机振荡、高斯振荡、正弦振荡、脉冲振荡。7.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述环境因素干预执行设备至少包括多色谱光源、空调、温度调节设备、湿度调节设备、空气净化设备、新风系统、噪声干预设备、音响播放设备、气压调节设备。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述对被试对象的自主神经生理和所述环境因素进行采集监测和分析处理，提取自主神经生理特征和环境因素特征并进行耦合互动分析，得到自主神经与环境互动矩阵的步骤具体为：通过生理体征采集设备，实时采集和监测被试对象的自主神经生理变化，生成自主神经生理数据；通过环境因素监测设备，实时采集和监测被试对象所处环境的环境因素变化，生成环境因素数据；对所述自主神经生理数据和所述环境因素数据进行信号处理和特征提取，分别生成所述自主神经生理特征和所述环境因素特征；
对所述自主神经生理特征和所述环境因素特征进行耦合互动分析，得到所述自主神经与环境互动矩阵。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于：所述自主神经生理数据包括血氧信号、脉搏信号、血压信号、呼吸信号、心电信号、血糖信号、皮肤电信号、温度信号、血氧水平依赖BOLD信号至少一项，对应通过血氧、脉搏、血压、呼吸、心电、血糖、皮肤电、温度、功能性近红外光谱成像或功能性核磁共振成像的数据采集设备采集得到。10.如权利要求8所述的方法，其特征在于：所述信号处理至少包括A/D数模转换、重采样、重参考、降噪、去伪迹、信号矫正、工频陷波、低通滤波、高通滤波、带阻滤波、带通滤波。11.如权利要求8所述的方法，其特征在于：所述自主神经生理数据特征至少包括血氧信号特征、脉搏信号特征、血压信号特征、呼吸信号特征、心电信号特征、血糖信号特征、皮肤电信号特征、温度信号特征、血氧水平依赖BOLD信号特征；其中，所述血压信号特征至少包括收缩压、舒张压、平均动脉压的信号特征，所述呼吸信号特征至少包括呼吸频率、呼吸间隔、呼吸深度的信号特征，所述心电信号特征至少包括心率和心率变异性的信号特征，所述皮肤电信号特征至少包括皮肤电导总水平、皮肤传导水平和皮肤电导反应的信号特征，所述血氧水平依赖BOLD信号特征至少包括含氧血红蛋白、脱氧血红蛋白和总血红蛋白的信号特征。12.如权利要求11所述的方法，其特征在于：所述信号特征至少包括时序信号、平均值、均方根、最大值、最小值、方差、标准差、变异系数、峰度、偏度、功率谱。13.如权利要求8所述的方法，其特征在于：所述环境因素至少包括环境光照特征、环境声音特征、环境温度特征、环境湿度特征、环境气压特征、环境微颗粒特征、环境二氧化碳浓度特征、环境氧气浓度特征；其中，所述环境光照特征至少包括光照度特征和光谱特征，所述环境声音特征至少包括声响水平特征、声音频谱特征和声音类型特征。14.如权利要求8所述的方法，其特征在于：所述环境因素数据中的各环境因素特征体现为数值特征，至少包括时序信号、平均值、均方根、最大值、最小值、方差、标准差、变异系数、峰度和偏度。15.如权利要求8所述的方法，其特征在于：所述自主神经与环境互动矩阵的计算方法，如下：提取所述环境因素特征中一所述环境因素的时序信号与所述自主神经生理数据特征中一所述自主神经生理数据的时序信号，以相同采样率对上述两个信号进行重采样并计算相关性，生成生理环境互动系数；求得所述环境因素特征中全部所述环境因素的所述时序信号与所述自主神经生理数据特征中全部所述自主神经生理数据的所述时序信号的所述生理环境互动系数，生成生理环境互动关联矩阵；对所述生理环境互动关联矩阵进行阈值处理，即将所述生理环境互动关联矩阵中绝对值小于预设关联阈值的元素均重置为0，生成所述自主神经与环境互动矩阵。16.如权利要求15所述的方法，其特征在于：所述相关性至少包括相干系数、皮尔逊相关系数、杰卡德相似系数、线性互信息系数、线性相关系数。17.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述将所述自主神经生理特征、所述环境因素特征、自主神经调节目标输入预先构建的环境生理神经网络生成模型，得到环境因素目
标调整参数的步骤具体为：通过对不同所述环境因素特征、不同所述自主神经特征的多模态环境生理训练数据集进行深度学习训练，预先构建得到所述环境生理神经网络生成模型；将所述自主神经生理特征、所述环境因素特征、所述自主神经调节目标输入所述环境生理神经网络生成模型，生成环境因素目标调整参数。18.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述自主神经调节目标至少包括血氧调节目标、脉搏调节目标、血压调节目标、呼吸调节目标、心电调节目标、血糖调节目标、皮肤电调节目标、温度调节目标、血氧水平依赖BOLD调节目标。19.如权利要求18所述的方法，其特征在于：所述调节目标至少包括平均值、均方根、最大值、最小值、方差、标准差、变异系数、峰度、偏度、功率谱。20.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述根据所述自主神经与环境互动矩阵和所述环境因素目标调整参数，更新所述环境因素动态控制策略和动态控制目标参数序列，并对所述环境因素进行动态执行控制的步骤具体为：根据所述自主神经与环境互动矩阵和所述环境因素目标调整参数，更新所述环境因素动态控制策略和所述动态控制目标参数序列；根据所述动态控制目标参数序列，连接环境因素干预执行设备，对所述环境因素进行动态执行控制。21.如权利要求20所述的方法，其特征在于：所述更新所述环境因素动态控制策略和所述动态控制目标参数序列的方法，具体如下：从所述自主神经与环境互动矩阵中，按照所述环境因素维度，获取绝对值最大的元素，生成环境因素最大互动效应系数序列；根据所述环境因素最大互动效应系数序列...
【专利技术属性】
技术研发人员：何将，
申请(专利权)人：安徽星辰智跃科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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