一種人體體質年齡評估方法與流程

2023-04-29 07:43:06 1

本發明涉及一種體質檢測評估方法，尤其是涉及一種人體體質年齡評估方法。

背景技術：

人體體質隨年齡增長逐漸老化，對於不同個體而言，先天遺傳基因和後天生活習慣等方面都存在差異，在這些因素的長期影響下，每個人體質老化速度並不相同。目前對於體質年齡的分析評估沒有廣泛認可的標準，在市場上新出現的體質分析儀的多項功能中，提出了身體年齡的概念，認為在不同年齡階段，人體中骨骼重量、體脂率、皮下脂肪、內臟脂肪和肌肉比例不斷在變化。根據大量統計數據確定每個年齡段人群這些表徵數據的分布狀況，以此為依據分析判斷個體體質表徵數據與哪個年齡段最為接近，從而得到身體年齡。

然而，根據大量臨床實驗和統計結果，除了以上各項表徵數據外，人體電生理模型參數與不同年齡段人體體質變化有著很強的相關性。

對於以中老年為主的虛弱人群、退行性病變人群或長期超負荷工作的人群，一個能綜合反映體質狀況的評價指標，讓被測人群可以對自身健康狀況有一個簡單、直觀的認識，從而提醒其對於自身健康狀況的重視。

技術實現要素：

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種直觀性強、可行性高的人體體質年齡評估方法。

本發明提出的體質年齡分析評估方法，以超低安全直流電壓下的人體電生理模型參數為表徵參數，利用在成千上萬例臨床實驗數據的基礎之上建立的統計規律得到體質年齡評估值。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種人體體質年齡評估方法，包括以下步驟：

S1，測定人體電生理模型參數，包括等效串聯電阻Rs、等效並聯電阻Rp和等效並聯電容C，在人體電生理模型中，人體被等效為Rp和C並聯，然後和Rs串聯形成的電路；

S2，計算被測者的人體複合阻容比γ，

S3，確定γ所屬的特徵區間，得到該特徵區間對應的體質年齡，作為被測者的體質年齡，所述的特徵區間根據以下方法劃分：提前採用統計學方法對樣本人群進行γ值計算和統計，得到特定年齡或年齡段對應的特徵區間，每個特徵區間互不重疊。

所述的特徵區間劃分方法包括以下步驟：

S31，分別對特定年齡或特定年齡段的統計人群，進行大量樣本的γ值統計，生成多個γ的分布直方圖；

S32，綜合所有的分布直方圖，確定各特定年齡或特定年齡段所對應的特徵區間，即γ值區間。

所述的步驟S32中，共確定72個統計人群，第一個統計人群的年齡小於或等於10，最後一個統計人群的年齡大於80歲，中間70個統計人群的年齡為11～80歲，相鄰統計人群年齡相差一歲。

所述的步驟S32中，相鄰特徵區間的交界值確定方法為：生成直方圖曲線，將相鄰統計人群的直方圖曲線交界點的γ值作為相鄰特徵區間的交界值。

所述的人體電生理模型參數測定方法為：通過金屬電極對人體施加安全直流電壓，採集金屬電極上的電壓波形，根據電壓波形計算人體電生理模型參數。

所述的樣本人群為經過臨床醫學檢測後的健康人群。

臨床實驗研究的統計結果表明，複合阻容比γ隨年齡增長呈明顯的上升趨勢。所以本發明選定人體電生理模型的複合阻容比γ作為評估體質年齡的表徵參數。

與現有技術相比，本發明具有以下優點：

(1)本發明提出的複合阻容比γ值評估方法是目前唯一用人體電生理模型評估法評估人體體質年齡的方法，與骨骼重量、體脂率、皮下脂肪、內臟脂肪和肌肉比例這類表徵參數相比，本發明提出的複合阻容比γ值更易於測定，且測定精度相對較高。

(2)γ的特徵區間是基於大數據進行分析並且結合臨床醫學檢測進行修正，具有堅實的統計數據支持，並且可以隨著樣本量的增加而逐步優化。

(3)將10歲及10歲以下的人群歸為一個統計人群，將80歲及80以上的人群歸為一個統計人群，符合人體生理學規律，避免了不必要的計算，減少統計成本。

(4)根據臨床實驗研究的統計結果，將相鄰統計人群的直方圖曲線交界點的γ值作為相鄰特徵區間的交界值，保證每個特徵區間不重疊。

(5)人體電生理模型參數測定方法簡單，安全性和可行性高。

附圖說明

圖1為人體電生理模型示意圖；

圖2為本實施例某年齡的統計人群的γ值直方圖。

具體實施方式

下面結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細說明。本實施例以本發明技術方案為前提進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本發明的保護範圍不限於下述的實施例。

實施例

本發明提出的體質年齡分析評估方法，分析評估的表徵數據為超低安全直流電壓下人體電生理模型參數；通過對不同實際年齡人群的電生理模型參數進行統計得出分布規律，並根據個體實測值與該分布規律來分析評估被測人體的體質年齡。

實驗證明，人體可以等效為一個如圖1所示的分布式電生理模型，由五個阻容單元組成，分別對應四肢和軀幹。在超低安全直流電壓(通常取2～3.6V)的作用下，在人體上加壓的方法是，電源正極通過電極加在四肢中的其中一個，另外三個電極通過不同的電阻接至直流電源負極端。此時，人體可以等效為由五個阻容單元組成的電路模型，其中Rs1和Rs2為等效串聯電阻，Rp為等效並聯電阻，C為等效電容。

在上述人體電生理模型中，定義人體複合阻容比：

其中Rs＝Rs1+Rs2，分母C·RP/(RS+RP)表示電生理模型中的可充電容量。

測試其中一個阻容單元的複合阻容比γ，作為人體的複合阻容比γ；或者將五個阻容單元的複合阻容比γ求均值，得到人體的複合阻容比γ。

為獲取上述電生理模型中Rs、Rp、C三項參數，採用一種測定裝置普測各年齡段的健康人群的複合阻容比γ，測定結果的統計分析表明，隨年齡增長電阻呈上升趨勢，而電容有下降趨勢。進一步的分析研究報名，複合阻容比γ值隨年齡增長呈明顯的上升趨勢，所以本發明採用複合阻容比γ值作為體質年齡的表徵參數。

實施的第二個步驟是γ值統計規律的建立。

將小於等於10歲的劃分為一個統計人群、11～80歲按每一歲為一個統計人群、大於80歲為一個統計人群，共計72個組別的人群。分別對各個組別的人群統計大量樣本的γ值分布規律，用直方圖來表達，72個組別健康人群的γ值分布直方圖分別記為D10～D11，其中年齡A人群的γ值分布直方圖DA的示意圖如圖2所示，圖中橫軸為γ值，縱軸為γ值區間樣本出現的概率。該統計結果表明年齡A人群中的絕大多數人的γ值分布在0.4kΩ/μF附近，為了便於根據γ值評估體質年齡，將年齡A的評估標準設定為一個γ值特徵區間，如0.38～0.42kΩ/μF。具體到各年齡群體的γ值特徵區間的設定，需要根據各年齡人群的統計數據，在相鄰年齡直方圖等高交界處劃定，並最終確定所有72個組別的γ值特徵區間[γL,γH]10～[γL,γH]81。

實施的第三個步驟為個體γ值的測定和體質年齡的評估。

假設被測對象年齡為A0，使用測定裝置測定得到其γ值為γ0。根據前一步驟建立的統計規律對體質年齡進行以下兩項分析：

1.根據年齡為A0的統計直方圖DA0，用所有高於γ0的部分相加的結果，評估該被測對象體質年齡低於同齡人的百分比。

2.根據各個年齡的γ值特徵區間[γL,γH]10～[γL,γH]81，以及γ0落在哪一個年齡的γ值特徵區間之內，評估被測對象的體質年齡。