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申请/专利权人：北京中科心研科技有限公司

摘要：本发明提供了一种筛查飞行学员晕动症的方法及手环和系统，涉及数据处理技术领域，通过采集手环获取第一静息态数据，设定转椅控制参数对测试转椅的工作进行控制，获取初始数据集合以提取特征并计算实时斜率变化数据，测试转椅停止时再次进行静息态数据采集，对获取的静息态数据进行合格判定以生成晕动判别标准，基于晕动症判别标准、第一静息态数据、第二静息态数据和实时斜率变化数据得到筛查结果，解决了现有技术中存在的现有的晕动症检测手段依靠测评医生的主观判断，通过观察：是否出汗、面色苍白、呕吐、头晕等症状来判断晕动症的技术问题，实现了自动化筛查，达到了使用外周生理信号进行检测筛查结果的灵敏度比人工筛查准确率更高的目的。

主权项：1.一种筛查飞行学员晕动症的方法，其特征在于，所述方法应用于晕动症筛查系统，所述晕动症筛查系统与采集手环、测试转椅通信连接，所述方法包括：通过所述采集手环进行待测试学员的静息态前数据采集，得到第一静息态数据；设定转椅控制参数，当所述待测试学员端坐在所述测试转椅，且完成测试转椅与身体固定时，通过所述转椅控制参数控制所述测试转椅工作；通过所述采集手环进行所述待测试学员的数据采集，得到初始数据集合；对所述初始数据集合进行特征提取，根据特征提取结果计算实时斜率变化数据；当所述测试转椅停止时，通过所述采集手环进行所述待测试学员的静息态后数据采集，得到第二静息态数据；根据所述第一静息态数据和所述第二静息态数据进行静息态数据是否合格判定；根据静息态数据是否合格判定结果生成晕动判别标准，基于所述晕动症判别标准、所述第一静息态数据、所述第二静息态数据和所述实时斜率变化数据得到筛查结果；所述方法还包括：当所述静息态数据判定合格，则生成第一类筛查标准，其中，所述第一类筛查标准包括皮肤电水平变化率、实时斜率变化占比和统计差值占比；当所述待测试学员的数据满足所述第一类筛查标准中任一条件时，则得到所述待测试学员第一类阳性结果；当所述待测试学员的数据不满足所述第一类筛查标准中任一条件时，则得到所述待测试学员第一类阴性结果；所述皮肤电水平变化率，为第二静息态数据的皮肤导电水平平均值，为第一静息态数据的皮肤导电水平的平均值，所述实时斜率变化占比，所述统计差值占比；所述方法还包括：当所述静息态数据判定不合格，则生成第二类筛查标准，其中，所述第二类筛查标准包括实时斜率变化占比和统计差值占比；当所述待测试学员的数据满足所述第二类筛查标准中任一条件时，则得到所述待测试学员第二类阳性结果；当所述待测试学员的数据不满足所述第二类筛查标准中任一条件时，则得到所述待测试学员第二类阴性结果。

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