[论文解读] Shesop Healthcare: Android application to monitor heart rate variance, display influenza and stress condition using Polar H7

Andrien Ivander Wijaya, Ary Setijadi Prihatmanto+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2016

Heart Rate Variability and Autonomic Control参考文献 8被引用 4

一句话总结

本文提出 Shesop，一款基于 Polar H7 胸带获取的实时心率与心率变异性（HRV）数据，用于分类压力与流感状态的 Android 应用。该应用使用 Android Studio 开发，通过蓝牙低功耗（BLE）进行数据采集，应用时域与非线性域的 HRV 分析，并采用支持向量机（SVM）分类方法评估健康状态，结果通过 Dropbox 实现实时可视化与存储。

ABSTRACT

Shesop is an integrated system to make human lives more easily and to help people in terms of healthcare. Stress and influenza classification is a part of Shesop's application for a healthcare devices such as smartwatch, polar and fitbit. The main objective of this paper is to create a proper application to implement the stress and influenza classification. The application use Android studio, XML and Java. Also, while creating this application, all design and program is considered to be available for future updates. The application needs an android smartphone with Bluetooth Low Energy technology (bluetooth v4.0 or above). SheSop application will accommodate data entry, device picker, data gathering process, result and saving the result. In the end, we could use the polar H7 and this application to get a real-time heart rate, Heart rate variability and diagnose our stress and influenza condition.

研究动机与目标

• 开发一种可访问、实时的移动应用，利用生理信号监测压力与流感状态。
• 将来自 Polar H7 的 HRV 分析集成到用户友好的 Android 界面中。
• 利用机器学习（SVM）对 HRV 指标进行分类，以识别压力与流感状态。
• 通过模块化设计与整洁代码确保可扩展性与可维护性，便于未来更新。
• 通过集成 Dropbox 实现用户数据持久化与云备份。

提出的方法

• 该应用使用 Android Studio 开发，采用 Java 与 XML 实现用户界面与逻辑。
• 使用蓝牙低功耗（BLE）v4.0+ 从 Polar H7 实时流式传输心率与 RR 间隔（IBI）数据。
• 从 IBI 数据中提取 HRV 特征，包括时域指标（均值、SDNN）、Poincaré 图与非线性指标。
• 实现支持向量机（SVM）分类器，基于 HRV 模式区分压力与流感状态。
• 应用包含一个数据输入模块，用于用户特定参数（如收缩压/舒张压、体温）以提升分类准确性。
• 结果实时显示，支持本地保存与上传至 Dropbox，实现长期存储与分析。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否有效利用 Polar H7 胸带获取的实时 HRV 数据，在移动应用中对压力与流感状态进行分类？
• RQ2 如何将 HRV 指标（时域、Poincaré 图、非线性）集成到轻量级 Android 应用中，实现类临床评估？
• RQ3 用户输入参数（如血压、体温）在提升分类准确性方面起到何种作用？
• RQ4 基于 Android 的系统如何确保未来健康监测扩展的可用性、性能与可扩展性？
• RQ5 该应用的设计在多大程度上支持医疗应用的安全、高效与可维护的软件开发？

主要发现

• Shesop 应用成功通过 Android 设备（API 18+）的 BLE 从 Polar H7 实时采集心率与 IBI 数据。
• 提取了包括 RR 间隔均值、标准差（SDNN）及 Poincaré 图参数在内的 HRV 特征，并用于分类。
• 应用通过基于 HRV 数据训练的 SVM 模型，成功实现对压力与流感状态的功能性分类。
• 整合了用户输入的收缩压/舒张压与体温信息，以增强分类上下文。
• 应用通过所有用户体验、性能与稳定性测试（如 UX-B1、PS-P1），并支持将数据导出至 Dropbox。
• 应用采用可扩展设计，具备模块化架构，支持未来更新与新健康状况的集成。