李晓敏：基于OpenHarmony的HRV心理健康检测系统开发分享-电子发烧友网

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开源项目 OpenHarmony是每个人的 OpenHarmony

李晓敏

根据2019年北大团队在《柳叶刀》子刊发表的研究，超过9500万中国人一生中得过抑郁症，只有9.5%的抑郁症患者接受过至少一种卫生服务机构的治疗，而得到充分治疗的患者仅0.5%。且目前大部分抑郁症检测都是通过填写纸质表，但是纸质表容易受到被检测者主观影响，导致检测误差大、有效性低，且纸质表检测繁杂、效率低下。

为了使心理健康检测更为方便、结果更加客观有效。李晓敏团队翻阅了大量文献，同时找了相关的医学专家进行咨询，然后得知抑郁症患者和普通人在HRV指标上是有差异的（差异请查看下方注解），于是决定通过HRV检测来辅助鉴定心理健康。

注解：HRV是指心率变异性，在生理条件下，HRV的产生主要是由心脏窦房结自律活动通过交感和迷走神经、神经中枢、压力反射和呼吸活动等因素的调节作用，使得心脏每搏间期一般存在几十毫秒的差异。

下面请跟随小编的步伐一起了解这个团队、项目、以及她们对OpenHarmony的学习分享。

介绍

李晓敏是华东师范大学计算机科学与技术系研究生，也是本次案例的项目负责人。这个项目的团队成员由李晓敏、徐珑珊、顾敏怡组成，她们分别负责设备端开发、云端与前端开发和测试等工作。

在项目确定后，她们开始构思整个项目需要得到什么数据？用什么技术或者产品实现？比如她们首先需要得到受检者的心电数据、然后根据心电数据计算出HRV参数、再与标准HRV参数进行对比、最后展示分析结果。

那么如何采集心电数据？如何计算HRV参数？计算后HRV的参数存储在哪里？如何展示给用户？这些都是她们需要进一步思考和解决的。

于是在老师的指导下，她们将项目分成了三个部分来实现，分别为：设备端、云端和前端。下面一起看一下项目的详细介绍和使用方法。

项目介绍和使用方法

如下表所示，整个项目主要由设备端、云端和前端组成。

基于HRV的心理健康检测分析系统使用方法如下：

设备端：这个分析系统主要通过图1展示的心电采集模块采集受检人的心电数据，并在小熊派开发板计算出多种与情绪特征相关的HRV参数，然后通过小熊派上集成的Wi-Fi模块将数据上传到云端。

云端：将收到的HRV参数和正常的HRV参数进行对比后存入数据库。

前端：最后用户可以在图2所示的前端H5页面查看详细参数和诊断结果。

图1 设备端

图2 设备端+前端展示效果图

OpenHarmony学习与项目开发

OpenHarmony学习

李晓敏团队深信“实践出真知”。她们购买了一块小熊派开发板，这块开发板上搭载的是OpenHarmony操作系统，还配备了很完整的教学视频以及开发资料。她们一边学习教学视频，一边在开发板上实践，经过一个多月的学习时间，就可以用小熊派开发板实现多项任务指令以及任务间的通信等，为项目的成功落地提供了硬件基础。

项目开发

整个项目从头到尾主要分成三个阶段。

第一阶段是学习和调研阶段。顾敏怡同学是心理学专业的，因此由她负责翻阅资料来确定HRV与抑郁症之间的相关性，以及去医院找治疗抑郁症的专家进行咨询和学习。李晓敏和徐珑珊两位同学分别负责硬件和软件的选型工作，例如采集心电数据需要选择什么心电采集模块、单片机的主控芯片用哪一款、服务器的选择等等。

第二阶段是项目开发工作。在做好调研、学习和选型等准备工作之后就开始项目的具体开发工作了。李晓敏同学负责设备端开发工作，包括心电数据的采集、数据采集过来后怎么处理、怎么计算HRV参数、设备端怎么和云端去建立连接等工作。徐珑珊同学是计算机系的，主要负责云端和前端的开发工作，包括服务器的搭建、前后端通信等等。

第三阶段是测试工作。顾敏怡同学帮忙联系患有抑郁症的同学，让同学一边填写常规的纸质自量表一边用设备来测量，然后她们将这两种测量方式的结果进行对比，来测试设备检测的准确性，然后去反向优化她们的设备，以进一步提高设备检测的准确性。

团队成果

通过整个团队的努力，她们制作出实物Demo一套，这个作品也非常荣幸地获得了“华为中国大学生ICT大赛2021” 创新赛全国总决赛一等奖和TECH4ALL特别奖。