本發明涉及健康，特別是一種基于生理參數的實際飽足感識別方法。
背景技術：
1、飽足感是進食開始到進食結束過程中，所產生的不需要進食的感覺。由于感覺的滯后性，是吃飽后，血液涌進胃部，使腦部產生飽足信號，從而使得人體不需要進食。此時，已足量進食，足量進食不僅給消化器官帶來負擔。
2、中國傳統養生觀念及方式之一，是指每餐進食只吃七分飽，七分飽時人體對食物的營養物質已經完全吸收，而七分飽是需要靠自己的感覺來判斷，而這種判斷通常具有一定的偏差。
3、而通過感覺判斷飽足感不太準確，通常受到其他因數影響比較大，有主觀因素和客觀因素，比如心情愉悅的時候，吃飯容易過量，心情差的時候，飯量不足。另外，天氣也會影響食量，天氣炎熱的飯量低，天氣寒冷的時候，飯量大。這些因數導致個人的飽足感無法通過主觀感覺來判斷。
技術實現思路
1、通過本發明偵測胃部的阻抗變化、血液流向、血氧變化、血壓變化、心率變異性等參數值，再結合深度學習算法，判斷是否達到七分飽的程度，實現科學健康飲食，是通過以下技術方案來實現的。
2、一種基于生理參數的實際飽足感識別方法，佩戴穿戴型智能健康終端，手腕佩戴腕式終端、腹部佩戴小型貼片，包括如下步驟：
3、步驟1、智能健康終端實時監測腹部阻抗、脈搏波、血氧值、血壓值和體動值；
4、步驟2、根據體動值判斷為非睡眠狀態，且接近用餐時間，分別獲取腕部和腹部的生物阻抗、脈搏波、血壓數據，數據通過藍牙匯總到腕部終端，由腕式終端處理器進行數據分析；
5、步驟3、通過脈搏波數據計算血流灌注，分別分析腕部和腹部的血流灌注指數，飽食后會引起腹部血流灌注指數增強；飽食后還會引起副交感神經興奮，通過心率變異性計算副交感神經興奮程度變化；同時由于胃部體積變化，腹部阻抗也會產生相應變化；分析血氧及血壓等參數的變化趨勢，判斷是否出現過度飽食；
6、步驟4、經過初步判斷出飽食后，對用戶彈窗確認是否飽食，將用戶確認結果作為上述參數集合的標簽。將參數集和是否飽食的標簽輸入深度學習模型，該模型包括但不限于卷積神經網絡、主成分分析等常用深度學習模型。
7、本發明的有益效果是：通過無擾監測生理參數自動識別飽腹狀態，對用戶做出提醒，有利于用戶進行良好的飲食健康管理。
1.一種基于生理參數的實際飽足感識別方法，佩戴穿戴型智能健康終端，其包括腕式終端和若干貼片，在手腕佩戴腕式終端，腹部佩戴多個小型貼片，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的實際飽足感識別方法，其特征在于，根據體動值判斷為非睡眠狀態，判斷為睡眠狀態時，則不執行飽食度判斷。
3.根據權利要求1所述的實際飽足感識別方法，其特征在于，經過初步判斷出飽食后，對用戶彈窗確認是否飽食，將用戶確認結果作為上述參數集合的標簽。
4.根據權利要求3所述的實際飽足感識別方法，其特征在于，將參數集和是否飽食的標簽輸入深度學習模型，該深度學習模型包括卷積神經網絡、主成分分析。