[發明專利]睡眠分期確定方法、相關設備及計算機可讀介質

在審

• 申請號: 201711282863.2
• 申請日: 2017-12-06
• 公開（公告）號: CN108201435A
• 公開（公告）日: 2018-06-26
• 發明（設計）人: 張啟;王鑫宇;劉子威;劉洪濤
• 申請（專利權）人: 深圳和而泰數據資源與云技術有限公司
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;A61B5/0402
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫;熊永強

1.一種睡眠分期確定方法，其特征在于，包括：

獲取目標用戶的心電信號；

提取所述心電信號對應的第一特征數據；

將所述第一特征數據和第二特征數據進行數據融合，得到目標特征數據，所述第二特征數據為所述目標用戶對應的與睡眠分期相關的特征數據；

使用分類模型對所述目標特征數據進行分類，得到睡眠分期的結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述心電信號對應的第一特征數據包括：

確定所述心電信號中至少一個RR間期；

對所述至少一個RR間期進行時域分析和頻域分析，得到所述第一特征數據。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一特征數據和所述第二特征數據分別包含N個特征數據，所述第一特征數據包含的N個特征數據對應第一時間段到第N時間段，所述第二特征數據包含的N個特征數據對應所述第一時間段到所述第N時間段；每個特征數據對應一個時間段，所述N為大于或者等于1的整數；

所述將所述第一特征數據和第二特征數據進行數據融合，得到目標特征數據包括：

將所述第一特征數據和所述第二特征數據中對應相同時間段的特征數據進行融合，得到所述目標特征數據，所述目標特征數據中的N個特征數據對應所述第一時間段到所述第N時間段。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述分類模型包含M個不同的分類器，所述M為大于1的整數；所述使用分類模型對所述目標特征數據進行分類，得到睡眠分期的結果包括：

將所述目標特征數據中的第F個特征數據輸入到所述M個不同的分類器，所述M個不同的分類器均對所述第F個特征數據進行分類，得到M個分類結果；所述F為小于或者等于所述N的整數，所述M個分類結果為所述M個不同的分類器確定的第F時間段的睡眠分期的結果，每個分類器得到一個分類結果；

確定所述M個分類結果中個數最多的分類結果為所述第F時間段的睡眠分期的結果。

5.根據權利要求1至4任意一項所述的方法，其特征在于，所述獲取目標用戶的心電信號之前，所述方法還包括：

接收時間設置指令；

所述獲取目標用戶的心電信號包括：

獲取所述目標用戶在所述時間設置指令所指定的時間段的心電信號。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述將所述第一特征數據和第二特征數據進行數據融合之前，所述方法還包括：

從睡眠分期設備預置的用戶信息中獲取所述第二特征數據；

或者，從服務器獲取所述第二特征數據。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述使用分類模型對所述目標特征數據進行分類，得到睡眠分期的結果之后，所述方法還包括：

顯示并存儲所述睡眠分期的結果。

8.一種睡眠分期設備，其特征在于，包括：

信號處理模塊，用于獲取目標用戶的心電信號；

特征提取模塊，用于提取所述心電信號對應的第一特征數據；

數據融合模塊，用于將所述第一特征數據和第二特征數據進行數據融合，得到目標特征數據，所述第二特征數據為所述目標用戶對應的與睡眠分期相關的特征數據；

預測模塊，用于使用分類模型對所述目標特征數據進行分類，得到睡眠分期的結果。

9.根據權利要求8所述的睡眠分期設備，其特征在于，所述第一特征數據和所述第二特征數據分別包含N個特征數據，所述第一特征數據包含的N個特征數據對應第一時間段到第N時間段，所述第二特征數據包含的N個特征數據對應所述第一時間段到所述第N時間段；每個特征數據對應一個時間段，所述N為大于或者等于1的整數；

所述數據融合模塊，具體用于將所述第一特征數據和所述第二特征數據中對應相同時間段的特征數據進行融合，得到所述目標特征數據，所述目標特征數據中的N個特征數據對應所述第一時間段到所述第N時間段。