[發明專利]睡眠質量評估方法及裝置有效
| 申請號: | 201910754503.0 | 申請日: | 2019-08-15 |
| 公開(公告)號: | CN110464303B | 公開(公告)日: | 2022-04-01 |
| 發明(設計)人: | 王偉;劉洪濤 | 申請(專利權)人: | 深圳數聯天下智能科技有限公司 |
| 主分類號: | A61B5/00 | 分類號: | A61B5/00;A61B5/08;G06K9/62 |
| 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 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市南山區粵海*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 睡眠 質量 評估 方法 裝置 | ||
1.一種睡眠質量評估方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取被測試用戶的睡眠狀態數據;
基于所述睡眠狀態數據構建睡眠特征數據,所述睡眠特征數據用于通過統一量化的形式表征所述被測試用戶的睡眠情況;
將所述睡眠特征數據輸入睡眠質量分類模型,基于所述睡眠質量分類模型確定所述被測試用戶的睡眠質量類別;
根據所述睡眠質量類別向所述被測試用戶的終端發送對應的睡眠質量提示消息;
其中,所述睡眠狀態數據包括呼吸頻率,所述睡眠特征數據包括呼吸頻率分布,其中所述呼吸頻率為每分鐘的呼吸次數;所述基于所述睡眠狀態數據構建睡眠特征數據,包括:
獲取所述被測試用戶睡眠期間內各呼吸頻率中的最小呼吸頻率和最大呼吸頻率;
將所述最小呼吸頻率至所述最大呼吸頻率之間的區間劃分為多個呼吸頻率子區間,并統計各呼吸頻率子區間內包含的呼吸頻率個數以得到所述被測試用戶的呼吸頻率分布。
2.根據權利要求1所述方法,其特征在于,所述睡眠狀態數據包括吸呼比,所述睡眠特征數據包括吸呼比分布,其中所述吸呼比為一個呼吸周期內吸氣時間和呼氣時間的比值;所述基于所述睡眠狀態數據構建睡眠特征數據,包括:
獲取所述被測試用戶睡眠期間內各吸呼比中的最小吸呼比和最大吸呼比;
將所述最小吸呼比至所述最大吸呼比之間的區間劃分為多個吸呼比子區間,并統計各吸呼比子區間內包含的吸呼比個數以得到所述被測試用戶的吸呼比分布。
3.根據權利要求1所述方法,其特征在于,所述睡眠狀態數據包括睡覺時間點、入睡時間點和起床時間點,所述睡眠特征數據包括入睡時長和睡眠時長;所述基于所述睡眠狀態數據構建睡眠特征數據,包括:
獲取目標時間點以及目標時間點之后的多個連續時間點對應的呼吸頻率,當所述多個連續時間點對應的呼吸頻率均小于所述目標時間點對應的呼吸頻率時,計算所述多個連續時間點對應的呼吸頻率的均方差值;
若所述均方差值小于預設均方差閾值時,則從所述多個連續時間點中確定出任一時間點作為入睡時間點;
根據所述睡覺時間點和所述入睡時間點確定入睡時長;
根據所述入睡時間點和所述起床時間點確定睡眠時長。
4.根據權利要求1-3任一項所述方法,其特征在于,所述方法還包括:
獲取多個訓練樣本,其中一個訓練樣本中包括一個樣本用戶的睡眠特征數據和睡眠質量類別;
基于各訓練樣本中包括的睡眠特征數據和睡眠質量類別訓練初始網絡模型以得到睡眠質量分類模型,所述睡眠質量分類模型用于根據輸入的睡眠特征數據輸出睡眠質量類別。
5.根據權利要求4所述方法,其特征在于,所述獲取多個訓練樣本,包括:
獲取所述被測試用戶多次睡眠中各次睡眠的睡眠特征數據和睡眠質量類別,并作為訓練樣本。
6.根據權利要求4所述方法,其特征在于,所述獲取多個訓練樣本,包括:
從訓練樣本集合中,獲取與所述被測試用戶的身體特征數據相似的多個樣本用戶的訓練樣本,其中所述身體特征數據包括性別、年齡以及體重指數中的至少一項。
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