[發明專利]一種帶睡眠穩定性決策原則數據庫的助眠系統

有效

• 申請號: 201911036406.4
• 申請日: 2019-10-29
• 公開（公告）號: CN112741943B
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發明（設計）人: 鄢姬鈴;許晏菁
• 申請（專利權）人: 杭州云睡吧健康管理有限公司
• 主分類號: A61M21/02
• 分類號: A61M21/02;A61B5/00;A61B5/0205;A61B5/389;A61B5/398;A61B5/11;G06K9/62
• 代理公司: 浙江翔隆專利事務所(普通合伙) 33206
• 代理人: 竺琪明

1.一種帶睡眠穩定性決策原則數據庫的助眠系統，其特征在于，包括：

基礎數據采集器，通過便攜式設備獲取用戶的基礎數據；

睡眠穩定性決策原則數據庫，存儲有多組與各目標群體逐一對應的基礎信息、睡眠狀態臨界值以及助眠數據包，各組目標群體間具有差異的基礎信息；

處理器，根據用戶的基礎信息在睡眠穩定性決策原則數據庫內獲得對應的助眠數據包，并通過接收來自基礎數據采集器的基礎數據與助眠數據包對比并獲知與用戶匹配的決策原則，以此控制助眠設備進行啟停切換和工作狀態調節；

助眠設備，接收來自處理器的控制信號，并對用戶產生對應的助眠刺激；

在構建所述睡眠穩定性決策原則數據庫時，各組目標群體包括至少一個檢測樣本，對同一目標群體內的檢測樣本進行依次編號為1至i，并通過以下方式獲得基礎信息以及對應的睡眠狀態臨界值：

第一步，采集各檢測樣本的基礎信息，并以此對檢測樣本進行目標群體歸類；

第二步，對同一目標群體內的各檢測樣本分別進行睡眠監測，以此獲得該檢測樣本的睡眠時長T_i以及單幀時長為t的原始數據包，各檢測樣本對應的原始數據包數量為j’_i，j’_i＝T_i/t，各原始數據包包含腦電數據EEG、肌電數據EMG、眼電數據EOG、心率數據HR、呼吸頻率數據RESP以及體動數據BM；

第三步，對各原始數據包內的心率數據HR、呼吸頻率數據RESP以及體動數據BM進行取均值處理，以此獲得與該原始數據包對應的M_HR-j’-i、M_RESP-j’-i以及M_BM-j’_-i；

第四步，設定心率均值范圍，對M_HR-j’-i超出心率均值范圍的原始數據包進行剔除操作，設定呼吸頻率均值范圍，對M_RESP-j’-i超出呼吸頻率均值范圍的原始數據包進行剔除操作，以此獲得數量為j、與該檢測樣本對應且包含M_ＨR-j-i、M_RESP-j-i以及M_BM-j-i的單幀數據包，進而獲得該目標群體內的單幀數據包總量為

第五步，根據腦電數據EEG、肌電數據EMG、眼電數據EOG、心率數據HR將對應檢測樣本的整個睡眠過程劃分為清醒期、淺睡N1期、淺睡N2期、深睡期以及快速眼動期，并對各單幀數據包進行睡眠分期分類，以使各單幀數據包獲得睡眠分期屬性；

第六步，對各單幀數據包進行睡眠穩定性劃分，并對各單幀數據包賦予預設睡眠狀態值SSt_j-i，具體地：將具有清醒期和淺睡N1期屬性的單幀數據包劃分為非穩定性數據包，SSt_j-i＝1，其具有的實際睡眠狀態為實際非穩定狀態；將具有淺睡N2期、深睡期以及快速眼動期的單幀數據包劃分為穩定性數據包，SSt_j-i＝2，其具有的實際睡眠狀態為實際穩定狀態；

第七步，對同一目標群體的心率、呼吸頻率以及體動分別進行初級敏感相關系數計算，并利用初級敏感相關系數r_b計算獲得初級顯著性系數A_rb，將初級顯著性系數A_rb與設定的初級顯著性閥值A’_rb比較，進而從心率、呼吸頻率以及體動中獲得初級敏感因素，其中，b為敏感因素標記，b＝1時，代表心率數據，b＝2時，代表呼吸頻率數據，b＝3時，代表體動數據；

第八步，通過初級敏感因素以及各單幀數據包內數據來計算與各初級敏感因素對應的權重因子β_b，并對獲得的權重因子β_b進行顯著性檢驗，以此獲得高級敏感因素，進而利用高級敏感因素以及與其對應的權重因子計算獲得與各單幀數據包逐一對應的實際睡眠狀態值SSt’_j-i；

第九步，利用實際睡眠狀態值SSt’_j-i來獲得睡眠狀態臨界值SSt’_cut-off；

第十步，利用睡眠狀態臨界值SSt’_cut-off形成控制助眠設備用決策原則。