[發明專利]睡眠特征事件的識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010158652.3
• 申請日: 2020-03-09
• 公開（公告）號: CN111374641A
• 公開（公告）日: 2020-07-07
• 發明（設計）人: 陽召成;程一歌;郭波寧
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;A61B5/11;G06K9/62
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆;潘登

本發明實施例提供了一種睡眠特征事件的識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質。該睡眠特征事件的識別方法包括：基于雷達獲取待識別目標用戶的回波信號；根據所述回波信號判斷所述目標用戶是否發生睡眠特征事件；當所述目標用戶發生睡眠特征事件時，獲取所述目標用戶發生所述睡眠特征事件之前和之后的差異特征；根據所述差異特征確定目標特征事件，所述目標特征事件為多個睡眠特征事件的其中一個。達到識別出具體的睡眠特征事件的效果。

技術領域

本發明實施例涉及睡眠識別技術領域，尤其涉及一種睡眠特征事件的識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著人們對個人健康狀態關注，各種小型化醫療設備也走入了家庭日常中，比如血壓計，血糖測量儀等，越來越方便于個人的自我監測。根據醫學研究表明，人體睡眠質量好壞和人體健康的程度有關，而睡眠質量的好壞和睡眠效率的高低與睡眠中人體特征事件(翻身，離床、上床躺著、坐起、躺下)有一定關系，所以如何檢人體睡眠特征事件成為了睡眠監測中較為重要的一件事。

但是到如今為止，還沒有一些小型化的儀器能夠方便專業的監測人體夜間睡眠活動，傳統的專業夜間睡眠監測方法是利用多導睡眠監測儀器(Polysomnography，PSG)技術。小型化的睡眠監測產品，比如手環手表之類的，采用的是光電容積描記技術。采用這種睡眠監測方法，只能大致的識別出人體是處于什么睡眠狀態，無法具體的識別出具體的睡眠特征事件，對整體的睡眠監測產生較大的影響。

發明內容

本發明實施例提供一種睡眠特征事件的識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質，以實現識別出具體的睡眠特征事件的效果。

第一方面，本發明實施例提供了一種睡眠特征事件的識別方法，包括：

基于雷達獲取待識別的目標用戶的回波信號；

根據所述回波信號判斷所述目標用戶是否發生睡眠特征事件；

當所述目標用戶發生睡眠特征事件時，獲取所述目標用戶發生所述睡眠特征事件之前和之后的差異特征；

根據所述差異特征確定目標特征事件，所述目標特征事件為多個睡眠特征事件的其中一個。

可選的，所述基于雷達獲取待識別的目標用戶的回波信號，包括：

通過所述雷達向所述目標用戶發射預設波形；

通過所述雷達接收所述目標用戶基于所述預設波形返回的回波信號。

可選的，所述根據所述回波信號判斷所述目標用戶是否發生睡眠特征事件，包括：

對所述回波信號進行濾波；

對濾波后的回波信號進行時頻變換以得到能量爆發曲線；

根據所述能量爆發曲線檢測所述目標用戶的睡眠狀態，所述睡眠狀態包括第一事件和第二事件；

構造二元假設，降低第一事件檢測的虛警率，提高第二事件的檢測概率；

對第一事件和第二事件的能量爆發曲線進行變換，確定第一事件和第二事件的條件概率密度分布，并通過matlab對數據進行擬合，其中，第一事件的條件概率密度函數分別表示為P(Z|H₀)，第二事件的條件概率密度函數表示為P(Z|H₁),H₀為第一事件，H₁為第二事件；

對能量爆發曲線的數值進行恒虛警檢測，以確定所述目標用戶是否發生睡眠特征事件。

可選的，在所述根據所述回波信號判斷所述目標用戶是否發生睡眠特征事件之前，包括：

對所述回波信號進行預處理，得到抑制后的回波信號；