[發(fā)明專利]基于生理信號(hào)的醒睡檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210156199.1
• 申請(qǐng)日: 2022-02-21
• 公開（公告）號(hào): CN114699040A
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張涵;查帥;王子夏;陳澎彬;龐志強(qiáng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華南師范大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B5/00
• 分類號(hào): A61B5/00;A61B5/0205;A61B5/11
• 代理公司: 廣州駿思知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44425
• 代理人: 葉瓊園

本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于生理信號(hào)的醒睡檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于生理信號(hào)，獲取用戶的不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)的特征向量，根據(jù)特征向量訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)的醒睡檢測(cè)序列，并根據(jù)預(yù)設(shè)的第一醒睡檢測(cè)閾值，對(duì)醒睡檢測(cè)序列中各個(gè)醒睡檢測(cè)向量打上醒睡標(biāo)簽，根據(jù)各個(gè)醒睡檢測(cè)向量對(duì)應(yīng)的醒睡標(biāo)簽，精準(zhǔn)地獲取用戶的醒睡檢測(cè)結(jié)果，從而能夠有效地對(duì)用戶的睡眠狀態(tài)進(jìn)行分析。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及是一種基于生理信號(hào)的醒睡檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

睡眠呼吸暫停綜合征是一種常見的睡眠障礙疾病，患者在睡眠期間會(huì)多次停止呼吸，嚴(yán)重時(shí)次數(shù)可達(dá)上百次。這將使大腦和人體其他器官嚴(yán)重缺氧，從而增大高血壓、冠心病、心律失常等重大危險(xiǎn)疾病的患病風(fēng)險(xiǎn)。報(bào)告均表明睡眠呼吸疾病與心血管疾病的誘發(fā)有著緊密聯(lián)系，若對(duì)患有睡眠呼吸暫停綜合征的人群進(jìn)行盡可能早的心臟功能監(jiān)測(cè)，這對(duì)患者后續(xù)誘發(fā)心血管疾病事件的預(yù)防以及之后的治療有著重大的意義；

對(duì)于在睡眠期間存在較多短時(shí)覺醒片段的目標(biāo)人群，采用現(xiàn)有的壓電傳感的睡眠監(jiān)測(cè)方法對(duì)該目標(biāo)人群的睡眠狀態(tài)進(jìn)行分析時(shí)，往往會(huì)將短時(shí)覺醒片段判斷為睡眠狀態(tài)，無法對(duì)該目標(biāo)人群的睡眠狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確、有效的分析。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，本發(fā)明的目的在于，提供一種基于生理信號(hào)的醒睡檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備以及存儲(chǔ)介質(zhì)，基于生理信號(hào)，獲取用戶的不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)的特征向量，根據(jù)特征向量訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)的醒睡檢測(cè)序列，并根據(jù)預(yù)設(shè)的第一醒睡檢測(cè)閾值，對(duì)醒睡檢測(cè)序列中各個(gè)醒睡檢測(cè)向量打上醒睡標(biāo)簽，根據(jù)各個(gè)醒睡檢測(cè)向量對(duì)應(yīng)的醒睡標(biāo)簽，精準(zhǔn)地獲取用戶的醒睡檢測(cè)結(jié)果，從而能夠有效地對(duì)用戶的睡眠狀態(tài)進(jìn)行分析。

第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于生理信號(hào)的醒睡檢測(cè)方法，包括以下步驟：

獲取用戶的生理信號(hào)，根據(jù)預(yù)設(shè)的若干個(gè)不同的時(shí)間尺度，從所述生理信號(hào)中提取若干個(gè)不同時(shí)間尺度下的呼吸信號(hào)、心沖擊圖信號(hào)以及體動(dòng)信號(hào)；

獲取所述呼吸信號(hào)、心沖擊圖信號(hào)以及體動(dòng)信號(hào)在若干個(gè)不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)的特征向量，其中，所述特征向量包括心率特征、呼吸率特征、心率呼吸率互相關(guān)系數(shù)以及體動(dòng)特征；

將同一時(shí)間尺度下的所述特征向量輸入至預(yù)設(shè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行前向傳播訓(xùn)練以及后向傳播訓(xùn)練，根據(jù)所述后向傳播訓(xùn)練的結(jié)果，更新所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)重，獲取訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

將所述若干個(gè)不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)的特征向量輸入至所述訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲取若干個(gè)不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)的醒睡檢測(cè)序列，其中，所述醒睡檢測(cè)序列包括若干個(gè)醒睡檢測(cè)向量；

根據(jù)所述若干個(gè)不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)的醒睡檢測(cè)序列中每個(gè)醒睡檢測(cè)向量對(duì)應(yīng)的值以及預(yù)設(shè)的第一醒睡檢測(cè)閾值，獲取所述若干個(gè)不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)的醒睡檢測(cè)序列中每個(gè)醒睡檢測(cè)向量對(duì)應(yīng)的醒睡標(biāo)簽，其中，所述醒睡標(biāo)簽包括覺醒標(biāo)簽以及睡眠標(biāo)簽；

獲取所述若干個(gè)不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)的醒睡檢測(cè)序列中每個(gè)醒睡檢測(cè)向量對(duì)應(yīng)的覺醒標(biāo)簽的數(shù)目以及睡眠標(biāo)簽數(shù)目，根據(jù)所述覺醒標(biāo)簽的數(shù)目以及睡眠標(biāo)簽數(shù)目，獲取醒睡檢測(cè)結(jié)果。

第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種基于生理信號(hào)的醒睡檢測(cè)裝置，包括：

信號(hào)獲取模塊，用于獲取用戶的生理信號(hào)，根據(jù)預(yù)設(shè)的若干個(gè)不同的時(shí)間尺度，從所述生理信號(hào)中提取若干個(gè)不同時(shí)間尺度下的呼吸信號(hào)、心沖擊圖信號(hào)以及體動(dòng)信號(hào)；

特征向量獲取模塊，用于獲取所述呼吸信號(hào)、心沖擊圖信號(hào)以及體動(dòng)信號(hào)在若干個(gè)不同時(shí)間尺度下對(duì)應(yīng)的特征向量，其中，所述特征向量包括心率特征、呼吸率特征、心率呼吸率互相關(guān)系數(shù)以及體動(dòng)特征；