[發明專利]基于能量判斷的實時入睡點檢測方法、系統及助眠裝置

在審

• 申請號: 202210189991.7
• 申請日: 2022-02-28
• 公開（公告）號: CN114569075A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 曹琪琪;劉冰;萬力
• 申請（專利權）人: 浙江柔靈科技有限公司
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00;A61B5/369;A61B5/374;A61M21/02
• 代理公司: 深圳智趣知識產權代理事務所(普通合伙) 44486
• 代理人: 李興生

本發明提出了一種基于能量判斷的實時入睡點檢測方法、系統及助眠裝置。方法包括：通過電極采集用戶前額葉的實時腦電信號；進行濾波和降采樣處理，并進行人工偽跡判斷；若為非人工偽跡，則以滑動窗處理腦電信號，基于快速傅里葉變換結果計算相對功率比，分別進行Theta頻段和Alpha頻段的帶通濾波和慢波濾波，基于預設最佳能量閾值參數和預設持續時間參數判斷用戶是否入睡。本發明的方案能準確識別出入睡點，具有較高的實時性、準確性和可靠性，便于和一些睡眠干預手段結合起來，幫助用戶更快的入睡，獲得質量更高的睡眠。

技術領域

本發明涉及睡眠檢測領域，特別涉及一種基于能量判斷的實時入睡點檢測方法、系統及助眠裝置。

背景技術

人的一生大概會有三分之一的時間花在睡眠上面，睡眠最主要的功能是維持、調節身體重要系統的平衡。睡眠質量不佳、睡眠不足會影響身體各方面的機能，從而影響工作和生活。

而入睡點和入睡耗時是判斷睡眠質量的一個重要標準，因此入睡點檢測的技術十分重要。實時且精準的入睡點判斷，能夠和一些睡眠閉環干預手段結合起來，輔助一些音樂、粉紅噪音、香薰等助眠手段幫助人更快的入睡，獲得更高的睡眠質量。入睡點檢測對檢測的實時性和準確性要求較高，因而現有的入睡點檢測方案極少，且存在種種弊端。

例如，現有技術中存在一種方案，以心率、呼吸以及三軸加速度的信息綜合判斷入睡點。然而，該方案并非實時檢測技術，入睡判斷的時間窗口以20分鐘為單位，檢測時間窗口過長，檢測結果容易引起延遲誤判。因而檢測的實時性和準確性都無法滿足入睡點檢測的要求。

因此，急需一種實時性和準確性高的入睡點檢測方案來解決上述問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提出了一種基于能量判斷的實時入睡點檢測方法、系統及助眠裝置，具體方案如下：

一種基于能量判斷的實時入睡點檢測方法，包括如下：

采集用戶前額葉在預設時長的實時腦電信號；

對所述實時腦電信號進行濾波和降采樣處理，得到第一腦電信號，并對所述第一腦電信號進行人工偽跡判斷；

若所述第一腦電信號為非人工偽跡，則以預設時間單位、預設重疊率的滑動窗處理所述第一腦電信號，基于快速傅里葉變換結果計算相對功率比，得到第一theta比率和第一alpha比率；

對所述第一theta比率進行Theta頻段的帶通濾波和慢波濾波，得到第二theta比率，對所述第一alpha比率進行Alpha頻段的帶通濾波和慢波濾波，得到第二alpha比率；

處理所述第二theta比率和所述第二alpha比率，并基于預設最佳能量閾值參數和預設持續時間參數判斷用戶是否入睡。

在一個具體實施例中，“處理所述第二theta比率和所述第二alpha比率，并基于預設最佳能量閾值參數和預設持續時間參數判斷用戶是否入睡”具體包括：

計算所述第二theta比率和所述第二alpha比率之間的能量差值；

記錄所述能量差值大于預設最佳能量閾值參數的持續時間；

若所述持續時間超過預設持續時間參數，則判定用戶已經入睡。

在一個具體實施例中，所述最佳能量閾值參數和所述預設持續時間參數的獲取過程包括：

獲取大量用戶的睡眠數據，所述睡眠數據包括入睡前數據和入睡后數據；

對所述睡眠數據進行濾波，濾除人工偽跡，得到第一睡眠數據；

以預設時間單位、預設重疊率的滑動窗處理所述第一睡眠數據，基于快速傅里葉變換結果計算相對功率比，得到第一theta測試比率和第一alpha測試比率；