[發明專利]睡眠可持續性檢測量化及輔助干預的方法、系統和裝置

有效

• 申請號: 202310194079.5
• 申請日: 2023-03-03
• 公開（公告）號: CN115862877B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發明（設計）人: 何將
• 申請（專利權）人: 安徽星辰智躍科技有限責任公司
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30;G01D21/02;G16H15/00;A61B5/00;A61B5/08;A61B5/346;A61B5/372;A61B5/145
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 高寧馨

1.一種睡眠可持續性檢測量化及輔助干預的方法，其特征在于，包括以下步驟：

對用戶睡眠過程的生理狀態信號和環境狀態信號進行采集監測、信號處理和特征分析，生成生理狀態特征和環境狀態特征；

對所述生理狀態特征進行睡眠狀態分析、時序成分分析和可持續性量化分析，評估用戶睡眠狀態的睡眠中斷水平、睡眠模式連續變化水平和睡眠維持能力，提取睡眠可持續性指數，生成睡眠可持續性量化日報；

重復上述步驟，對用戶睡眠過程進行連續監測和跟蹤分析，評估睡眠環境對睡眠可持續性的影響，提取最佳睡眠可持續性環境方案并對睡眠環境進行動態優化調整，生成睡眠可持續性量化報告；

所述睡眠可持續性指數的計算方法包括：

1）獲取睡眠持續期狀態特征曲線；

2）判斷所述睡眠持續期狀態特征曲線的時序特性是加性時間序列還是乘性時間序列，選擇對應的加性時序成分分析或乘性時序成分分析；

3）對所述睡眠持續期狀態特征曲線進行對應的時序成分分析，得到睡眠持續期狀態時序周期成分、睡眠持續期狀態時序趨勢成分和睡眠持續期狀態時序殘差成分，計算得到睡眠可持續性強度；

4）對所述睡眠持續期狀態特征曲線進行覺醒分析，提取睡眠可持續性因子系數；

5）計算所述睡眠可持續性強度與所述睡眠可持續性因子系數的乘積，生成所述睡眠可持續性指數。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于,所述對用戶睡眠過程的生理狀態信號和環境狀態信號進行采集監測、信號處理和特征分析，生成生理狀態特征和環境狀態特征的步驟還具體包括：

對用戶睡眠過程進行采集監測，生成所述生理狀態信號和所述環境狀態信號；

對所述生理狀態信號和所述環境狀態信號進行信號數據預處理和時幀處理，得到生理狀態信息和環境狀態信息；

對所述生理狀態信息和所述環境狀態信息進行時幀特征分析，生成所述生理狀態特征和所述環境狀態特征。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于：所述生理狀態信號包括腦電信號數據、心電信號數據、呼吸信號數據、血氧信號數據和體溫信號數據；所述生理狀態信息至少包括腦電狀態信息、心電狀態信息、呼吸狀態信息、血氧狀態信息和體溫狀態信息至少一項。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于：所述環境狀態信號包括光照信號數據、光譜信號數據、氣壓信號數據、溫度信號數據、濕度信號數據、微顆粒信號數據、噪聲信號數據、氧氣濃度信號數據、二氧化碳濃度信號數據和甲醛濃度信號數據；所述環境狀態信息至少包括光照狀態信息、光譜狀態信息、氣壓狀態信息、溫度狀態信息、濕度狀態信息、微顆粒狀態信息、噪聲狀態信息、氧氣濃度狀態信息、二氧化碳濃度狀態信息和甲醛濃度狀態信息至少一項。

5.如權利要求2所述的方法，其特征在于：所述信號數據預處理至少包括A/D轉換、重采樣、去偽跡、降噪、陷波、帶通濾波、去無效、重參考和平滑處理。

6.如權利要求2所述的方法，其特征在于：所述時幀處理是根據信號的采樣率，以預設分幀步長對信號數據進行預設分幀時長窗口的滑動分割。

7.如權利要求2所述的方法，其特征在于：所述時幀特征分析包括數值特征分析、包絡特征分析、功率譜特征分析、熵特征分析、分形特征分析和復雜度特征分析至少一項。

8.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述生理狀態特征包括腦電信號特征、心電信號特征、呼吸信號特征、血氧信號特征和體溫信號特征至少一項。

9.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述環境狀態特征包括環境狀態指標均值特征序列，光照信號特征、光譜信號特征、氣壓信號特征、溫度信號特征、濕度信號特征、微顆粒信號特征、噪聲信號特征、氧氣濃度信號特征、二氧化碳濃度信號特征和甲醛濃度信號特征至少一項；所述環境狀態指標均值特征序列由環境狀態信息中不同信息類型的狀態信號均值組成，至少包括光照度均值、光譜融合均值、氣壓均值、溫度均值、濕度均值、微顆粒均值、噪聲均值、氧氣濃度均值、二氧化碳濃度均值和甲醛濃度均值至少一項。