CN116895382B - 基于数据分析的人体健康监测管理系统 - Google Patents
基于数据分析的人体健康监测管理系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116895382B CN116895382B CN202310848030.7A CN202310848030A CN116895382B CN 116895382 B CN116895382 B CN 116895382B CN 202310848030 A CN202310848030 A CN 202310848030A CN 116895382 B CN116895382 B CN 116895382B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sleep
- monitoring
- period
- day
- personnel
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 428
- 230000036541 health Effects 0.000 title claims abstract description 103
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 230000007958 sleep Effects 0.000 claims abstract description 317
- 230000008667 sleep stage Effects 0.000 claims abstract description 138
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 79
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 claims abstract description 62
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 46
- 208000031636 Body Temperature Changes Diseases 0.000 claims abstract description 33
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 claims abstract description 33
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 45
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 claims description 27
- 238000010009 beating Methods 0.000 claims description 12
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 7
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 7
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 5
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 claims description 5
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 4
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 claims description 3
- 230000036544 posture Effects 0.000 claims 6
- 230000037000 normothermia Effects 0.000 claims 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 5
- 230000003860 sleep quality Effects 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 1
- 208000034656 Contusions Diseases 0.000 description 1
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 1
- 206010062519 Poor quality sleep Diseases 0.000 description 1
- 206010041235 Snoring Diseases 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 1
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 1
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003863 physical function Effects 0.000 description 1
- 230000036385 rapid eye movement (rem) sleep Effects 0.000 description 1
- 230000036578 sleeping time Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002618 waking effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
- A61B5/0205—Simultaneously evaluating both cardiovascular conditions and different types of body conditions, e.g. heart and respiratory condition
- A61B5/02055—Simultaneously evaluating both cardiovascular condition and temperature
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4806—Sleep evaluation
- A61B5/4812—Detecting sleep stages or cycles
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H80/00—ICT specially adapted for facilitating communication between medical practitioners or patients, e.g. for collaborative diagnosis, therapy or health monitoring
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Surgery (AREA)
- Physiology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明涉及人体健康监测管理技术领域，具体为基于数据分析的人体健康监测管理系统，包括数据采集模块、睡眠阶段分析模块、姿态健康分析模块、呼吸健康分析模块、数据解析模块、显示预警终端和系统存储库。通过对人员对应监测周期内的呼吸质量进行监测和分析，并对人员对应监测周期内各睡眠阶段的心率变化率、体温变化率和血压变化率进行综合性的分析，充分考虑了人体在不同睡眠阶段时心率变化、体温变化和血压变化的影响，在很大程度上提升了人员对应监测周期内呼吸健康分析结果的精准度，为后续人员对应监测周期内睡眠健康的分析提供了可靠的保障。
Description
技术领域
本发明涉及人体健康监测管理技术领域，具体为基于数据分析的人体健康监测管理系统。
背景技术
随着社会化进程的不断加快和生化压力的逐步增加，大多数人群均存在情绪紧张甚至过度焦虑的问题，睡眠的质量决定着生命的健康和生活的质量，由此在一定程度上影响了人体的健康，充足的睡眠可以给人们的身心带来活力，恢复身体机能的运作和朝气，在大多数人们的健康理念中，往往只关注运动和饮食，却忽略了睡眠这个重要的因素。但长时间的睡眠质量低下或者睡眠不足，给机体带来各方面的损害，鉴于此，对人体健康监测管理变得尤为重要。
传统的睡眠健康监测通常通过使用睡眠监测设备对人体的睡眠时长和睡眠深度进行监测和分析，忽略了对人体的睡眠姿态变化和呼吸变化进行分析，进而降低了睡眠健康监测分析结果的客观性和可靠性。
当前睡眠监测技术中忽略了不同睡眠阶段中基本身体指标对人体睡眠质量和睡眠健康的影响，导致睡眠质量分析结果存在片面性，无法为睡眠健康分析提供客观性的分析和合理性的结果，进而不利于人员对当前自身睡眠健康状态进行调整。
发明内容
本发明的目的在于提供基于数据分析的人体健康监测管理系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于数据分析的人体健康监测管理系统，包括：
数据采集模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的睡眠数据进行采集，得到人员对应监测周期内各监测日的睡眠数据。
作为本发明的进一步改进，对人员对应监测周期内各监测日的睡眠数据进行采集，其具体采集方式为：通过智能摄像头对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的人体图像进行采集，并从中提取人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的人体轮廓。
通过心率传感器对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的心率进行监测，通过温度传感器对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的体温进行监测，通过便携式血压监护仪对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的血压进行监测，分别得到人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的心率、体温、血压。
通过麦克风对人员对应监测周期内各监测日的睡眠音频进行采集，得到人员对应监测周期内各监测日的睡眠音频。
通过脉搏计对人员对应监测周期内各监测日的睡眠脉搏跳动次数进行采集，得到人员对应监测周期内各监测日的睡眠脉搏跳动次数。
睡眠阶段分析模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的睡眠周期进行分析，得到人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段。
姿态健康分析模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的睡眠姿态进行分析，得到人员对应监测周期的睡眠姿态评估指数。
作为本发明的进一步改进，对人员对应监测周期内各监测日的睡眠健康姿态进行分析，其具体分析步骤如下：
301：基于人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段将人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的人体轮廓划分为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓。
302：将各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓与其对应的上个睡眠监测点的人体轮廓进行重合对比，得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的目标重合面积i表示为各监测日的编号，i＝1,2,...,n，j表示为各睡眠周期的编号，j＝1,2,...,m，f表示为各睡眠阶段的编号，f＝1,2,...,g，p表示为各睡眠监测点的编号，p＝1,2,...,w。
303：从各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓提取初始睡眠监测点的人体轮廓，将其记为标记轮廓，同时将各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓与各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的标记轮廓进行重合对比，得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的标记重合面积
304：通过计算得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的体动幅度评估指数
305：从系统存储库中提取各睡眠阶段对应的参考体动幅度评估指数，并由此得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的参考体动幅度评估指数λijf′，依
据公式计算出人员对应监测周期的睡眠姿态评估指数/>表示为人员对应第i个监测日对应第j个睡眠周期的人员睡眠姿态评估指数，z表示为自然常数。
呼吸健康分析模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的呼吸健康状态进行分析，得到人员对应监测周期的呼吸健康评估指数。
作为本发明的进一步改进，对人员对应监测周期内各监测日的呼吸状态进行分析，其具体分析步骤如下：
4-1：将人员对应监测周期内各监测日的睡眠音频按照人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段划分为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的睡眠音频。
4-2：同理，划分得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的心率体温/>血压/>
4-3：(1)从各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的心率中提取初始睡眠监测点的心率，作为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的初始心率，记为
(2)依据公式计算出人员对应各监测日中各睡眠周期内各睡眠阶段的心率变化率，/>表示为第i个监测日对应第j个睡眠周期内第f个睡眠阶段中第p个睡眠监测点的心率，HR′表示为系统存储库中存储的人员对应的正常心率，b1、b2、b3分别表示为初始心率变化率、目标心率变化率、正常心率变化率对应的修正因子。4-4：同理分别分析得到人员对应各监测日中各睡眠周期内各睡眠阶段的体温变化率/>血压变化率/>
4-5：将人员对应监测周期内各监测日的睡眠脉搏跳动次数按照人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段划分为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的睡眠脉搏跳动次数
4-6：基于各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的睡眠音频对各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的呼吸次数进行统计，并对各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的意外情况时长/>进行统计。
4-7：获取各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的时长，记为tijf′，依据公式计算出各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的呼吸质量评估指数/>e表示为自然常数，H′表示为系统存储库中存储的呼吸次数与脉搏次数的参考比例，a3、a4分别表示为设定的比例、异常情况时长对应的权值因子。
4-8：提取系统存储库中存储的各睡眠阶段对应的参考心率变化率、参考体温变化率和参考血压变化率，由此得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的参考心率变化率、参考体温变化率、参考血压变化率，分别记为依据公式计算出人员对应监测周期的呼吸健康评估指数ψ，Δκ、Δδ、Δε分别表示为设定的参考心率变化率差、参考体温变化率差、参考血压变化率差，c1、c2、c3、c4分别表示为设定的心率变化率、体温变化率、血压变化率、呼吸质量对应的评估因子。
数据解析模块，用于对人员对应监测周期的睡眠健康评估系数进行分析，并对人员对应监测周期的睡眠健康进行解析。
作为本发明的进一步改进，对人员对应监测周期的睡眠健康评估系数进行分析，其具体分析方式为：将人员对应监测周期的睡眠姿态评估指数与其对应的呼吸健康评估指数进行综合分析，得到人员对应监测周期的睡眠健康评估系数。
作为本发明的进一步改进，所述对人员对应监测周期的睡眠健康进行解析，其具体解析方式为：将人员对应监测周期的睡眠健康评估系数和设定的睡眠健康评估系数阈值进行对比，若人员对应监测周期的睡眠健康评估系数大于睡眠健康评估系数阈值，则判定人员对应监测周期的睡眠健康为正常，反之，则判定人员对应监测周期的睡眠健康为异常。
显示预警终端，用于对人员对应监测周期的睡眠健康进行相应的显示，若人员对应监测周期的睡眠健康为异常，则启动相应的预警；
系统存储库，用于存储各睡眠阶段对应的参考体动幅度评估指数，存储呼吸次数与脉搏次数的参考比例，存储人员对应的正常心率、正常体温、正常血压，存储各睡眠阶段对应的参考心率变化率、参考体温变化率和参考血压变化率。
本发明的有益效果：
本发明通过对人员对应监测周期内的睡眠数据进行采集，并由此对人员对应的睡眠健康进行分析，实现了对人员对应睡眠健康的多维度分析，提高了睡眠健康分析的质量，进一步为人员对应睡眠健康的分析提供了有力的数据支撑。
本发明通过对人员对应监测周期内的体动幅度变化进行监测和分析，并基于各睡眠阶段对人员对应监测周期的体动幅度变化进行直观性的监测和针对性的分析，在极大限度上满足了对人员睡眠姿态监测分析结果的可靠性和客观性。
本发明通过对人员对应监测周期内的呼吸质量进行监测和分析，并对人员对应监测周期内各睡眠阶段的心率变化率、体温变化率和血压变化率进行综合性的分析，充分考虑了人体在不同睡眠阶段时心率变化、体温变化和血压变化的影响，在很大程度上提升了人员对应监测周期内呼吸健康分析结果的精准度，为后续人员对应监测周期内睡眠健康的分析提供了可靠的保障。
本发明通过从人员对应监测周期的睡眠姿态和呼吸健康对人员对应监测周期的睡眠健康进行综合性的分析，并进行相应的预警显示，避免了因单一监测日睡眠健康监测的异常而导致的不规范预警，同时能及时为提醒人员对应当前监测周期的睡眠健康进行提醒。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为基于数据分析的人体健康监测管理系统，包括：数据采集模块、睡眠阶段分析模块、姿态健康分析模块、呼吸健康分析模块、数据解析模块、显示预警终端和系统存储库。
数据采集模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的睡眠数据进行采集，其具体采集方式为：
通过智能摄像头对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的人体图像进行采集，并从中提取人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的人体轮廓。
通过心率传感器对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的心率进行监测，通过温度传感器对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的体温进行监测，通过便携式血压监护仪对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的血压进行监测，分别得到人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的心率、体温、血压。
通过麦克风对人员对应监测周期内各监测日的睡眠音频进行采集，得到人员对应监测周期内各监测日的睡眠音频。
通过脉搏计对人员对应监测周期内各监测日的睡眠脉搏跳动次数进行采集，得到人员对应监测周期内各监测日的睡眠脉搏跳动次数。由此得到人员对应监测周期内各监测日的睡眠数据。
在一个具体的实施例中，本发明通过对人员对应监测周期内的睡眠数据进行采集，并由此对人员对应的睡眠健康进行分析，实现了对人员对应睡眠健康的多维度分析，提高了睡眠健康分析的质量，进一步为人员对应睡眠健康的分析提供了有力的数据支撑。
睡眠阶段分析模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的睡眠周期进行分析，由于人员在夜间睡眠中，会经历几个睡眠周期，并且在各睡眠阶段中进行交替。在专利CN106510641A一种检测人体不同睡眠阶段的方法及系统中已经公开了如何对人体不同睡眠阶段的分析方法。由此得到人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段。其中各睡眠阶段包括清醒阶段、浅睡眠阶段、深睡眠阶段、快速动眼睡眠阶段。
姿态健康分析模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的睡眠姿态进行分析，其具体分析步骤如下：
301：基于人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段将人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的人体轮廓划分为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓。
302：将各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓与其对应的上个睡眠监测点的人体轮廓进行重合对比，得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的目标重合面积i表示为各监测日的编号，i＝1,2,...,n，j表示为各睡眠周期的编号，j＝1,2,...,m，f表示为各睡眠阶段的编号，f＝1,2,...,g，p表示为各睡眠监测点的编号，p＝1,2,...,w；其中，若睡眠监测点为首位睡眠监测点，则不对该睡眠监测点进行人体轮廓重合对比。
303：从各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓提取初始睡眠监测点的人体轮廓，将其记为标记轮廓，同时将各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓与各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的标记轮廓进行重合对比，得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的标记重合面积若睡眠监测点为首位睡眠监测点，则不对该睡眠监测点进行人体轮廓重合对比。
304：依据公式计算出各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的体动幅度评估指数/>表示为第i个监测日对应第j个睡眠周期内第f个睡眠阶段中第(p-1)睡眠监测点的目标重合面积，/>表示为第i个监测日对应第j个睡眠周期内第f个睡眠阶段中第(p-1)睡眠监测点的标记重合面积，a1、a2分别表示为设定的目标重合面积、标记重合面积对应的权值因子。
305：从系统存储库中提取各睡眠阶段对应的参考体动幅度评估指数，并由此得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的参考体动幅度评估指数λijf′，依
据公式计算出人员对应监测周期的睡眠姿态评估指数/>表示为人员对应第i个监测日对应第j个睡眠周期的人员睡眠姿态评估指数，z表示为自然常数。
在一个具体的实施例中，本发明通过对人员对应监测周期内的体动幅度变化进行监测和分析，并基于各睡眠阶段对人员对应监测周期的体动幅度变化进行直观性的监测和针对性的分析，在极大限度上满足了对人员睡眠姿态监测分析结果的可靠性和客观性。
呼吸健康分析模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的呼吸健康状态进行分析，其具体分析步骤如下：
4-1：将人员对应监测周期内各监测日的睡眠音频按照人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段划分为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的睡眠音频；
4-2：同理，划分得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的心率体温/>血压/>
将人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的心率按照人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段划分为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的心率，同理划分得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的体温、血压。
4-3：从各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的心率中提取初始睡眠监测点的心率，作为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的初始心率，记为
依据公式计算出人员对应各监测日中各睡眠周期内各睡眠阶段的心率变化率，/>表示为第i个监测日对应第j个睡眠周期内第f个睡眠阶段中第p个睡眠监测点的心率，HR′表示为系统存储库中存储的人员对应的正常心率，b1、b2、b3分别表示为初始心率变化率、目标心率变化率、正常心率变化率对应的修正因子。其中，初始心率变化率为各睡眠监测点的心率与初始心率相比的心率变化率；目标心率变化率为各睡眠监测点的心率与前一个睡眠监测点心率相比的心率变化率；正常心率变化率为各睡眠监测点的心率与其对应的正常心率相比的心率变化率。
4-4：从各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的体温中提取初始睡眠监测点的体温，作为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的初始体温，记为
依据公式计算出人员对应各监测日中各睡眠周期内各睡眠阶段的体温变化率，/>表示为第i个监测日对应第j个睡眠周期内第f个睡眠阶段中第p个睡眠监测点的体温，T′表示为系统存储库中存储的人员对应的正常体温，b4、b5、b6分别表示为初始体温变化率、目标体温变化率、正常体温变化率对应的修正因子。其中，初始体温变化率为各睡眠监测点的体温与初始体温相比的体温变化率；目标体温变化率为各睡眠监测点的体温与前一个睡眠监测点体温相比的体温变化率；正常体温变化率为各睡眠监测点的体温与其对应的正常体温相比的体温变化率。
从各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的血压中提取初始睡眠监测点的血压，作为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的初始血压，记为
依据公式计算出人员对应各监测日中各睡眠周期内各睡眠阶段的血压变化率，/>表示为第i个监测日对应第j个睡眠周期内第f个睡眠阶段中第p个睡眠监测点的血压，BP′表示为系统存储库中存储的人员对应的正常血压，b7、b8、b9分别表示为初始血压变化率、目标血压变化率、正常血压变化率对应的修正因子。其中，初始血压变化率为各睡眠监测点的血压与初始血压相比的血压变化率；目标血压变化率为各睡眠监测点的血压与前一个睡眠监测点血压相比的血压变化率；正常血压变化率为各睡眠监测点的血压与其对应的正常血压相比的血压变化率。
4-5：将人员对应监测周期内各监测日的睡眠脉搏跳动次数按照人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段划分为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的睡眠脉搏跳动次数
4-6：基于各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的睡眠音频对各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的呼吸次数进行统计，并对各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的意外情况时长/>进行统计；其中意外情况包括但不限于：打鼾、磨牙、梦话、咳嗽。
4-7：获取各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的时长，记为tijf′，依据公式计算出各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的呼吸质量评估指数/>e表示为自然常数，H′表示为系统存储库中存储的呼吸次数与脉搏次数的参考比例，a3、a4分别表示为设定的比例、异常情况时长对应的权值因子；
4-8：提取系统存储库中存储的各睡眠阶段对应的参考心率变化率、参考体温变化率和参考血压变化率，由此得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的参考心率变化率、参考体温变化率、参考血压变化率，分别记为依据公式计算出人员对应监测周期的呼吸健康评估指数ψ，Δκ、Δδ、Δε分别表示为设定的参考心率变化率差、参考体温变化率差、参考血压变化率差，c1、c2、c3、c4分别表示为设定的心率变化率、体温变化率、血压变化率、呼吸质量对应的评估因子。
在一个具体的实施例中，本发明通过对人员对应监测周期内的呼吸质量进行监测和分析，并对人员对应监测周期内各睡眠阶段的心率变化率、体温变化率和血压变化率进行综合性的分析，充分考虑了人体在不同睡眠阶段时心率变化、体温变化和血压变化的影响，在很大程度上提升了人员对应监测周期内呼吸健康分析结果的精准度，为后续人员对应监测周期内睡眠健康的分析提供了可靠的保障。
数据解析模块，用于对人员对应监测周期的睡眠健康评估系数进行分析，其具体分析方式为：
依据公式计算出人员对应监测周期的睡眠健康评估系数ξ，c5、c6分别表示为设定的睡眠姿态评估指数、呼吸健康评估指数对应的系数因子。
数据解析模块，用于对人员对应监测周期的睡眠健康进行解析，其具体解析方式为：
将人员对应监测周期的睡眠健康评估系数和设定的睡眠健康评估系数阈值进行对比，若人员对应监测周期的睡眠健康评估系数大于睡眠健康评估系数阈值，则判定人员对应监测周期的睡眠健康为正常，反之，则判定人员对应监测周期的睡眠健康为异常。
显示预警终端，用于对人员对应监测周期的睡眠健康进行相应的显示，若人员对应监测周期的睡眠健康为异常，则启动相应的预警。
在一个具体的实施例中，本发明通过从人员对应监测周期的睡眠姿态和呼吸健康对人员对应监测周期的睡眠健康进行综合性的分析，并进行相应的预警显示，避免了因单一监测日睡眠健康监测的异常而导致的不规范预警，同时能及时为提醒人员对应当前监测周期的睡眠健康进行提醒。
系统存储库，用于存储各睡眠阶段对应的参考体动幅度评估指数，存储呼吸次数与脉搏次数的参考比例，存储人员对应的正常心率、正常体温、正常血压，存储各睡眠阶段对应的参考心率变化率、参考体温变化率和参考血压变化率。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (2)
1.基于数据分析的人体健康监测管理系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的睡眠数据进行采集，得到人员对应监测周期内各监测日的睡眠数据；其具体采集方式为：
通过智能摄像头对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的人体图像进行采集，并从中提取人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的人体轮廓；
通过心率传感器对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的心率进行监测，通过温度传感器对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的体温进行监测，通过便携式血压监护仪对人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的血压进行监测，分别得到人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的心率、体温、血压；
通过麦克风对人员对应监测周期内各监测日的睡眠音频进行采集，得到人员对应监测周期内各监测日的睡眠音频；
通过脉搏计对人员对应监测周期内各监测日的睡眠脉搏跳动次数进行采集，得到人员对应监测周期内各监测日的睡眠脉搏跳动次数；
睡眠阶段分析模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的睡眠周期进行分析，得到人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段；
姿态健康分析模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的睡眠姿态进行分析，得到人员对应监测周期的睡眠姿态评估指数；其具体分析步骤如下：
301：基于人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段将人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的人体轮廓划分为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓；
302：将各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓与其对应的上个睡眠监测点的人体轮廓进行重合对比，得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的目标重合面积，i表示为各监测日的编号，/>，j表示为各睡眠周期的编号，/>，f表示为各睡眠阶段的编号，/>，p表示为各睡眠监测点的编号，/>；
303：从各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓提取初始睡眠监测点的人体轮廓，将其记为标记轮廓，同时将各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的人体轮廓与各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的标记轮廓进行重合对比，得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的标记重合面积；
304：通过公式计算得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的体动幅度评估指数/>；/>表示为第i个监测日对应第j个睡眠周期内第f个睡眠阶段中第(p-1)睡眠监测点的目标重合面积，/>表示为第i个监测日对应第j个睡眠周期内第f个睡眠阶段中第(p-1)睡眠监测点的标记重合面积，/>分别表示为设定的目标重合面积、标记重合面积对应的权值因子；
305：从系统存储库中提取各睡眠阶段对应的参考体动幅度评估指数，并由此得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的参考体动幅度评估指数，依据公式计算出人员对应监测周期的睡眠姿态评估指数/>，/>表示为人员对应第i个监测日对应第j个睡眠周期的人员睡眠姿态评估指数，/>表示为自然常数；
呼吸健康分析模块，用于对人员对应监测周期内各监测日的呼吸健康状态进行分析，得到人员对应监测周期的呼吸健康评估指数；其具体分析步骤如下：
4-1：将人员对应监测周期内各监测日的睡眠音频按照人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段划分为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的睡眠音频；
4-2：同理，划分得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的心率、体温/>、血压/>；将人员对应监测周期内各监测日中各睡眠监测点的心率按照人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段划分为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的心率，同理划分得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的体温、血压；
4-3：通过分析得到人员对应各监测日中各睡眠周期内各睡眠阶段的心率变化率；其具体计算过程为：
从各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的心率中提取初始睡眠监测点的心率，作为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的初始心率，记为；
依据公式计算出人员对应各监测日中各睡眠周期内各睡眠阶段的心率变化率，/>表示为第i个监测日对应第j个睡眠周期内第f个睡眠阶段中第p个睡眠监测点的心率，/>表示为系统存储库中存储的人员对应的正常心率，/>分别表示为初始心率变化率、目标心率变化率、正常心率变化率对应的修正因子；
4-4：同理分别分析得到人员对应各监测日中各睡眠周期内各睡眠阶段的体温变化率、血压变化率/>；具体为：
从各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的体温中提取初始睡眠监测点的体温，作为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的初始体温，记为；
依据公式计算出人员对应各监测日中各睡眠周期内各睡眠阶段的体温变化率，/>表示为第i个监测日对应第j个睡眠周期内第f个睡眠阶段中第p个睡眠监测点的体温，/>表示为系统存储库中存储的人员对应的正常体温，/>分别表示为初始体温变化率、目标体温变化率、正常体温变化率对应的修正因子；
从各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段中各睡眠监测点的血压中提取初始睡眠监测点的血压，作为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的初始血压，记为；
依据公式计算出人员对应各监测日中各睡眠周期内各睡眠阶段的血压变化率，/>表示为第i个监测日对应第j个睡眠周期内第f个睡眠阶段中第p个睡眠监测点的血压，/>表示为系统存储库中存储的人员对应的正常血压，/>分别表示为初始血压变化率、目标血压变化率、正常血压变化率对应的修正因子；
4-5：将人员对应监测周期内各监测日的睡眠脉搏跳动次数按照人员对应各监测日内各睡眠周期的各睡眠阶段划分为各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的睡眠脉搏跳动次数；
4-6：基于各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的睡眠音频对各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的呼吸次数进行统计，并对各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的意外情况时长/>进行统计；
4-7：获取各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的时长，记为，依据公式计算出各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的呼吸质量评估指数/>，/>表示为自然常数，/>表示为系统存储库中存储的呼吸次数与脉搏次数的参考比例，/>分别表示为设定的比例、异常情况时长对应的权值因子；
4-8：提取系统存储库中存储的各睡眠阶段对应的参考心率变化率、参考体温变化率和参考血压变化率，由此得到各监测日对应各睡眠周期内各睡眠阶段的参考心率变化率、参考体温变化率、参考血压变化率，分别记为，依据公式计算出人员对应监测周期的呼吸健康评估指数/>，/>分别表示为设定的参考心率变化率差、参考体温变化率差、参考血压变化率差，/>分别表示为设定的心率变化率、体温变化率、血压变化率、呼吸质量对应的评估因子；
数据解析模块，用于对人员对应监测周期的睡眠健康评估系数进行分析，其具体分析方式为：
依据公式计算出人员对应监测周期的睡眠健康评估系数/>，/>分别表示为设定的睡眠姿态评估指数、呼吸健康评估指数对应的系数因子；并对人员对应监测周期的睡眠健康进行解析；
显示预警终端，用于对人员对应监测周期的睡眠健康进行相应的显示，若人员对应监测周期的睡眠健康为异常，则启动相应的预警。
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的人体健康监测管理系统，其特征在于，所述对人员对应监测周期的睡眠健康进行解析，其具体解析方式为：
将人员对应监测周期的睡眠健康评估系数和设定的睡眠健康评估系数阈值进行对比，若人员对应监测周期的睡眠健康评估系数大于睡眠健康评估系数阈值，则判定人员对应监测周期的睡眠健康为正常，反之，则判定人员对应监测周期的睡眠健康为异常。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310848030.7A CN116895382B (zh) | 2023-07-12 | 2023-07-12 | 基于数据分析的人体健康监测管理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310848030.7A CN116895382B (zh) | 2023-07-12 | 2023-07-12 | 基于数据分析的人体健康监测管理系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116895382A CN116895382A (zh) | 2023-10-17 |
| CN116895382B true CN116895382B (zh) | 2024-02-13 |
Family
ID=88310327
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310848030.7A Active CN116895382B (zh) | 2023-07-12 | 2023-07-12 | 基于数据分析的人体健康监测管理系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116895382B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104224147A (zh) * | 2014-09-15 | 2014-12-24 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 无线便携式人体健康与睡眠质量监护仪 |
| WO2016110804A1 (en) * | 2015-01-06 | 2016-07-14 | David Burton | Mobile wearable monitoring systems |
| CN108474841A (zh) * | 2015-04-20 | 2018-08-31 | 瑞思迈传感器技术有限公司 | 由特征信号对人类的检测和识别 |
| CN111276208A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-06-12 | 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 | 基于大数据的健康分析系统 |
| CN111883257A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-11-03 | 西南交通大学 | 基于多传感器的人体健康状态评估与预警系统及方法 |
| CN115083607A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-09-20 | 武汉一格美容咨询有限公司 | 一种人体健康指标状况监测分析方法、系统及存储介质 |
| WO2023103903A1 (zh) * | 2021-12-09 | 2023-06-15 | 南京舒普思达医疗设备有限公司 | 基于睡眠特征的呼吸机调控方法及系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7460899B2 (en) * | 2003-04-23 | 2008-12-02 | Quiescent, Inc. | Apparatus and method for monitoring heart rate variability |
-
2023
- 2023-07-12 CN CN202310848030.7A patent/CN116895382B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104224147A (zh) * | 2014-09-15 | 2014-12-24 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 无线便携式人体健康与睡眠质量监护仪 |
| WO2016110804A1 (en) * | 2015-01-06 | 2016-07-14 | David Burton | Mobile wearable monitoring systems |
| CN108474841A (zh) * | 2015-04-20 | 2018-08-31 | 瑞思迈传感器技术有限公司 | 由特征信号对人类的检测和识别 |
| CN111276208A (zh) * | 2020-03-06 | 2020-06-12 | 中国人民解放军陆军军医大学第一附属医院 | 基于大数据的健康分析系统 |
| CN111883257A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-11-03 | 西南交通大学 | 基于多传感器的人体健康状态评估与预警系统及方法 |
| WO2023103903A1 (zh) * | 2021-12-09 | 2023-06-15 | 南京舒普思达医疗设备有限公司 | 基于睡眠特征的呼吸机调控方法及系统 |
| CN115083607A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-09-20 | 武汉一格美容咨询有限公司 | 一种人体健康指标状况监测分析方法、系统及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116895382A (zh) | 2023-10-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP2265173B1 (en) | Method and system for sleep/wake condition estimation | |
| US9743859B2 (en) | Daytime/nighttime respiration rate monitoring | |
| CN109328034B (zh) | 用于确定对象的睡眠阶段的确定系统和方法 | |
| CN108670200A (zh) | 一种基于深度学习的睡眠鼾声分类检测方法及系统 | |
| CN103717125A (zh) | 用于确定人的睡眠和睡眠阶段的系统和方法 | |
| CN107106085A (zh) | 用于睡眠监测的设备和方法 | |
| CN111067503A (zh) | 一种基于心率变异性的睡眠分期方法 | |
| CN112806966B (zh) | 一种非干扰式睡眠中呼吸暂停预警系统 | |
| CN115862873B (zh) | 一种睡眠节律量化及干预的方法、系统和装置 | |
| CN107887032A (zh) | 一种数据处理方法及装置 | |
| CN113499035B (zh) | 一种基于置信区间融合阈值判据的疼痛识别系统 | |
| CN113080864B (zh) | 一种通过自动睡眠分期结果的常见睡眠疾病检测方法 | |
| CN115831372B (zh) | 一种睡眠效率量化及干预的方法、系统和装置 | |
| CN116098602B (zh) | 一种基于ir-uwb雷达的非接触式睡眠呼吸监测方法及装置 | |
| CN113317762A (zh) | 一种云端服务器 | |
| CN109044275A (zh) | 基于模糊推论系统的非侵入感测睡眠质量分析系统与方法 | |
| CN111312293A (zh) | 一种基于深度学习对呼吸暂停症患者的识别方法及系统 | |
| CN113080897B (zh) | 一种基于生理和环境数据分析的入睡时刻评估系统及方法 | |
| CN110811638A (zh) | 一种用于监测睡眠的svm分类器构建方法、系统及方法 | |
| CN114145717A (zh) | 基于ppg心率特征参数和运动量的睡眠状态分析方法 | |
| CN116895382B (zh) | 基于数据分析的人体健康监测管理系统 | |
| TWI777650B (zh) | 基於心跳間隔下降率分組之呼吸暫停與不足事件偵測方法 | |
| CN112617761B (zh) | 自适应聚点生成的睡眠阶段分期方法 | |
| CN210494064U (zh) | 一种动态心电、呼吸和运动监测设备 | |
| He et al. | An approach to sleep apnea syndrome detection based on change characteristics of blood oxygen saturation and pulse rate |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20240119 Address after: Room 201, Building 1, Dongchen Apartment, No. 199 Xiangchun Road, Wangluyuan Street, Kaifu District, Changsha City, Hunan Province, 410005 Applicant after: Zhongjian 365 Health Technology Co.,Ltd. Address before: 225324 Building 9, north of Chuangye Avenue, Gaogang science and Innovation Park, Gaogang District, Taizhou City, Jiangsu Province Applicant before: Pudite (Taizhou) Biotechnology Co.,Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |