CN102068260A - 睡眠质量监测方法以及生活方式管理建议系统 - Google Patents
睡眠质量监测方法以及生活方式管理建议系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102068260A CN102068260A CN2009101098608A CN200910109860A CN102068260A CN 102068260 A CN102068260 A CN 102068260A CN 2009101098608 A CN2009101098608 A CN 2009101098608A CN 200910109860 A CN200910109860 A CN 200910109860A CN 102068260 A CN102068260 A CN 102068260A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- sleep
- module
- sleep quality
- activity
- 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.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明提出睡眠质量监测记录装置及方法,并以此为基础提出活动量/睡眠质量监测记录装置及方法,从而进一步提出配备所述活动量/睡眠质量监测记录装置的生活方式管理建议系统及其实现方法。所述睡眠质量监测记录装置设置了包括三维加速度传感器的睡眠监测模块,根据被监测者至睡眠过程中的动作信息形成睡眠质量数据。本发明提出了一种新的满足便携要求的睡眠监测方法及装置,解决了现有技术生活方式管理建议系统不考虑睡眠质量因素影响的问题,令针对用户作出的生活方式评估更加有效可靠。所述睡眠质量监测记录装置的小巧设计使其对被监测者在不受任何干扰的情况下实施监测,确保了形成睡眠质量数据的准确性和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及监测睡眠质量的方法和装置,尤其是涉及通过人体动作同时监测活动量和睡眠质量的方法和装置,特别是涉及根据活动量数据、睡眠质量数据和饮食习惯数据管理用户个人生活方式,提出生活方式建议,交互评估活动量与睡眠质量的方法和系统。
背景技术
建立合理正常的生活方式是确保人体健康的关键因素,是防治多数慢性病的有效方法。生活方式一般体现在饮食、活动量和睡眠质量三方面。现有技术一些生活方式管理系统仅仅能够对饮食和活动量进行监测,但对于睡眠质量缺乏行之有效的监测手段。公开号是CN1374608的中国专利申请公开了一种可以在个人掌上电脑PDA上运行的健康养生管理系统,该系统主要是一个软件系统,包括用于分别监测饮食、运动和体检记录等的多个模块;国际公开号是WO 01/52718的PCT申请公开了一种饮食与活动监测装置,使人体的能量消耗计算更为精确。很明显,上述两项文献公开的装置及方法都是仅包括活动量和饮食的监测和输入方式,而并没有涉及睡眠质量的监测方法及装置。专业的健康师都应当知道,睡眠质量是建立正常生活方式的关键因素,而且,睡眠质量与日常活动量或运动情况有着密不可分的关系。运动可以在一定程度上改善睡眠质量,尤其是对那些失眠症患者带来不错的效果;同时,睡眠质量的优劣也会影响人的精神状态,从而影响人的活动状态。藉此我们可以得出结论,没有对睡眠质量监测的系统是不健全的生活方式管理系统。即使是专家级的健康师在没有获取足够的睡眠质量信息的情况下,也无法形成准确的生活方式评估结论,那么对于缺乏睡眠质量监测手段的生活方式管理系统,更不能寄希望于它可以真正有效地管理用户的生活方式。因此,在生活方式管理领域亟待能够同时监测饮食、活动量和睡眠质量的生活方式管理系统及其实现方法。
现有技术专业的睡眠监测仪器,用脑电图、眼动电图和下巴颏的肌电图,综合分析判断睡眠质量。该仪器需要在被监测者身体上贴很多电极,被监测者并不是在最自然的状态下睡眠,从而影响被监测者睡眠,很难反映真实的睡眠质量。所述专业的睡眠监测仪器比较适合对处于患病状态的被监测者实施监测,而不适合用于日常监测;另外,所述专业的睡眠监测仪器的结构和操作方法复杂,设备昂贵,无法适用于一般人群的日常使用,也无法适应生活方式管理系统对监测设备提出的便携要求;更重要的是,现有专业的睡眠监测仪器只能发现睡眠过程中的问题,并不能提供有依据的手段以改善睡眠质量,增进健康。
公开号是US6878121的美国专利申请公开了一种睡眠监测手表,以及一套睡眠计分系统,使用者需要戴着该睡眠监测手表睡觉,经过复杂的评估算法,在被监测者醒来后对睡眠质量评分。所述睡眠监测手表采用了体积较大的压电陶瓷传感器,戴在手上严重影响用户睡眠,很难对被监测者的睡眠质量形成较准确的评估。通过一项1000人的调查统计,超过95%的被调查者认为戴手表睡觉会有心里障碍,尤其是这种体积庞大的手表,从而拒绝佩戴所述睡眠监测手表睡觉。另外,该睡眠监测手表并不能根据监测的睡眠评分提出改善睡眠质量的手段。
公开号是CN1875880的中国专利申请公开了一种监测睡眠状态和呼吸障碍时间的床垫,该床垫设置有压力传感器,床垫里充满密闭的弹性体,当人体活动和呼吸时会令弹性体的压力发生变化,这个压力变化被压力传感器获取,经过处理分析后得到睡眠信息。由于需要测量不同部位的参数,所述床垫的设计、分区和传感器的位置都需要作出详尽的设计,结构复杂,造价高。所述床垫更适合作为睡眠研究实验室设备使用,而不能适应生活方式管理系统对监测设备提出的便携要求。
因此,在睡眠监测领域亟待既不影响被监测者睡眠,又便于携带的低成本睡眠质量监测装置。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于避免现有技术的不足之处而提出一种便携式睡眠质量监测记录装置及其监测睡眠质量的方法,一种便携式活动量/睡眠质量监测记录装置及其监测活动量和睡眠质量的方法,一套兼顾饮食、活动量和睡眠质量的生活方式管理建议系统及其实现方法。
本发明解决所述技术问题可以通过采用以下技术方案来实现:
设计、制造一种睡眠质量监测记录装置,由被监测者贴身佩戴,或者放置在被监测者的枕头下或者该枕头的枕套内,尤其是,包括微处理器模块,以及与该微处理器模块电连接的睡眠监测模块、时钟模块、输入模块、数据存储模块、显示模块、通信模块和电源模块;所述睡眠监测模块包括三维加速度传感器,用于采集被监测者在睡眠过程中的动作;所述微处理器模块从所述睡眠监测模块、时钟模块和输入模块获取并处理相关数据得出当日的睡眠质量数据,进而将所述睡眠质量数据存储于数据存储模块;所述显示模块用于显示存储于数据存储模块的数据;所述通信模块用于与其它外部设备之间实现通信连接,包括有线通信模块和无线通信模块。
本发明解决所述技术问题还可以通过采用以下技术方案来实现:
实施一种睡眠质量监测记录方法,基于睡眠质量监测记录装置;该睡眠质量监测记录装置贴身配置于被监测者,或者放置在被监测者的枕头下或者该枕头的枕套内,包括微处理器模块,以及与该微处理器模块电连接的睡眠监测模块、时钟模块、输入模块、数据存储模块、显示模块、通信模块和电源模块;所述睡眠监测模块包括三维加速度传感器;所述方法包括如下步骤:
A.借助所述睡眠监测模块采集被监测者在睡眠过程中的所有动作信息;
B.所述微处理器模块获取并处理来自所述睡眠监测模块、时钟模块和输入模块获取的数据,形成睡眠质量数据;
C.所述微处理器模块将步骤B所述睡眠质量数据存储于所述数据存储模块;
D.所述微处理器模块根据来自输入模块的指令将数据存储模块内存储的睡眠质量数据显示于显示模块,或者借助通信模块将所述睡眠质量数据传输至外部设备。
所述步骤B按如下分步骤形成睡眠质量数据:
B1.所述微处理器模块根据指令确定睡眠开始时刻和睡眠结束时刻;
B2.所述微处理器模块统计从睡眠开始时刻至睡眠结束时刻发生的所有动作次数;
B3.所述微处理器模块将所述睡眠开始时刻与前一天的睡眠开始时刻比较,得出睡眠开始时刻差异时间;将所述睡眠结束时刻与前一天的睡眠结束时刻比较,得出睡眠结束时刻差异时间;
B4.所述微处理器模块计算相邻所有两次动作之间的时间间隙,搜索出从睡眠开始时刻起,第一个达到或者超过预设的入睡时间间隙的相邻动作时间间隙,并确定该相邻动作时间间隙的起始时刻为入睡起始时刻,从而将睡眠开始时刻至所述入睡起始时刻之间的时间差记为入睡时长;
B5.所述微处理器模块将所述入睡时长与前一天的入睡时长比较,得出入睡时长差异时间;
B6.所述微处理器模块计算所有相邻两次动作之间的时间间隙,搜索出其中最大的时间间隙,记为无动作最长持续时长。
所述步骤B中,在所述步骤B6之后还包括如下分步骤:
B7.为步骤B1至B6所述睡眠开始时刻、睡眠结束时刻、睡眠开始时刻差异时间、睡眠结束时刻差异时间、动作次数、入睡时长、入睡时段差异时间和无动作最长持续时段分别设置各自的至少三个针对相应数据的评分区间,根据上述各项数据实际属于的区间,确定该数据项的分值,并且将所有数据项分值的和值记为当日睡眠质量的评分分值。
步骤B1所述指令是借助输入模块输入的确认指令,或者是借助时钟模块定时发出的确认指令。
本发明解决所述技术问题还可以通过采用以下技术方案来实现:
设计、制造一种活动量/睡眠质量监测记录装置,由被监测者贴身佩戴或者随身放置,尤其是,包括微处理器模块,以及与该微处理器模块电连接的动作监测模块、时钟模块、输入模块、数据存储模块、显示模块、通信模块和电源模块;所述动作监测模块包括三维加速度传感器,用于采集被监测者在日常活动时段和睡眠时段中的动作;所述微处理器模块从所述动作监测模块、时钟模块和输入模块获取并处理相关数据,并且根据采集的动作数据所处时段分别处理得到当日的活动量数据和睡眠质量数据,进而将所述活动量数据和睡眠质量数据存储于数据存储模块;所述显示模块用于显示存储于数据存储模块的数据;所述通信模块用于与其它外部设备之间实现通信连接,包括有线通信模块和无线通信模块。
本发明解决所述技术问题还可以通过采用以下技术方案来实现:
实施一种活动量/睡眠质量监测记录方法,基于活动量/睡眠质量监测记录装置;该活动量/睡眠质量监测记录装置由被监测者贴身佩戴或者随身放置,包括微处理器模块,以及与该微处理器模块电连接的动作监测模块、时钟模块、输入模块、数据存储模块、显示模块、通信模块和电源模块;所述动作监测模块包括三维加速度传感器;所述方法包括如下步骤:
A.根据指令确定所述活动量/睡眠质量监测记录装置所处时段,如果处于日常活动时段,执行步骤B;如果处于睡眠时段,执行步骤C;
B.所述微处理器模块获取并处理来自所述动作监测模块、时钟模块和输入模块获取的数据,形成活动量数据,在执行步骤D至步骤E后,返回执行步骤A;
C.所述微处理器模块获取并处理来自所述动作监测模块、时钟模块和输入模块获取的数据,形成睡眠质量数据,在执行步骤D至步骤E后,返回执行步骤A;
D.所述微处理器模块将步骤B所述活动量数据或者步骤C所述睡眠质量数据存储于所述数据存储模块;
E.在执行步骤B或者步骤C过程中,所述微处理器模块根据来自输入模块的指令将数据存储模块内存储的睡眠质量数据显示于显示模块,或者借助通信模块将所述睡眠质量数据传输至外部设备。
所述步骤B按如下分步骤形成活动量数据:
B1.所述微处理器模块统计所述日常活动时段的总运动量,即总能量消耗;
B2.所述微处理器模块搜索出所有连续动作至少5分钟的动作区间,并在这些搜索结果区间中找到能量代谢当量满足如下关系的区间,
3梅脱METs≤能量代谢当量≤6梅脱METs,
从而找出所述日常时段的有效运动区间;
B3.分别计算步骤B2所述有效运动区间各自的能量消耗量,将它们的总和记为有效运动量;将有效运动区间数目记为有效运动次数;将有效运动量占总运动量百分比记为有效运动量比;
B4.分别计算步骤B2所述有效运动区间各自的时长,将它们的总和记为有效运动时间;比较各有效运动区间的时长,将其中的最大值记为有效运动最大持续时间。
所述步骤B中,在所述步骤B4之后还包括如下分步骤:
B5.为步骤B1至B4所述总运动量、有效运动量、有效运动量比、有效运动次数、有效运动时间和有效运动最大持续时间分别设置各自的至少三个针对相应数据的评分区间,根据上述各项数据实际属于的区间,确定该数据项的分值,并且将所有数据项分值的和值记为当日活动量的评分分值。
所述步骤C按如下分布骤形成各项睡眠质量数据:
C1.所述微处理器模块根据步骤A所述指令确定睡眠开始时刻和睡眠结束时刻;
C2.所述微处理器模块统计从睡眠开始时刻至睡眠结束时刻发生的所有动作次数;
C3.所述微处理器模块将所述睡眠开始时刻与前一天的睡眠开始时刻比较,得出睡眠开始时刻差异时间;将所述睡眠结束时刻与前一天的睡眠结束时刻比较,得出睡眠结束时刻差异时间;
C4.所述微处理器模块计算相邻所有两次动作之间的时间间隙,搜索出从睡眠开始时刻起,第一个达到或者超过预设的入睡时间间隙的相邻动作时间间隙,并确定该相邻动作时间间隙的起始时刻为入睡起始时刻,从而将睡眠开始时刻至所述入睡起始时刻之间的时间差记为入睡时长;
C5.所述微处理器模块将所述入睡时长与前一天的入睡时长比较,得出入睡时长差异时间;
C6.所述微处理器模块计算所有相邻两次动作之间的时间间隙,搜索出其中最大的时间间隙,记为无动作最长持续时长。
所述步骤C中,在所述步骤C6之后还包括如下分步骤:
C7.为步骤C1至C6所述睡眠开始时刻、睡眠结束时刻、睡眠开始时刻差异时间、睡眠结束时刻差异时间、动作次数、入睡时长、入睡时段差异时间和无动作最长持续时段分别设置各自的至少三个针对相应数据的评分区间,根据上述各项数据实际属于的区间,确定该数据项的分值,并且将所有数据项分值的和值记为当日睡眠质量的评分分值。
步骤A所述指令是借助输入模块输入的确认指令,或者是借助时钟模块定时发出的确认指令。
本发明解决所述技术问题还可以通过采用以下技术方案来实现:
设计、制造一种生活方式管理建议系统,用于收集用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据,并针对各用户形成生活方式建议,尤其是,包括收集和处理所述摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据的生活方式管理数据库、属于各用户的用户终端、被各用户随身或者贴身携带的活动量/睡眠质量监测记录装置和通信网络;所述通信网络包括有线通信网络和无线通信网络;所述用户终端包括个人计算机、掌上电脑PDA和移动通信终端,用于收集用户基本身体参数数据和每日摄入热量数据并借助通信网络向生活方式管理数据库传输数据;所述活动量/睡眠质量监测记录装置包括动作监测模块,借助该动作监测模块收集用户在日常活动时段和睡眠时段的动作信息数据,并分别处理形成活动量数据和睡眠质量数据;所述活动量/睡眠质量监测记录装置借助所述通信网络直接向生活方式管理数据库传输活动量数据和睡眠质量数据,或者借助所述通信网络和相应的用户终端间接的向生活方式管理数据库传输活动量数据和睡眠质量数据;所述动作监测模块包括三维加速度传感器;所述生活方式管理数据库借助预设的评估标准,判断比较所述收集的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据,形成文本格式的生活方式建议数据,并定期向用户终端或者活动量/睡眠质量监测记录装置发送针对相应用户的所述生活方式建议数据。
所述生活方式管理数据库包括营养评估模块、运动评估模块、睡眠评估模块、身体参数模块和其它健康状态评估模块。
所述生活方式管理建议系统还包括专家终端,该专家终端包括个人计算机、掌上电脑PDA和移动通信终端,借助通信网络连接所述生活方式管理数据库,抽取用户资料,根据该用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据修正评估形成的建议数据,以校正形成建议数据的所述评估标准。
本发明解决所述技术问题还可以通过采用以下技术方案来实现:
实施一种根据用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据提出生活方式管理建议的方法,基于生活方式管理建议系统,包括收集和处理生活所述摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据的生活方式管理数据库、属于各用户的用户终端、被各用户随身或者贴身携带的活动量/睡眠质量监测记录装置和通信网络;所述方法包括如下步骤:
A.从各用户终端收集用户各自的基本身体参数数据和摄入热量数据;
B.从各活动量/睡眠质量监测记录装置收集用户各自的活动量数据和睡眠质量数据,所述活动量/睡眠质量监测记录装置借助动作监测模块收集用户在日常活动时段和睡眠时段的动作信息数据,并分别处理形成活动量数据和睡眠质量数据;所述动作监测模块包括三维加速度传感器;
C.所述生活方式管理数据库借助预设的评估标准,判断比较各用户的基本身体参数数据、摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据,形成文本格式的生活方式建议数据;
D.所述生活方式管理数据库定期向用户终端或者活动量/睡眠质量监测记录装置发送针对相应用户的所述生活方式建议数据。
所述生活方式管理数据库包括营养评估模块、运动评估模块、睡眠评估模块、身体参数模块和其它健康状态评估模块,那么步骤C包括如下分步骤:
C1.所述营养评估模块借助预设的评估标准,形成能量平衡建议数据、营养均衡提示数据、特殊饮食烟酒摄入跟踪数据和示例菜单数据;
C2.所述运动评估模块借助预设的评估标准,形成每日运动量目标数据、有效运动分析数据和运动指标回顾数据;
C3.所述睡眠评估模块借助预设的评估标准,形成最佳入睡时间数据、最佳睡眠结束时间数据、睡眠质量评估数据和改善睡眠建议数据;
C4.所述身体参数模块借助预设的评估标准,形成最佳体重数据、最佳体脂肪数据、最佳腰围数据和最佳腰臀比数据;
C5.所述其它健康状态评估模块借助预设的评估标准,形成疾病风险度数据、慢性病高危因素数据、压力评估数据和亚健康评估数据。
所述生活方式管理建议系统还包括借助通信网络连接所述生活方式管理数据库的专家终端,那么在所述步骤D之后还包括如下步骤:
E.所述专家终端定期抽取用户资料,根据该用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据修正评估形成的生活方式建议数据,以校正形成生活方式建议数据的所述评估标准。
同现有技术相比较,本发明“睡眠质量监测方法、装置以及生活方式管理建议系统”的技术效果在于:
1.所述睡眠质量监测记录装置满足生活方式管理建议系统提出的便携式要求,其使用方法简单且不会影响被监测者睡眠,基本无干扰地监测睡眠质量;所述睡眠质量监测记录方法实施成本低;
2.所述活动量/睡眠质量监测记录装置整合了对活动量和睡眠质量的监测功能,满足生活方式管理建议系统提出的便携式要求,出行和睡觉时佩戴都方便,基本无干扰地监测记录活动量数据和睡眠质量数据;所述活动量/睡眠质量监测记录方法实施成本低;
3.所述生活方式管理建议系统引入了睡眠质量数据,用最简化的系统结构实现了包含最多信息的远程健康管理或者生活方式管理的目的,真正地以饮食、活动量和睡眠质量为评估依据,令最终形成的生活方式建议数据更加准确有效;所述生活方式管理建议系统解决了现有技术专业系统无法大量民用普及的问题;所述生活方式管理建议系统引入专家终端,令系统评估标准得以修正更新,进一步提高了生活方式建议数据的准确性和有效性。
附图说明
图1是本发明睡眠质量监测记录装置优选实施例的原理框图;
图2是本发明睡眠质量监测记录方法的流程示意图;
图3是图2中步骤620形成睡眠质量数据的优选实施例的流程示意图;
图4是本发明所述部分睡眠质量数据示例的示意图;
图5是本发明活动量/睡眠质量监测记录装置优选实施例的外观示意图;
图6是所述活动量/睡眠质量监测记录装置优选实施例的原理框图;
图7是本发明活动量/睡眠质量监测记录方法的流程示意图;
图8是图7中步骤720形成活动量数据的优选实施例的流程示意图;
图9是图7中步骤730形成睡眠质量数据的优选实施例的流程示意图;
图10是三日活动量数据示例的示意图;
图11是本发明生活方式管理建议系统的硬件结构示意框图;
图12是所述生活方式管理建议系统的软件结构示意框图。
具体实施方式
以下结合附图所示各实施例作进一步详述。
本发明提出一种睡眠质量监测记录装置,由被监测者贴身佩戴,或者放置在被监测者的枕头下或者该枕头的枕套内,如图1所示,包括微处理器模块11,以及与该微处理器模块11电连接的睡眠监测模块21、时钟模块41、输入模块51、数据存储模块61、显示模块71和通信模块81,还包括为各模块提供电能的电源模块91。所述睡眠监测模块21包括三维加速度传感器22,用于采集被监测者在睡眠过程中的动作。所述微处理器模块11从所述睡眠监测模块21、时钟模块41和输入模块51获取并处理相关数据得出当日的睡眠质量数据,进而将所述睡眠质量数据存储于数据存储模块61。所述显示模块71用于显示存储于数据存储模块61的数据。所述通信模块81用于与其它外部设备之间实现通信连接,包括有线通信模块和无线通信模块。
所述睡眠质量监测记录装置完全可以被制成不及手掌大小的薄型平板产品且该产品的重量轻,因此这种轻巧的产品特点使其具有很好的便携特性。在整个睡眠过程中,被监测者可以将所述睡眠质量监测记录装置装入柔软的织物袋中,并将该织物袋轻缚在手腕或者脚踝处,贴身佩戴该睡眠质量监测记录装置;或者,被监测者可以将所述睡眠质量监测记录装置放置在枕头下方,为了确保该睡眠质量监测记录装置不会移动,还可以将其放置在枕头套内。上述佩戴方法都不会影响所述三维加速度传感器22正常采集被监测者在睡眠过程中的动作信息。因此,睡眠质量监测记录装置既便于佩戴,还不会令被监测者产生不舒服或者抗拒的感觉,使被监测者不会因为所述睡眠质量监测记录装置的存在而影响睡眠,从而使所述睡眠质量监测记录装置能够采集到更为真实可靠的睡眠质量数据。所述微处理器模块11不仅仅只处理获得睡眠质量数据,还用于完成所述睡眠质量监测记录装置的参数设置、数据收发、信息显示和用户设定等处理过程。所述输入模块51包括现有技术各种数据输入方式,如至少一个按键的键盘输入、语音输入、触摸屏输入等,一般情况下,采用一键式的键盘输入就足以完成主要输入功能。所述通信模块81用于与外部设备建立连接,包括有线通信模式和无线通信模式,例如,通过有线通信模式与个人计算机、个人掌上电脑PDA连接完成参数设置和数据收发,与移动通信终端连接间接完成与后文提及的生活方式管理数据库之间的数据传输;或者通过无线通信模式与所述生活方式管理数据库之间建立直接地无线连接完成数据传输。为了确保数据可靠保存,所述数据存储模块61的存储容量应当足以满足存储至少15天的数据信息。为了满足产品轻巧的要求,所述电源模块91采用一次电池或者可充电的二次电池。
基于上述睡眠质量监测记录装置,本发明提出一种睡眠质量监测记录方法,包括如下步骤:
A.如图2所示601,借助所述睡眠监测模块21采集被监测者在睡眠过程中的所有动作信息;
B.如图2所示602,所述微处理器模块11获取并处理来自所述睡眠监测模块21、时钟模块41和输入模块51获取的数据,形成当日的睡眠质量数据;
C.如图2所示603,所述微处理器模块11将步骤B所述当日的睡眠质量数据存储于所述数据存储模块61;
D.如图2所示604,所述微处理器模块11根据来自输入模块51的指令将数据存储模块61内存储的睡眠质量数据显示于显示模块71,或者借助通信模块81将所述睡眠质量数据传输至外部设备。
一般情况下,所述步骤A在整个睡眠过程中进行,所述步骤B至步骤D在睡眠结束后进行;所述步骤A至步骤D循环进行;其中步骤D大多以中断形式执行。
如图4所示,本发明所述睡眠质量数据包括睡眠开始时刻Tstart、睡眠结束时刻Tend、睡眠开始时刻差异时间Δtstart、睡眠结束时刻差异时间Δtend、动作次数n、入睡时长tsleep、入睡时段差异时间Δtsleep和无动作最长持续时段ΔtNC。结合图3和图4,所述步骤B按如下分步骤形成睡眠质量数据:
B1.如图3所示621,所述微处理器模块11根据指令确定睡眠开始时刻Tstart和睡眠结束时刻Tend;如图4所示示例,所述睡眠开始时刻Tstart是22:45,所述睡眠结束时刻Tend是08:00;
步骤B1所述指令是借助输入模块输入的确认指令,或者是借助时钟模块定时发出的确认指令。步骤B1所述指令是借助输入模块51输入的确认指令,例如,被监测者躺在床上并不一定就代表准备睡眠,他很可能需要先阅读、欣赏音乐或者看电视。因此,只有被监测者真正想要开始睡眠时,通过数据模块51输入确认睡眠开始的指令才被微处理器模块11认为需要开始采集动作信息,而被监测者输入确认睡眠开始指令的时刻即为睡眠开始时刻Tstart;同样,在被监测者已经处于清醒状态时,借助输入模块51输入确认结束睡眠的指令才被微处理器模块11认为需要停止采集动作信息,而被监测者输入的确认结束睡眠指令的时刻即为睡眠开始时刻Tend。步骤B1所述指令还可以是借助时钟模块41定时发出的确认指令,这种方式适用于睡眠开始和结束时间有一定规律的方式,即被监测者确认某个时间段为其当日固定的睡眠时间,设定了该时间段,所述时钟模块41就会根据设定的时间发出睡眠开始确认指令或者睡眠结束确认指令,以使所述微处理器模块11确定睡眠开始时刻Tstart和睡眠结束时刻Tend;
B2.如图3所示622,所述微处理器模块11统计从睡眠开始时刻Tstart至睡眠结束时刻Tend发生的所有动作次数n;如图4所示示例,所述动作次数n是31次;
B3.如图3所示623,所述微处理器模块11将所述睡眠开始时刻Tstart与前一天的睡眠开始时刻Ty·start比较,得出睡眠开始时刻差异时间Δtstart;将所述睡眠结束时刻Tend与前一天的睡眠结束时刻Ty·end比较,得出睡眠结束时刻差异时间Δtend;
对于第一次使用的睡眠质量监测记录装置,所述前一天的睡眠开始时刻Ty·start和前一天的睡眠结束时刻Ty·end可以预先设定一个值;或者对这种情况采用特定的状态字表示,使所述微处理器模块11根据该状态字对开始时刻差异时间Δtstart和睡眠结束时刻差异时间Δtend标明为“首次使用”;
B4.如图3所示624,所述微处理器模块计算相邻所有两次动作之间的时间间隙,搜索出从睡眠开始时刻Tstart起,第一个达到或者超过预设的入睡时间间隙ta·sleep的相邻动作时间间隙,并确定该相邻动作时间间隙的起始时刻为入睡起始时刻Ts·sleep,从而将睡眠开始时刻Tstart至所述入睡起始时刻Ts·sleep之间的时间差记为入睡时长tsleep;
所述预设的入睡时间间隙ta·sleep是根据多次实验结果确定的时间范围,通常情况下,从睡眠开始时刻Tstart,在3至10分钟内没有动作被认为被监测者已经入睡,所以,可以将预设的入睡时间间隙ta·sleep设置为,3分钟≤ta·sleep≤10分钟;
如图4所示示例,所述预设的入睡时间间隙ta·sleep设定为10分钟,那么所述第一个达到或者超过ta·sleep的相邻动作时间间隙的起始时刻,即入睡起始时刻Ts·sleep,应当是23:02;由该入睡起始时刻Ts·sleep开始的相邻动作时间间隙是35分钟;
B5.如图3所示625,所述微处理器模块将所述入睡时长tsleep与前一天的入睡时长ty·sleep比较,得出入睡时长差异时间Δtsleep;
对于第一次使用的睡眠质量监测记录装置,所述前一天的入睡时长ty·sleep处理方式可以参考步骤B3相应处理;
B6.如图3所示626,所述微处理器模块计算所有相邻两次动作之间的时间间隙,搜索出其中最大的时间间隙,记为无动作最长持续时长ΔtNC;如图4所示示例,很明显,02:00至03:03的相邻两次动作之间的时间间隙是最大的时间间隙,该最大时间间隙63分钟就是本示例的所述无动作最长持续时长ΔtNC。
为了更加直观的体现睡眠质量,所述步骤B中,在所述步骤B6之后还包括如下分步骤:
B7.如图3所示627,为步骤B1至B6所述睡眠开始时刻Tstart、睡眠结束时刻Tend、睡眠开始时刻差异时间Δtstart、睡眠结束时刻差异时间Δtend、动作次数n、入睡时长tsleep、入睡时段差异时间Δtsleep和无动作最长持续时段ΔtNC分别设置各自的至少三个针对相应数据的评分区间,根据上述各项数据实际属于的区间,确定该数据项的分值,并且将所有数据项分值的和值记为当日睡眠质量的评分分值;
以入睡时段差异时间Δtsleep为例,说明上述评分方法。设定如下的评分等级,
其中,SCΔtsleep表示对入睡时段差异时间Δtsleep的评分值,|Δtsleep|表示入睡时段差异时间Δtsleep的绝对值。那么,上述评分等级的设定就标明,所述入睡时段差异时间Δtsleep越大,说明其不利于改善睡眠质量,获得的评分分值越小;所述入睡时段差异时间Δtsleep越小,说明其利于改善睡眠质量,获得的评分分值越高。由此,用户就可以根据该参数了解自己在入睡时段上的监测情况,从而做出相应调整。因此,用户可以根据当日睡眠质量的评分分值直观地掌握自己的睡眠质量情况,并根据各项数据的评分情况做出适当的调整,这也为后文提到的生活方式管理数据库提供有效地的建议数据打下了坚实的基础。
本发明在所述睡眠质量监测记录装置基础上还提出一种活动量/睡眠质量监测记录装置,由被监测者贴身佩戴或者随身放置,如图5和图6所示,包括微处理器模块12,以及与该微处理器模块12电连接的动作监测模块31、时钟模块42、输入模块52、数据存储模块62、显示模块72和通信模块82,还包括为各模块提供电能的电源模块92;所述动作监测模块31包括三维加速度传感器32,用于采集被监测者在日常活动时段和睡眠时段中的动作;所述微处理器模块12从所述动作监测模块31、时钟模块42和输入模块52获取并处理相关数据,并且根据采集的动作数据所处时段分别处理得到当日的活动量数据和睡眠质量数据,进而将所述活动量数据和睡眠质量数据存储于数据存储模块62;所述显示模块72用于显示存储于数据存储模块62的数据;所述通信模块82用于与其它外部设备之间实现通信连接,包括有线通信模块和无线通信模块。
所述活动量/睡眠质量监测记录装置也完全可以被制成不及手掌大小的薄型平板产品且该产品的重量轻,因此这种轻巧的产品特点也具有很好的便携特性。当被监测者处于日常活动状态时,所述活动量/睡眠质量监测记录装置可以贴身或者随身放置,例如装在口袋、提包内,或者挂在胸前;当被监测者处于睡眠过程中,如上所述,被监测者可以将所述睡眠质量监测记录装置装入柔软的织物袋中,并将该织物袋轻缚在手腕或者脚踝处,贴身佩戴该睡眠质量监测记录装置;或者,被监测者可以将所述睡眠质量监测记录装置放置在枕头下方或者枕头套内。上述佩戴方法都不会影响所述三维加速度传感器32正常采集被监测者在日常活动和睡眠过程中的动作信息。所述活动量/睡眠质量监测记录装置不仅便于携带,还不会给被监测者造成任何不便,很容易使被监测者忘却所述活动量/睡眠质量监测记录装置的存在,从而确保采集到数据以及形成的活动量数据和睡眠质量数据更为真实可靠。
所述活动量/睡眠质量监测记录装置的结构与所述睡眠质量监测记录装置的结构完全相同,但是各模块都增加了涉及活动量监测的相应功能,所述微处理器模块12还增加了协调活动量监测和睡眠质量监测的处理过程。除此之外,所述活动量/睡眠质量监测记录装置各模块的特点及具体设置都与上述睡眠质量监测记录装置的相应模块的特点及具体设置相同,可以互相借鉴。
如图5所示,所述活动量/睡眠质量监测记录装置的显示模块72采用液晶显示屏幕,所述输入模块52采用单键键盘输入方式。
基于上述活动量/睡眠质量监测记录装置,本发明提出一种活动量/睡眠质量监测记录方法,包括如下步骤:
A.如图7所示710,根据指令确定所述活动量/睡眠质量监测记录装置所处时段,如果处于日常活动时段,执行步骤B;如果处于睡眠时段,执行步骤C;
步骤A所述指令是借助输入模块输入的确认指令,或者是借助时钟模块定时发出的确认指令。步骤A所述指令是借助输入模块52输入的确认指令,例如,当被监测者在开始日常活动时,通过数据模块52输入确认日常活动开始的指令才被微处理器模块12认为需要开始采集动作信息;当被监测者在结束日常活动时,通过数据模块52输入确认日常活动结束的指令才被微处理器模块12认为停止采集动作信息,并处理采集到的数据形成活动量数据。步骤A所述指令还可以是借助时钟模块42定时发出的确认指令,这种方式适用日常活动时段和睡眠时段已经形成一定规律的情况,即被监测者确认某个时间段为其当日固定的日常活动时段,另一个时间段为期当日固定的睡眠时段,所述时钟模块42就会根据设定的时间分别相应发出日常活动时段开始确认指令、日常活动时段结束确认指令、睡眠时段开始确认指令和睡眠时段结束确认指令。
B.如图7所示720,所述微处理器模块12获取并处理来自所述动作监测模块31、时钟模块42和输入模块52获取的数据,形成当日的活动量数据,在执行步骤D至步骤E后,返回执行步骤A;
C.如图7所示730,所述微处理器模块12获取并处理来自所述动作监测模块31、时钟模块42和输入模块52获取的数据,形成当日的睡眠质量数据,在执行步骤D至步骤E后,返回执行步骤A;
D.如图7所示740,所述微处理器模块将步骤B所述当日的活动量数据或者步骤C所述睡眠质量数据存储于所述数据存储模块;
E.如图7所示750,在执行步骤B或者步骤C过程中,所述微处理器模块根据来自输入模块的指令将数据存储模块内存储的睡眠质量数据显示于显示模块,或者借助通信模块将所述睡眠质量数据传输至外部设备。
所述步骤E通常是以中断的模式实施。
如图10所示,本发明所述活动量数据包括总运动量CAT、有效运动量CAE、有效运动量比η、有效运动次数m、有效运动时间tAE和有效运动最大持续时间tAER·max。结合图8和图10,所述步骤B按如下分步骤形成活动量数据:
B1.如图8所示721,所述微处理器模块12统计所述日常活动时段的总运动量CAT,即总能量消耗;
B2.如图8所示722,所述微处理器模块12搜索出所有连续动作至少5分钟的动作区间,并在这些搜索结果区间中找到能量代谢当量CAA满足如下关系的区间,
3梅脱METs≤每分钟能量代谢当量CAA≤6梅脱METs,
从而找出所述日常时段的有效运动区间;
所述能量代谢当量Metabolic Equivalent of Energy,英语简称为MET,音译是梅脱,是以安静、坐位时的能量消耗为基础,表达各种活动时相对能量代谢水平的常用指标。每公斤体重从事1分钟活动,消耗3.5毫升的氧气的运动强度被定义为一个单位的能量代谢当量,即1MET。1MET的活动强度只比健康成年人的基础代谢稍高一些,相当于健康成年人安静坐着时的代谢水平。因此,所述能量代谢当量是一项衡量运动强度的数据。本发明将连续5分钟以上的运动,且连续运动的能量代谢当量达到3至6梅脱的运动强度定义为有效运动。
B3.如图8所示723,分别计算步骤B2所述有效运动区间各自的能量消耗量CAER,将它们的总和记为有效运动量CAE;将有效运动区间数目记为有效运动次数m;将有效运动量CAE占总运动量CAT百分比记为有效运动量比η;
B4.如图8所示724,分别计算步骤B2所述有效运动区间各自的时长tAER,将它们的总和记为有效运动时间tAE;比较各有效运动区间的时长tAER,将其中的最大值记为有效运动最大持续时间tAER·max。
同上所述,为了使活动量数据更加直观,所述步骤B中,在所述步骤B4之后还包括如下分步骤:
B5.如图8所示725,为步骤B1至B4所述总运动量CAT、有效运动量CAE、有效运动量比η、有效运动次数m、有效运动时间tAE和有效运动最大持续时间tAER·max分别设置各自的至少三个针对相应数据的评分区间,根据上述各项数据实际属于的区间,确定该数据项的分值,并且将所有数据项分值的和值记为当日活动量的评分分值。上文已经对上述评分方法进行说明,本步骤完全可以参考实施,此处不再赘述。
如同上述睡眠质量监测记录方法,所述步骤C按如下分布骤形成各项睡眠质量数据:
C1.如图9所示731,所述微处理器模块12根据步骤A所述指令确定睡眠开始时刻Tstart和睡眠结束时刻Tend;
C2.如图9所示732,所述微处理器模块12统计从睡眠开始时刻Tstart至睡眠结束时刻Tend发生的所有动作次数n;
C3.如图9所示733,所述微处理器模块12将所述睡眠开始时刻Tstart与前一天的睡眠开始时刻Ty·start比较,得出睡眠开始时刻差异时间Δtstart;将所述睡眠结束时刻Tend与前一天的睡眠结束时刻Ty·end比较,得出睡眠结束时刻差异时间Δtend;
C4.如图9所示734,所述微处理器模块12计算相邻所有两次动作之间的时间间隙,搜索出从睡眠开始时刻Tstart起,第一个达到或者超过预设的入睡时间间隙ta·sleep的相邻动作时间间隙,并确定该相邻动作时间间隙的起始时刻为入睡起始时刻Ts·sleep,从而将睡眠开始时刻Tstart至所述入睡起始时刻Ts·sleep之间的时间差记为入睡时长tsleep;
C5.如图9所示735,所述微处理器模块12将所述入睡时长tsleep与前一天的入睡时长ty·sleep比较,得出入睡时长差异时间Δtsleep;
C6.如图9所示736,所述微处理器模块12计算所有相邻两次动作之间的时间间隙,搜索出其中最大的时间间隙,记为无动作最长持续时长ΔtNC。
所述步骤C中,在所述步骤C6之后还包括如下分步骤:
C7.如图9所示737,为步骤C1至C6所述睡眠开始时刻Tstart、睡眠结束时刻Tend、睡眠开始时刻差异时间Δtstart、睡眠结束时刻差异时间Δtend、动作次数n、入睡时长tsleep、入睡时段差异时间Δtsleep和无动作最长持续时段ΔtNC分别设置各自的至少三个针对相应数据的评分区间,根据上述各项数据实际属于的区间,确定该数据项的分值,并且将所有数据项分值的和值记为当日睡眠质量的评分分值。
各分步骤的说明可以参考上述睡眠质量监测记录方法中对形成睡眠质量数据的说明,此处不再赘述。
本发明还提出一种配备有所述活动量/睡眠质量监测记录装置的生活方式管理建议系统,用于收集用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据,并针对各用户形成生活方式建议。所述摄入热量数据就是饮食数据。如图11所示,所述生活方式管理建议系统包括收集和处理所述摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据的生活方式管理数据库100、属于各用户的用户终端200、被各用户随身或者贴身携带的活动量/睡眠质量监测记录装置300和通信网络400;所述通信网络400包括有线通信网络410和无线通信网络420;所述用户终端200包括个人计算机、掌上电脑PDA和移动通信终端,用于收集用户基本身体参数数据和每日摄入热量数据并借助通信网络400向生活方式管理数据库100传输数据;所述活动量/睡眠质量监测记录装置300就是上文所述活动量/睡眠质量监测记录装置,包括动作监测模块31,借助该动作监测模块31收集用户在日常活动时段和睡眠时段的动作信息数据,并分别处理形成活动量数据和睡眠质量数据;所述活动量/睡眠质量监测记录装置借助所述通信网络400直接向生活方式管理数据库传输活动量数据和睡眠质量数据,或者借助所述通信网络400和相应的用户终端200间接的向生活方式管理数据库传输活动量数据和睡眠质量数据;所述动作监测模块包括三维加速度传感器32;所述生活方式管理数据库100借助预设的评估标准,判断比较所述收集的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据,形成文本格式的生活方式建议数据,并定期向用户终端200或者活动量/睡眠质量监测记录装置300发送针对相应用户的所述生活方式建议数据。
如图12所示,所述生活方式管理数据库100包括营养评估模块110、运动评估模块120、睡眠评估模块130、身体参数模块140和其它健康状态评估模块150,所述各评估模块可以通过硬件实现,也可以通过软件程序实现。
为了及时更新纠正所述评估标准,所述生活方式管理建议系统还包括专家终端500,该专家终端包括个人计算机、掌上电脑PDA和移动通信终端,借助通信网络400连接所述生活方式管理数据库100,抽取用户资料,根据该用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据修正评估形成的建议数据,以校正形成建议数据的所述评估标准。
本发明在所述生活方式管理建议系统的基础上,提出一种根据用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据提出生活方式管理建议的方法,包括如下步骤:
A.从各用户终端200收集用户各自的基本身体参数数据和摄入热量数据;
所述基本身体参数数据包括年龄、身高、体重、胸围、腰围、臀围、血压、血糖、血脂等。所述摄入热量数据就是饮食数据,用户可以每天向所述生活方式管理数据库100上传数据,也可以仅上传饮食习惯数据,所述生活方式管理数据库100通过相应算法计算出该饮食习惯所能获得的摄入热量数据;
B.从各活动量/睡眠质量监测记录装置300收集用户各自的活动量数据和睡眠质量数据,所述活动量/睡眠质量监测记录装置300借助动作监测模块31收集用户在日常活动时段和睡眠时段的动作信息数据,并分别处理形成活动量数据和睡眠质量数据;所述动作监测模块31包括三维加速度传感器32;
C.所述生活方式管理数据库100借助预设的评估标准,判断比较各用户的基本身体参数数据、摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据,形成文本格式的生活方式建议数据;
D.所述生活方式管理数据库100定期向用户终端或者活动量/睡眠质量监测记录装置发送针对相应用户的所述生活方式建议数据。
所述生活方式管理数据库包括营养评估模块、运动评估模块、睡眠评估模块、身体参数模块和其它健康状态评估模块,那么步骤C包括如下分步骤:
C1.所述营养评估模块借助预设的评估标准,形成能量平衡建议数据、营养均衡提示数据、特殊饮食烟酒摄入跟踪数据和示例菜单数据;
所述能量平衡建议数据是指对用户摄入能量提出建议,例如“近期减少油脂摄入量、增加蛋白质摄入量”等;所述营养均衡提示数据是指对用户摄入的各类营养提出均衡建议,例如“近期注意补充维C,或者请注意保持目前各类营养摄入比例”等;所述特殊饮食烟酒摄入跟踪数据是指提示用户“近期烟酒摄入过多,请尽量克制吸烟,少饮酒”等建议;所述示例菜单数据是指为用户提供近期最能够使用户能量和营养平衡的菜谱。
C2.所述运动评估模块借助预设的评估标准,形成每日运动量目标数据、有效运动分析数据和运动指标回顾数据;
所述每日运动量目标数据是指建议用户每日保持一定量的运动,例如“每日至少游泳××分钟,或者慢跑××分钟,或者快步走××分钟”等;所述有效运动分析数据是指向用户提供有关有效运动的数据,例如“前期有效运动总共××分钟、最长有效运动时间××分钟,有效运动时间正常,请注意保持”等;所述运动指标回顾数据是指将用户以往的活动量数据反馈给用户。
C3.所述睡眠评估模块借助预设的评估标准,形成最佳入睡时间数据、最佳睡眠结束时间数据、睡眠质量评估数据和改善睡眠建议数据;
所述最佳入睡时间数据是指建议用户在某个时间入睡,例如“请尽量在22:00前入睡”等;所述最佳睡眠结束时间数据是指建议用户在某个时间起床,例如“请注意将叫醒闹钟定在6:00,并确保准时起床,不要懒床”等;所述睡眠质量评估数据是指为用户提供睡眠质量数据或者评分数据;所述改善睡眠建议数据是指建议用户改变现有生活习惯以期形成好的睡眠习惯,例如“请注意保持每日有效运动时间××分钟,并坚持在××:××至××:××睡眠”等。
C4.所述身体参数模块借助预设的评估标准,形成最佳体重数据、最佳体脂肪数据、最佳腰围数据和最佳腰臀比数据;
所述最佳体重数据是指用户理想的体重,例如“请控制体重在××公斤”等;所述最佳体脂肪数据是指用户理想的体脂肪数据,例如“请控制体脂肪在××区间内”等;所述最佳腰围数据是指用户理想的腰围数据,“请控制腰围在××厘米内”等;所述最佳腰臀比是指用户理想的腰臀比数据,例如“请控制腰臀比为×∶×”等。
C5.所述其它健康状态评估模块借助预设的评估标准,形成疾病风险度数据、慢性病高危因素数据、压力评估数据和亚健康评估数据。
所述疾病风险度数据是指用户目前各项数据表明用户患有何种疾病的可能性,例如,“您目前的生活方式容易造成高血压”或者“您目前的生活方式比较健康,请保持”等;所述慢性病高危因素数据是指提醒用户哪些生活方式容易导致慢性病;所述压力评估数据是指根据用户的睡眠质量评估其精神压力,并提出建议,例如,“请注意在近期保持愉快的心情”或者“请择机申请休假,充分放松”等;所述亚健康评估数据是指对用户的健康状态是否处于亚健康进行评估。
所述生活方式管理建议系统还包括借助通信网络400连接所述生活方式管理数据库100的专家终端200,那么在所述步骤D之后还包括如下步骤:
E.所述专家终端200定期抽取用户资料,根据该用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据修正评估形成的生活方式建议数据,以校正形成生活方式建议数据的所述评估标准。所述专家终端200的操作者是具有专业资格的生活方式管理专家,所述专家终端200引入人为干预,以便及时校正所述评估标准。如果所述生活方式管理数据库100同时配置学习函数,经过长期使用,所述学习函数将会使专家的人为干预拟合为无限接近人类思维判断的函数,从而更好地将专家的经验融入到所述评估标准中。
Claims (10)
1.一种睡眠质量监测记录方法,基于睡眠质量监测记录装置;该睡眠质量监测记录装置贴身配置于被监测者,或者放置在被监测者的枕头下或者该枕头的枕套内,包括微处理器模块,以及与该微处理器模块电连接的睡眠监测模块、时钟模块、输入模块、数据存储模块、显示模块、通信模块和电源模块;所述睡眠监测模块包括三维加速度传感器;其特征在于所述方法包括如下步骤:
A.借助所述睡眠监测模块采集被监测者在睡眠过程中的所有动作信息;
B.所述微处理器模块获取并处理来自所述睡眠监测模块、时钟模块和输入模块获取的数据,形成睡眠质量数据;
C.所述微处理器模块将实施步骤B获取的所述睡眠质量数据存储于所述数据存储模块;
D.所述微处理器模块根据来自输入模块的指令将数据存储模块内存储的睡眠质量数据显示于显示模块,或者借助通信模块将所述睡眠质量数据传输至外部设备。
2.根据权利要求1所述的睡眠质量监测记录方法,其特征在于:
所述步骤B按如下分步骤形成睡眠质量数据:
B1.所述微处理器模块根据指令确定睡眠开始时刻(Tstart)和睡眠结束时刻(Tend);
B2.所述微处理器模块统计从睡眠开始时刻(Tstart)至睡眠结束时刻(Tend)发生的所有动作次数(n);
B3.所述微处理器模块将所述睡眠开始时刻(Tstart)与前一天的睡眠开始时刻(Ty·start)比较,得出睡眠开始时刻差异时间(Δtstart);将所述睡眠结束时刻(Tend)与前一天的睡眠结束时刻(Ty·end)比较,得出睡眠结束时刻差异时间(Δtend);
B4.所述微处理器模块计算相邻所有两次动作之间的时间间隙,搜索出从睡眠开始时刻(Tstart)起,第一个达到或者超过预设的入睡时间间隙(ta·sleep)的相邻动作时间间隙,并确定该相邻动作时间间隙的起始时刻为入睡起始时刻(Ts·sleep),从而将睡眠开始时刻(Tstart)至所述入睡起始时刻(Ts·sleep)之间的时间差记为入睡时长(tsleep);
B5.所述微处理器模块将所述入睡时长(tsleep)与前一天的入睡时长(ty·sleep)比较,得出入睡时长差异时间(Δtsleep);
B6.所述微处理器模块计算所有相邻两次动作之间的时间间隙,搜索出其中最大的时间间隙,记为无动作最长持续时长(ΔtNC)。
3.根据权利要求2所述的睡眠质量监测记录方法,其特征在于:
所述步骤B中,在所述步骤B6之后还包括如下分步骤:
B7.为步骤B1至B6所述睡眠开始时刻(Tstart)、睡眠结束时刻(Tend)、睡眠开始时刻差异时间(Δtstart)、睡眠结束时刻差异时间(Δtend)、动作次数(n)、入睡时长(tsleep)、入睡时段差异时间(Δtsleep)和无动作最长持续时段(ΔtNC)分别设置各自的至少三个针对相应数据的评分区间,根据上述各项数据实际属于的区间,确定该数据项的分值,并且将所有数据项分值的和值记为当日睡眠质量的评分分值。
4.一种活动量/睡眠质量监测记录方法,基于活动量/睡眠质量监测记录装置;该活动量/睡眠质量监测记录装置由被监测者贴身佩戴或者随身放置,包括微处理器模块,以及与该微处理器模块电连接的动作监测模块、时钟模块、输入模块、数据存储模块、显示模块、通信模块和电源模块;所述动作监测模块包括三维加速度传感器;其特征在于所述方法包括如下步骤:
A.根据指令确定所述活动量/睡眠质量监测记录装置所处时段,如果处于日常活动时段,执行步骤B;如果处于睡眠时段,执行步骤C;
B.所述微处理器模块获取并处理来自所述动作监测模块、时钟模块和输入模块获取的数据,形成活动量数据,在执行步骤D至步骤E后,返回执行步骤A;
C.所述微处理器模块获取并处理来自所述动作监测模块、时钟模块和输入模块获取的数据,形成睡眠质量数据,在执行步骤D至步骤E后,返回执行步骤A;
D.所述微处理器模块将步骤B所述活动量数据或者步骤C所述睡眠质量数据存储于所述数据存储模块;
E.在执行步骤B或者步骤C过程中,所述微处理器模块根据来自输入模块的指令将数据存储模块内存储的睡眠质量数据显示于显示模块,或者借助通信模块将所述睡眠质量数据传输至外部设备。
5.根据权利要求4所述的活动量/睡眠质量监测记录方法,其特征在于:
所述步骤B按如下分步骤形成活动量数据:
B1.所述微处理器模块统计所述日常活动时段的总运动量(CAT),即总能量消耗;
B2.所述微处理器模块搜索出所有连续动作至少5分钟的动作区间,并在这些搜索结果区间中找到能量代谢当量(CAA)满足如下关系的区间,
3梅脱METs≤能量代谢当量(CAA)≤6梅脱METs,
从而找出所述日常时段的有效运动区间;
B3.分别计算步骤B2所述有效运动区间各自的能量消耗量(CAER),将它们的总和记为有效运动量(CAE);将有效运动区间数目记为有效运动次数(m);将有效运动量(CAE)占总运动量(CAT)百分比记为有效运动量比(η);
B4.分别计算步骤B2所述有效运动区间各自的时长(tAER),将它们的总和记为有效运动时间(tAE);比较各有效运动区间的时长(tAER),将其中的最大值记为有效运动最大持续时间(tAER·max)。
6.根据权利要求5所述的活动量/睡眠质量监测记录方法,其特征在于:
所述步骤B中,在所述步骤B4之后还包括如下分步骤:
B5.为步骤B1至B4所述总运动量(CAT)、有效运动量(CAE)、有效运动量比(η)、有效运动次数(m)、有效运动时间(tAE)和有效运动最大持续时间(tAER·max)分别设置各自的至少三个针对相应数据的评分区间,根据上述各项数据实际属于的区间,确定该数据项的分值,并且将所有数据项分值的和值记为当日活动量的评分分值。
7.根据权利要求4所述的活动量/睡眠质量监测记录方法,其特征在于:
所述步骤C按如下分布骤形成各项睡眠质量数据:
C1.所述微处理器模块根据步骤A所述指令确定睡眠开始时刻(Tstart)和睡眠结束时刻(Tend);
C2.所述微处理器模块统计从睡眠开始时刻(Tstart)至睡眠结束时刻(Tend)发生的所有动作次数(n);
C3.所述微处理器模块将所述睡眠开始时刻(Tstart)与前一天的睡眠开始时刻(Ty·start)比较,得出睡眠开始时刻差异时间(Δtstart);将所述睡眠结束时刻(Tend)与前一天的睡眠结束时刻(Ty·end)比较,得出睡眠结束时刻差异时间(Δtend);
C4.所述微处理器模块计算相邻所有两次动作之间的时间间隙,搜索出从睡眠开始时刻(Tstart)起,第一个达到或者超过预设的入睡时间间隙(ta·sleep)的相邻动作时间间隙,并确定该相邻动作时间间隙的起始时刻为入睡起始时刻(Ts·sleep),从而将睡眠开始时刻(Tstart)至所述入睡起始时刻(Ts·sleep)之间的时间差记为入睡时长(tsleep);
C5.所述微处理器模块将所述入睡时长(tsleep)与前一天的入睡时长(ty·sleep)比较,得出入睡时长差异时间(Δtsleep);
C6.所述微处理器模块计算所有相邻两次动作之间的时间间隙,搜索出其中最大的时间间隙,记为无动作最长持续时长(ΔtNC)。
8.一种根据用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据提出生活方式管理建议的方法,基于生活方式管理建议系统,包括收集和处理生活所述摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据的生活方式管理数据库、属于各用户的用户终端、被各用户随身或者贴身携带的活动量/睡眠质量监测记录装置和通信网络;其特征在于所述方法包括如下步骤:
A.从各用户终端收集用户各自的基本身体参数数据和摄入热量数据;
B.从各活动量/睡眠质量监测记录装置收集用户各自的活动量数据和睡眠质量数据,所述活动量/睡眠质量监测记录装置借助动作监测模块收集用户在日常活动时段和睡眠时段的动作信息数据,并分别处理形成活动量数据和睡眠质量数据;所述动作监测模块包括三维加速度传感器;
C.所述生活方式管理数据库借助预设的评估标准,判断比较各用户的基本身体参数数据、摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据,形成文本格式的生活方式建议数据;
D.所述生活方式管理数据库定期向用户终端或者活动量/睡眠质量监测记录装置发送针对相应用户的所述生活方式建议数据。
9.根据权利要求8所述的根据用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据提出生活方式管理建议的方法,其特征在于:
所述生活方式管理数据库包括营养评估模块、运动评估模块、睡眠评估模块、身体参数模块和其它健康状态评估模块,那么步骤C包括如下分步骤:
C1.所述营养评估模块借助预设的评估标准,形成能量平衡建议数据、营养均衡提示数据、特殊饮食烟酒摄入跟踪数据和示例菜单数据;
C2.所述运动评估模块借助预设的评估标准,形成每日运动量目标数据、有效运动分析数据和运动指标回顾数据;
C3.所述睡眠评估模块借助预设的评估标准,形成最佳入睡时间数据、最佳睡眠结束时间数据、睡眠质量评估数据和改善睡眠建议数据;
C4.所述身体参数模块借助预设的评估标准,形成最佳体重数据、最佳体脂肪数据、最佳腰围数据和最佳腰臀比数据;
C5.所述其它健康状态评估模块借助预设的评估标准,形成疾病风险度数据、慢性病高危因素数据、压力评估数据和亚健康评估数据。
10.根据权利要求8所述的根据用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据提出生活方式管理建议的方法,其特征在于:
所述生活方式管理建议系统还包括借助通信网络连接所述生活方式管理数据库的专家终端,那么在所述步骤D之后还包括如下步骤:
E.所述专家终端定期抽取用户资料,根据该用户的摄入热量数据、活动量数据和睡眠质量数据修正评估形成的生活方式建议数据,以校正形成生活方式建议数据的所述评估标准。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 200910109860 CN102068260B (zh) | 2009-11-25 | 2009-11-25 | 睡眠质量监测方法以及生活方式管理建议系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 200910109860 CN102068260B (zh) | 2009-11-25 | 2009-11-25 | 睡眠质量监测方法以及生活方式管理建议系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102068260A true CN102068260A (zh) | 2011-05-25 |
CN102068260B CN102068260B (zh) | 2013-06-05 |
Family
ID=44027149
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN 200910109860 Expired - Fee Related CN102068260B (zh) | 2009-11-25 | 2009-11-25 | 睡眠质量监测方法以及生活方式管理建议系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102068260B (zh) |
Cited By (42)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103648209A (zh) * | 2013-11-25 | 2014-03-19 | 银川博聚工业产品设计有限公司 | 睡眠控制的灯具 |
CN103750842A (zh) * | 2014-01-09 | 2014-04-30 | 北京大学 | 一种人性化睡眠监测闹钟及其控制方法 |
CN103823562A (zh) * | 2014-02-28 | 2014-05-28 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 自动提醒用户睡觉的方法、系统及可穿戴设备 |
CN103845038A (zh) * | 2012-12-04 | 2014-06-11 | 中国移动通信集团公司 | 一种体征信号采集方法和设备 |
EP2750602A1 (en) * | 2011-08-31 | 2014-07-09 | Striiv, Inc. | Life pattern detection |
CN104123689A (zh) * | 2014-07-18 | 2014-10-29 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 睡眠质量监控装置和方法 |
CN104546285A (zh) * | 2015-02-05 | 2015-04-29 | 京东方科技集团股份有限公司 | 眼罩、睡眠监测装置及方法 |
CN104573360A (zh) * | 2015-01-04 | 2015-04-29 | 杨鑫 | 一种基于智能穿戴设备的评测系统及评测方法 |
CN104637282A (zh) * | 2015-01-17 | 2015-05-20 | 浙江和也健康科技有限公司 | 一种基于物联网的家庭磁疗综合管理系统 |
CN104793014A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-22 | 蒋憧 | 基于分布式加速度传感器的行为检测系统和方法 |
CN104784008A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-07-22 | 深圳市前海安测信息技术有限公司 | 用于睡眠状态管理的按摩枕及其控制方法 |
CN104887004A (zh) * | 2015-05-25 | 2015-09-09 | 深圳眠虫科技有限公司 | 可监测人体生理参数的智能枕头及其生理参数监测方法 |
CN104932855A (zh) * | 2015-06-16 | 2015-09-23 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种亮度控制的方法和终端 |
CN104969253A (zh) * | 2013-03-01 | 2015-10-07 | 欧姆龙健康医疗事业株式会社 | 睡眠和活动量显示程序、装置、系统及方法 |
CN105011940A (zh) * | 2014-04-25 | 2015-11-04 | Tcl美国研究所 | 一种睡眠分析方法及其系统 |
CN105023074A (zh) * | 2014-04-17 | 2015-11-04 | 上海宽带技术及应用工程研究中心 | 确定被关注人员每日作息时间的方法及系统 |
CN105147242A (zh) * | 2015-06-17 | 2015-12-16 | 四川长虹电器股份有限公司 | 一种睡眠环境监测装置及其监测方法 |
CN105286783A (zh) * | 2014-05-26 | 2016-02-03 | 爱信精机株式会社 | 睡眠评价装置 |
CN105361565A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-03-02 | 浙江丝里伯睡眠科技股份有限公司 | 安装有睡眠监控装置的枕头 |
CN105407794A (zh) * | 2013-07-18 | 2016-03-16 | 三星电子株式会社 | 利用习惯的诊断装置和诊断管理装置及利用其的诊断方法 |
US9299036B2 (en) | 2011-08-31 | 2016-03-29 | Striiv, Inc. | Life pattern detection |
CN105434043A (zh) * | 2014-09-01 | 2016-03-30 | 上海宽带技术及应用工程研究中心 | 确定匹兹堡睡眠质量指数的方法及系统 |
CN105793857A (zh) * | 2013-12-12 | 2016-07-20 | 微软技术许可有限责任公司 | 访问追踪和限制 |
CN106504773A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-03-15 | 上海贝生医疗设备有限公司 | 一种可穿戴装置及语音与活动监测系统 |
WO2017063286A1 (zh) * | 2015-10-12 | 2017-04-20 | 小米科技有限责任公司 | 一种确定消耗的能量值的方法和装置 |
WO2017067010A1 (zh) * | 2015-10-24 | 2017-04-27 | 深圳市迈迪加科技发展有限公司 | 睡眠评价显示方法和装置及评价设备 |
CN107229216A (zh) * | 2017-07-10 | 2017-10-03 | 佛山杰致信息科技有限公司 | 一种智能手表及其控制方法 |
CN107545134A (zh) * | 2017-07-25 | 2018-01-05 | 广东乐心医疗电子股份有限公司 | 用于可穿戴设备的与睡眠相关的特征数据处理方法与装置 |
CN108135476A (zh) * | 2015-09-03 | 2018-06-08 | 三星电子株式会社 | 睡眠管理方法 |
CN108309233A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-07-24 | 速眠创新科技(深圳)有限公司 | 睡眠质量监测方法、系统、计算机设备和存储介质 |
CN108542368A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-18 | 四川斐讯信息技术有限公司 | 一种可穿戴设备促进睡眠质量的方法及系统 |
CN108697379A (zh) * | 2016-01-07 | 2018-10-23 | 全球动力股份有限公司 | 用于评估睡眠状态的系统和方法 |
CN108885898A (zh) * | 2016-02-11 | 2018-11-23 | 齐藤粮三 | 一种预防/改善癌症的建议装置 |
CN109803582A (zh) * | 2016-10-11 | 2019-05-24 | 永续医疗株式会社 | 失眠症治疗支援装置及失眠症治疗支援用程序 |
CN110123301A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-16 | 浙江和也健康科技有限公司 | 一种健康监测数据动态展示系统及方法 |
CN110741443A (zh) * | 2017-06-15 | 2020-01-31 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于促进用户的睡眠改善的系统和方法 |
CN110942815A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-03-31 | 佛山市云米电器科技有限公司 | 一种能评估身体健康状态并推荐食谱的方法及家庭智能系统 |
CN111467644A (zh) * | 2013-07-08 | 2020-07-31 | 瑞思迈传感器技术有限公司 | 用于睡眠管理的方法和系统 |
CN112168139A (zh) * | 2019-07-05 | 2021-01-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种健康监控方法、装置及存储介质 |
CN112295077A (zh) * | 2019-07-25 | 2021-02-02 | 杭州云睡吧健康管理有限公司 | 一种敏感因素数据库的构建方法及使用其的助眠系统 |
CN112842279A (zh) * | 2021-03-01 | 2021-05-28 | 中山大学 | 一种基于多维度特征参数的睡眠质量评估方法及装置 |
WO2023060916A1 (zh) * | 2021-10-12 | 2023-04-20 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于控制空调的方法及装置、空调 |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180177418A1 (en) * | 2016-12-22 | 2018-06-28 | Htc Corporation | Physiological information measuring method and wearable device |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6878121B2 (en) * | 2002-11-01 | 2005-04-12 | David T. Krausman | Sleep scoring apparatus and method |
CN100399985C (zh) * | 2006-06-08 | 2008-07-09 | 北京新兴阳升科技有限公司 | 监测睡眠状态和呼吸障碍事件的传感装置 |
CN101582102A (zh) * | 2008-05-15 | 2009-11-18 | 深圳市健康鼠科技有限公司 | 平衡饮食与运动使bmi指数维持正常的方法及系统 |
-
2009
- 2009-11-25 CN CN 200910109860 patent/CN102068260B/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (52)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP2750602A1 (en) * | 2011-08-31 | 2014-07-09 | Striiv, Inc. | Life pattern detection |
US9299036B2 (en) | 2011-08-31 | 2016-03-29 | Striiv, Inc. | Life pattern detection |
EP2750602A4 (en) * | 2011-08-31 | 2015-06-24 | Striiv Inc | DETECTION OF MODEL OF LIFE |
CN103845038A (zh) * | 2012-12-04 | 2014-06-11 | 中国移动通信集团公司 | 一种体征信号采集方法和设备 |
CN103845038B (zh) * | 2012-12-04 | 2016-09-07 | 中国移动通信集团公司 | 一种体征信号采集方法和设备 |
CN104969253A (zh) * | 2013-03-01 | 2015-10-07 | 欧姆龙健康医疗事业株式会社 | 睡眠和活动量显示程序、装置、系统及方法 |
CN111467644A (zh) * | 2013-07-08 | 2020-07-31 | 瑞思迈传感器技术有限公司 | 用于睡眠管理的方法和系统 |
CN105407794A (zh) * | 2013-07-18 | 2016-03-16 | 三星电子株式会社 | 利用习惯的诊断装置和诊断管理装置及利用其的诊断方法 |
CN103648209A (zh) * | 2013-11-25 | 2014-03-19 | 银川博聚工业产品设计有限公司 | 睡眠控制的灯具 |
CN105793857A (zh) * | 2013-12-12 | 2016-07-20 | 微软技术许可有限责任公司 | 访问追踪和限制 |
CN103750842A (zh) * | 2014-01-09 | 2014-04-30 | 北京大学 | 一种人性化睡眠监测闹钟及其控制方法 |
CN103823562B (zh) * | 2014-02-28 | 2017-07-11 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 自动提醒用户睡觉的方法、系统及可穿戴设备 |
CN103823562A (zh) * | 2014-02-28 | 2014-05-28 | 惠州Tcl移动通信有限公司 | 自动提醒用户睡觉的方法、系统及可穿戴设备 |
CN105023074A (zh) * | 2014-04-17 | 2015-11-04 | 上海宽带技术及应用工程研究中心 | 确定被关注人员每日作息时间的方法及系统 |
CN105011940A (zh) * | 2014-04-25 | 2015-11-04 | Tcl美国研究所 | 一种睡眠分析方法及其系统 |
CN105286783A (zh) * | 2014-05-26 | 2016-02-03 | 爱信精机株式会社 | 睡眠评价装置 |
CN104123689A (zh) * | 2014-07-18 | 2014-10-29 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 睡眠质量监控装置和方法 |
CN105434043A (zh) * | 2014-09-01 | 2016-03-30 | 上海宽带技术及应用工程研究中心 | 确定匹兹堡睡眠质量指数的方法及系统 |
CN104573360A (zh) * | 2015-01-04 | 2015-04-29 | 杨鑫 | 一种基于智能穿戴设备的评测系统及评测方法 |
CN104637282A (zh) * | 2015-01-17 | 2015-05-20 | 浙江和也健康科技有限公司 | 一种基于物联网的家庭磁疗综合管理系统 |
CN104546285A (zh) * | 2015-02-05 | 2015-04-29 | 京东方科技集团股份有限公司 | 眼罩、睡眠监测装置及方法 |
CN104793014A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-22 | 蒋憧 | 基于分布式加速度传感器的行为检测系统和方法 |
CN104784008A (zh) * | 2015-04-30 | 2015-07-22 | 深圳市前海安测信息技术有限公司 | 用于睡眠状态管理的按摩枕及其控制方法 |
CN104887004A (zh) * | 2015-05-25 | 2015-09-09 | 深圳眠虫科技有限公司 | 可监测人体生理参数的智能枕头及其生理参数监测方法 |
WO2016187989A1 (zh) * | 2015-05-25 | 2016-12-01 | 深圳眠虫科技有限公司 | 可监测人体生理参数的智能枕头及其生理参数监测方法 |
CN104932855A (zh) * | 2015-06-16 | 2015-09-23 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种亮度控制的方法和终端 |
CN104932855B (zh) * | 2015-06-16 | 2019-05-14 | 深圳市金立通信设备有限公司 | 一种亮度控制的方法和终端 |
CN105147242A (zh) * | 2015-06-17 | 2015-12-16 | 四川长虹电器股份有限公司 | 一种睡眠环境监测装置及其监测方法 |
CN108135476A (zh) * | 2015-09-03 | 2018-06-08 | 三星电子株式会社 | 睡眠管理方法 |
WO2017063286A1 (zh) * | 2015-10-12 | 2017-04-20 | 小米科技有限责任公司 | 一种确定消耗的能量值的方法和装置 |
US9878208B2 (en) | 2015-10-12 | 2018-01-30 | Xiaomi Inc. | Method and device for determining value of consumed energy |
WO2017067010A1 (zh) * | 2015-10-24 | 2017-04-27 | 深圳市迈迪加科技发展有限公司 | 睡眠评价显示方法和装置及评价设备 |
CN105361565B (zh) * | 2015-11-16 | 2017-04-12 | 浙江丝里伯睡眠科技股份有限公司 | 安装有睡眠监控装置的枕头 |
CN105361565A (zh) * | 2015-11-16 | 2016-03-02 | 浙江丝里伯睡眠科技股份有限公司 | 安装有睡眠监控装置的枕头 |
CN108697379A (zh) * | 2016-01-07 | 2018-10-23 | 全球动力股份有限公司 | 用于评估睡眠状态的系统和方法 |
CN108885898A (zh) * | 2016-02-11 | 2018-11-23 | 齐藤粮三 | 一种预防/改善癌症的建议装置 |
CN109803582A (zh) * | 2016-10-11 | 2019-05-24 | 永续医疗株式会社 | 失眠症治疗支援装置及失眠症治疗支援用程序 |
CN106504773A (zh) * | 2016-11-08 | 2017-03-15 | 上海贝生医疗设备有限公司 | 一种可穿戴装置及语音与活动监测系统 |
CN110741443A (zh) * | 2017-06-15 | 2020-01-31 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于促进用户的睡眠改善的系统和方法 |
CN107229216A (zh) * | 2017-07-10 | 2017-10-03 | 佛山杰致信息科技有限公司 | 一种智能手表及其控制方法 |
CN107545134B (zh) * | 2017-07-25 | 2020-09-25 | 广东乐心医疗电子股份有限公司 | 用于可穿戴设备的与睡眠相关的特征数据处理方法与装置 |
CN107545134A (zh) * | 2017-07-25 | 2018-01-05 | 广东乐心医疗电子股份有限公司 | 用于可穿戴设备的与睡眠相关的特征数据处理方法与装置 |
CN108309233A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-07-24 | 速眠创新科技(深圳)有限公司 | 睡眠质量监测方法、系统、计算机设备和存储介质 |
CN108542368A (zh) * | 2018-04-13 | 2018-09-18 | 四川斐讯信息技术有限公司 | 一种可穿戴设备促进睡眠质量的方法及系统 |
CN110123301A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-16 | 浙江和也健康科技有限公司 | 一种健康监测数据动态展示系统及方法 |
CN112168139A (zh) * | 2019-07-05 | 2021-01-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种健康监控方法、装置及存储介质 |
CN112295077A (zh) * | 2019-07-25 | 2021-02-02 | 杭州云睡吧健康管理有限公司 | 一种敏感因素数据库的构建方法及使用其的助眠系统 |
CN112295077B (zh) * | 2019-07-25 | 2021-12-24 | 杭州云睡吧健康管理有限公司 | 一种敏感因素数据库的构建方法及使用其的助眠系统 |
CN110942815A (zh) * | 2019-10-17 | 2020-03-31 | 佛山市云米电器科技有限公司 | 一种能评估身体健康状态并推荐食谱的方法及家庭智能系统 |
CN112842279A (zh) * | 2021-03-01 | 2021-05-28 | 中山大学 | 一种基于多维度特征参数的睡眠质量评估方法及装置 |
CN112842279B (zh) * | 2021-03-01 | 2022-03-08 | 中山大学 | 一种基于多维度特征参数的睡眠质量评估方法及装置 |
WO2023060916A1 (zh) * | 2021-10-12 | 2023-04-20 | 青岛海尔空调器有限总公司 | 用于控制空调的方法及装置、空调 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102068260B (zh) | 2013-06-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102068260B (zh) | 睡眠质量监测方法以及生活方式管理建议系统 | |
US20210082305A1 (en) | Data-driven sleep coaching system | |
EP1414340B1 (en) | Apparatus for monitoring health, wellness and fitness | |
US8961414B2 (en) | Apparatus for monitoring health, wellness and fitness | |
KR101107062B1 (ko) | 체중 및 기타 생리 상태를 모니터링하고 반복적이고개별화된 플래닝, 중재 및 보고 기능을 포함하여 관리하기위한 시스템 | |
EP1292218B1 (en) | System for monitoring health, wellness and fitness | |
US9033875B2 (en) | Multi-sensor system, device, and method for deriving human status information | |
WO2014099255A1 (en) | Systems and methods for determining caloric intake using a personal correlation factor | |
EP1662989A2 (en) | System for monitoring and managing body weight and other physiological conditions including iterative and personalized planning, intervention and reporting capability | |
KR20050062773A (ko) | 생리 및/또는 컨텍스츄얼 파라미터를 이용한 연속 또는이산 신체상태의 자동 저널링을 위한 방법 및 장치 | |
CN112071381A (zh) | 一种基于个人行为数据的健康指标采集分析系统 | |
JP2004503284A (ja) | 身体活動の測定及び分析用システム | |
DK1702560T3 (en) | System for monitoring health, wellbeing and fitness | |
CN115910333A (zh) | 一种基于穿戴设备的生命力增减评估方法和系统 | |
KR100956791B1 (ko) | 건강, 건강관리 및 건강상태를 모니터링하기 위한 장치 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20130605 Termination date: 20201125 |