CN105816153A - 一种睡眠监测系统及方法 - Google Patents

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CN105816153A
CN105816153A CN201610141611.7A CN201610141611A CN105816153A CN 105816153 A CN105816153 A CN 105816153A CN 201610141611 A CN201610141611 A CN 201610141611A CN 105816153 A CN105816153 A CN 105816153A
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China
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mobile phone
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axis
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CN201610141611.7A
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Inventor
吴水才
孙尚云
林仲志
Original Assignee
北京工业大学
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    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118Determining activity level
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48Other medical applications
    • A61B5/4806Sleep evaluation
    • A61B5/4809Sleep detection, i.e. determining whether a subject is asleep or not

Abstract

本发明属于穿戴式医疗领域,涉及一种睡眠监测系统及方法。本发明硬件包括:三轴加速度传感器、蓝牙模块、智能手机或PC。三轴加速度传感器采集人体腕部的加速度信号;蓝牙模块负责将加速度数据传给智能手机或PC;智能手机和PC上的APP可以分析加速度信号,并识别清醒期和睡眠期,计算睡眠指标。本发明除了通过加速度信号达到98%的翻身识别率,提高睡眠分期效果。同时,由于只采集了加速度信号,所以保证了功耗不会太高。

Description

一种睡眠监测系统及方法
技术领域
[0001] 本发明属于穿戴式医疗领域,涉及一种睡眠监测系统及方法。
背景技术
[0002] 随着生活节奏的加快,工作压力的增大,睡眠障碍开始成为现代人的一大困扰,尤 其是在北上广等发达城市,几乎有超过六成的人存在睡眠障碍。睡眠障碍的种类非常多,总 结起来分为三大类:睡不着、睡不好和睡不饱。睡眠障碍会给我们的生活带来诸多不便,会 更容易导致人体衰老加速、免疫力下降、诱发心脑血管疾病等。可见,保持健康的睡眠是非 常重要的。
[0003] 目前采用预防医学的概念来解决睡眠障碍问题,即早发现早治疗。传统的睡眠障 碍评测方法是,填写睡眠评测量表,或者是做整夜的PSG监测。这两种方法虽然监测的比较 准确,尤其后者是金标准,但是考虑到费用和便利性的话,要想做长期的监测是不太现实 的。所以,迫切需要一种方便的、低廉的睡眠监测系统,来帮助我们识别睡眠障碍。
[0004] 由于穿戴式设备和智能手机的飞速发展,越来越多的睡眠监测系统被发明出来, 大体可以分为两类:基于加速度信号、基于心跳信号。前者信号采集简单,但是只能作为睡 眠障碍识别的参考;后者虽然在睡眠监测上会更准确,但是信号采集复杂,容易受到干扰, 且会增加穿戴式设备的功耗。本发明针对上述问题,提出一种基于加速度信号和睡眠评测 量表的睡眠监测系统。
发明内容
[0005] 为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
[0006] 本系统硬件包括三个部分,如图1。分别为三轴加速度传感器、蓝牙模块、智能手机 或PC。三轴加速度传感器采集人体腕部的加速度信号;蓝牙模块负责将加速度数据传给智 能手机或PC;智能手机和PC上的APP可以分析加速度信号,并识别清醒期和睡眠期,计算睡 眠指标,同时也可以完成睡眠量表的评测,智能手机和PC都可以将所有睡眠资料同步到云 端。
[0007] 一种睡眠监测系统,其特征在于,包括三个硬件模块:用于采集人体腕部的加速度 信号的三轴加速度传感器、负责将加速度信号数据传给智能手机或PC蓝牙模块、智能手机 或PC。
[0008] 所述的睡眠监测系统的睡眠监测方法,其特征在于,包括以下步骤如下:
[0009] A.三轴加速度传感器获取腕部三轴加速度信号,信号采样率大于20Hz;蓝牙模块 负责将加速度数据传给智能手机或PC;
[0010] B.智能手机或PC计算三轴加速度信号的平方和的平方根,即Ci = #ai,s2 + U ;
[0011] C.将G以每分钟分割为一个区段,计算各区段两个特征值,即STD和MAX-MIN;
[0012] 特征值STD的计算公式如下:
[0013]
Figure CN105816153AD00041
,Gi为G信号每个采样点的数据值,NS 一分钟米样点个数;
[0014] MAX-MI N = Gmax-Gmin其中Gmax为该区段G信号的最大值,Gmin为该区段G信号的最小 值;
[0015] D.当满足STD大于0.0225g且MAX-MIN大于lg,将该区段标记为翻身,否则标记为未 翻身;其中g为重力加速度;
[0016] E.当两个相邻标记为翻身的区段之间间隔大于20分钟,则标记区段之间为睡眠 期,否则标记为清醒期;
[0017] 计算出每夜的睡眠指标,分别是睡眠潜伏期、总睡眠时间、睡眠效率和觉醒次数。 各指标说明请见表1。
[0018] 表1睡眠指标说明
[0019]
Figure CN105816153AD00042
[0021]睡眠资料可以存储到云端,使用智能手机和PC都可以查看历史数据。
[0022] 基于睡眠量表的睡眠评测
[0023] 1、多份睡眠质量评测量表以及相应的评估模型存储在智能手机和PC中。
[0024] 2、用户在填完量表后,系统会根据评估模型计算分数,并通过图形的方式界定用 户所在人群。
[0025] 3、在智能手机和pc端都可以查看个人量表评测的历史数据。
[0026] 4、系统会根据上一次量表完成时间计算下次的提醒时间,敦促使用者长期持续记 录。
[0027] 本发明的睡眠监测系统,相对现有技术的有益效果是:
[0028] 1.相对于仅基于加速度信号的睡眠监测系统,本发明除了通过加速度信号达到 98%的翻身识别率,提高睡眠分期效果,还可以让用户方便的使用睡眠监测量表来记录睡 眠状态,所以在监测的准确性会有所提高。
[0029] 2.相对于基于心跳信号的睡眠监测系统,本发明结合基于加速度信号的睡眠监测 和基于睡眠评测量表的睡眠监测,使评测精度有了一定保证。同时,由于只采集了加速度信 号,所以保证了功耗不会太高。
附图说明
[0030]图1为本发明的系统结构图;
[0031 ]图2为基于加速度的清醒/睡眠识别流程。
具体实施方式
[0032]本发明的睡眠监测系统,其特征在于,包括基于腕部三轴加速度传感器信号的睡 眠监测和基于睡眠评测量表的睡眠监测。
[0033]三轴加速度传感器采集手臂活动信号。并通过蓝牙将数据传给智能手机或PC。 [0034]智能手机使用本地的睡眠模型,对加速度信号处理,用来区分睡眠层次并计算睡 眠指标。步骤如下:
[0035] A.计算每分钟三轴加速度信号的平方和的平方根G,在加速度信号采样率为20Hz 时,每分钟数据点数为1200个。
[0036] B.计算G的特征值STD,即1200个数据点的标准差。MAX-MIN,即1200个数据点中最 大值与最小值之差。
[0037] C.当STD>0.0225g且MAX-MIN>lg时,将这一分钟标记为翻身,否则标记为未翻身。 通过8个人,长达48小时的同步加速度信号和视频采集睡眠实验,该算法的翻身标记准确率 达到了98%以上。
[0038] D.当连续的两个标记为翻身的时间间隔大于20分钟,则认为间隔时间段为睡眠 期,否则为清醒期。
[0039] E.根据翻身标记、睡眠期标记及表1,计算总睡眠时间、睡眠效率和觉醒次数等睡 眠指标。
[0040] 智能手机与云端通过因特网通信。
[0041] 而主观睡眠评测仅需要用户打开智能手机或pc端的app,即可填写电子睡眠评测 量表。
[0042] 智能手机或pc端存有多份睡眠评测量表和相应的计分模型,用户填完量表后就能 查看本次测评的结果,并可浏览历史测评数据。
[0043] 用户在填完量表后,系统会为其计算下一次测评时间,并在该时刻到达前一天提 醒。

Claims (2)

1. 一种睡眠监测系统,其特征在于,包括三个硬件模块:用于采集人体腕部的加速度信 号的三轴加速度传感器、负责将加速度信号数据传给智能手机或PC蓝牙模块、智能手机或 PCo
2. 应用如权利要求1所述的睡眠监测系统的睡眠监测方法,其特征在于,包括以下步骤 如下:
Figure CN105816153AC00021
A. 三轴加速度传感器获取腕部三轴加速度信号,信号采样率大于20Hz ;蓝牙模块负责 将加速度数据传给智能手机或PC; B. 智能手机或PC计算三轴加速度信号的平方和的平方根, C. 将G以每分钟分割为一个区段,计算各区段两个特征值,即STD和MAX-MIN;特征值STD 的计算公式如下:
Figure CN105816153AC00022
,仏为G信号每个采样点的数据值,N为一分钟 采样点个数; MAX-MIN=Gmax-Gmin,其中Gmax为该区段G信号的最大值,G min为该区段G信号的最小值; D. 当满足STD大于0.0225g且MAX-MIN大于lg,将该区段标记为翻身,否则标记为未翻 身;其中g为重力加速度; E. 当两个相邻标记为翻身的区段之间间隔大于20分钟,则标记区段之间为睡眠期,否 则标记为清醒期。
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