CN106456077A - 监测睡意 - Google Patents

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Abstract

已经发现低采样率可提供充足的数据来用于美国专利7071831、7616125和779149的方法中。判断睡意的方法包括接收在低至20Hz的采样率下收集的眼睛运动数据的步骤。优先地对所述数据进行插值以在大约500Hz的高采样率下提供数据集。针对每个数据点，推导出眼睛运动的幅度值和速度值以及所述测量值是否与眼皮张开或闭合相关。然后使用算法来获得眼皮张开和闭合的所述幅度与速度的比率的值并且将这些值用于算法中以用于提供对睡意的测量。利用这种方法，可使用包括视频或数字相机技术的任何合适的技术或传感器来监测眼皮和眼睛运动以识别和测量适当的眼部运动。

Description

监测睡意
本发明涉及测量睡意并且具体地使用来自具有低采样率的任何来源的眼皮运动数据的方法。
发明背景
美国专利7071831、7616125和7791491涉及用于预测潜在致命的睡意的发作的方法和算法。在实践中，所述方法使用安装了IR传感器的眼镜来感测眼睛和眼皮运动并且测量这些运动的幅度和速度以供算法中的处理之用，所述算法提供适用于睡意等级的测量值。其他传感器系统诸如相机可用于收集这种数据，但是当它们的采样率较低时不会被使用。基于相机的系统的吸引力在于不需要佩戴眼镜就可收集数据，并且因此是较少打扰的。
美国专利7043056涉及一种判断头部姿势测量的基于相机的方法。美国专利7460693涉及一种在包括眼睛位置的输入图像内定位面部的基于相机的方法。美国专利7653213涉及一种面部跟踪系统，其利用卡尔曼滤波器并且推导雅可比行列式。美国专利8165347涉及一种面部跟踪系统，其包括判断是否正戴着眼镜。
存在许多关于眼睛跟踪方法的专利。这些专利中的一些用于预期作为计算机或移动电话系统的一部分的屏幕用户需求。其他专利涉及虹膜检查式识别，并且一个实例是美国专利8064647。
一些专利更集中于分析眼睛运动，诸如用于在无相机校准情况下进行眼睛跟踪的美国专利7809160。
已经提出了基于相机的系统来检测睡意，但是它们在大多数情况下提供可靠的早期预测的能力是有问题的。
本发明的目的是提供一种实现眼睛运动数据的其他传感器输入的方法和设备。
发明简述
为此，本发明提供了一种判断睡意的方法，其包括以下步骤：
接收在大于20Hz但小于250Hz的采样率下收集的眼睛运动数据；
对数据进行插值以在大约250Hz的采样率下提供数据集；
针对每个数据点，推导出眼睛运动的幅度值和速度值，以及测量值是否与眼皮张开或闭合相关；
使用算法来获得眼皮张开和闭合的幅度与速度的比率的值；以及将这些值用于算法中以用于提供对睡意的测量。
本发明针对意想不到的发现作出预测：低采样率可以提供充足的数据来用于美国专利7071831、7616125和779149的方法中。那些专利的系统使用500Hz的采样率来采集眼皮运动的幅度测量值。在本发明中，各种类型的传感器装置的采样率可以是50Hz、100Hz、200Hz。优选地，眼睛运动数据源的采样率的上限为200Hz。
本发明的替代实施方案避免了对调节眼睛运动数据源(诸如从摄像机获得的眼睛运动数据源)的采样率的需求。可调节对JDS算法中使用的眼睛运动幅度、速度和持续时间的核对和计算方法的修改以说明低采样率。
因此，在另一个实施方案中，本发明提供了一种判断睡意的方法，其包括以下步骤
接收在大于20Hz但小于250Hz的采样率下收集的眼睛运动数据
核对和计算眼睛运动幅度、速度和持续时间；
针对每个数据点，推导出眼睛运动的幅度值和速度值以及测量值是否与眼皮张开或闭合相关；
使用算法来获得眼皮张开和闭合的幅度与速度的比率的值；以及
将这些值用于算法中以用于提供对睡意的测量。
在John睡意量表(JDS)中，将眼皮张开和闭合的幅度与速度的比率用作睡意发作的主要量度。在眨眼过程中，闭合阶段和张开阶段两者的幅度与最大速度的比率(AVR)随睡意增加并且可用于预测警觉性的丧失。对于相同的幅度，眼皮闭合和再次张开的AVR是不同的。一般来讲，眼皮闭合比它们再次张开更快并且两个速度仅适度相关。睡眠剥夺、限制或其他原因的睡意都会使闭合和再次张开两者的AVR增加。
因此，这些运动的持续时间随睡意增加。已发现，张开和闭合速度与它们对应的幅度的比率是睡意的主要指标。张开和闭合运动的幅度相对于这些运动的最大速度的比率(AVR)具有时间尺度，并且对于警觉受试者而言相对恒定，但随睡意逐渐增加，并且不需要校准。
出于比较目的计算的值需要在预定的时间段内核对并且以适当的方式表达。这些计算优先地表达为平均值、标准偏差、百分率或计数。测量的眼皮参数和选择用于计算的值可通过进行试验来判断，并且可以是任何合适的参数组合。优选地，在预定时间间隔内，针对每次检测的运动，计算速度与幅度的比率并且然后表达为平均值和标准偏差。也可核对其他参数诸如张开、闭合(closure)和闭合(closing)的持续时间，并且所述其他参数被包括在最终计算值中。眼睛运动诸如快速扫视可用作另外的参数，如果它们可从数据源获得的话。优选地对各种参数进行加权从而达到最终计算。这个最终计算成为睡意指数，其中低值指示警觉状态并且高值指示睡意级别增加。
可使用包括视频或数字相机技术的任何合适的技术或传感器来监测眼皮和眼睛运动以识别和测量适当的眼睛运动。
发明详述
现将参考附图描述本发明的优选实施方案，其中：
图1A是从视频推导的显示了30秒的眨眼时段的良好质量的眼皮孔数据信号；
图1B是从视频推导的显示了眨眼之间24秒的噪声时段的噪声眼皮孔数据信号；
图2示出了从120分钟内的基于视频的信号推导的Johns睡意评分的曲线图；
图3示出了500Hz对50Hz的JDS评分；50Hz反映了JDS对低采样率的适用性；
图4示出了50Hz信号对原始500Hz信号的最小误差。
使用第三方程序获得使用基于相机的系统而获得的眼皮运动的数据集，所述第三方程序将数据供应为具有每个视频样本的时间和眼睛张开(孔)值的CSV输出文件。
然后将数据上调至500Hz并且再次缩放幅度。
图1A中示出数据的初始分析，所述图1A是良好质量的信号，并且图1B示出可在噪声信号中识别眨眼。在对摄像机输出进行变换和插值之后，在图2中，通过JDS算法进行的分析显示了在两个小时的时间段内的JDS评分。
为了研究针对相机数据使用低采样率的可行性，将具有500Hz的采样率的样本数据集调节为50Hz的采样率。然后通过在50Hz样本的数据点之间插值，将所述采样率转换回至高达500Hz的采样率。线性插值是优选的方法，但是可以使用其他插值方法，诸如采样和保持、多项式插值或样条插值。
图3示出了从原始500Hz数据推导出的JDS评分与从50Hz数据集推导出的JDS评分随时间变化的差异。图4示出了从50Hz数据集推导出的JDS评分相对于从原始500Hz数据集推导出的JDS评分的误差。这表明使用低采样频率提供了可靠的评分。
本发明的替代实施方案在无需调节眼睛运动数据源(诸如从摄像机获得的眼睛运动数据源)的采样率的情况下是可能的。可调节对眼睛运动幅度、速度和持续时间的核对和计算方法的修改以说明替代的采样率。
本领域的技术人员将认识到，本发明通过变得能够接受在低采样频率下通过任何手段收集的数据来改进申请人的睡意算法的功能性。
本领域的技术人员还将认识到，在不脱离本发明的核心教导内容的情况下，可在所描述的那些实施方案之外的实施方案中实现本发明。

Claims (4)

1.一种判断睡意的方法，其包括以下步骤：
接收在大于20Hz但小于250Hz的采样率下收集的眼睛运动数据；
核对和计算眼睛运动幅度、速度和持续时间；
针对每个数据点，推导出眼睛运动的幅度值和速度值以及所述测量值是否与眼皮张开或闭合相关；
使用算法来获得眼皮张开和闭合的所述幅度与速度的比率的值；以及
将这些值用于算法中以用于提供对睡意的测量。
2.一种判断睡意的方法，其包括以下步骤：
接收在大于20Hz但小于250Hz的采样率下收集的眼睛运动数据；
对所述数据进行插值以在大于250Hz的采样率下提供数据集；
针对每个数据点，推导出眼睛运动的幅度值和速度值，以及所述测量值是否与眼皮张开或闭合相关；
使用算法来获得眼皮张开和闭合的所述幅度与速度的比率的值；以及将这些值用于算法中以用于提供对睡意的测量。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中所述眼睛运动数据通过相机来收集。
4.如权利要求1或2所述的方法，其中所述眼睛运动数据是眼皮孔数据。
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