CN108310587B - 一种睡眠控制装置与方法 - Google Patents
一种睡眠控制装置与方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108310587B CN108310587B CN201810105998.XA CN201810105998A CN108310587B CN 108310587 B CN108310587 B CN 108310587B CN 201810105998 A CN201810105998 A CN 201810105998A CN 108310587 B CN108310587 B CN 108310587B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sleep
- user
- sleep state
- mobile terminal
- actual
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
- 230000007958 sleep Effects 0.000 title claims abstract description 500
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 35
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 33
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 56
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 claims description 39
- 230000002996 emotional effect Effects 0.000 claims description 18
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 claims description 17
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims description 13
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 8
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 5
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 4
- 210000001002 parasympathetic nervous system Anatomy 0.000 claims description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims 1
- 230000001976 improved effect Effects 0.000 abstract description 5
- 238000012549 training Methods 0.000 abstract description 4
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 36
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 24
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 18
- 230000008667 sleep stage Effects 0.000 description 13
- 206010062519 Poor quality sleep Diseases 0.000 description 12
- 230000003860 sleep quality Effects 0.000 description 12
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 11
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 9
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 6
- 230000002618 waking effect Effects 0.000 description 6
- 230000004424 eye movement Effects 0.000 description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 241001669679 Eleotris Species 0.000 description 4
- 230000037007 arousal Effects 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 3
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 3
- 239000003205 fragrance Substances 0.000 description 3
- 238000000718 qrs complex Methods 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 206010049816 Muscle tightness Diseases 0.000 description 2
- 230000007177 brain activity Effects 0.000 description 2
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 2
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 2
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 2
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 2
- 230000004461 rapid eye movement Effects 0.000 description 2
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 2
- 208000019116 sleep disease Diseases 0.000 description 2
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 1
- 206010019233 Headaches Diseases 0.000 description 1
- 206010022998 Irritability Diseases 0.000 description 1
- 208000004301 Sinus Arrhythmia Diseases 0.000 description 1
- 208000013738 Sleep Initiation and Maintenance disease Diseases 0.000 description 1
- 206010041349 Somnolence Diseases 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 150000001450 anions Chemical class 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 1
- 230000035565 breathing frequency Effects 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 210000003710 cerebral cortex Anatomy 0.000 description 1
- 238000007635 classification algorithm Methods 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 description 1
- 206010016256 fatigue Diseases 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 231100000869 headache Toxicity 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 206010022437 insomnia Diseases 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 230000037053 non-rapid eye movement Effects 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 230000004962 physiological condition Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 230000036385 rapid eye movement (rem) sleep Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 1
- 230000037152 sensory function Effects 0.000 description 1
- 230000004622 sleep time Effects 0.000 description 1
- 230000037046 slow wave activity Effects 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000011491 transcranial magnetic stimulation Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
- A61M21/00—Other devices or methods to cause a change in the state of consciousness; Devices for producing or ending sleep by mechanical, optical, or acoustical means, e.g. for hypnosis
- A61M21/02—Other devices or methods to cause a change in the state of consciousness; Devices for producing or ending sleep by mechanical, optical, or acoustical means, e.g. for hypnosis for inducing sleep or relaxation, e.g. by direct nerve stimulation, hypnosis, analgesia
-
- 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
Abstract
本发明提供一种睡眠控制装置及方法,至少包括:移动端,探测器和云端服务器,用于基于预设的数据库利用睡眠分析算法确定与所述身体信号对应的理论睡眠状态信息;其特征在于,所述云端服务器基于用户通过所述移动端输入的睡眠前感受、睡眠后感受、所述实际睡眠状态信息和/或外界条件信息完成理论睡眠状态信息的校正和示教过程,并且所述移动端被配置为由用户通过自定义关键词、外界条件和/或身体特征检索存储在所述云端服务器和/或所述移动端的实际睡眠状态信息及其关联信息。本发明通过将用户的睡眠感受与用户的实际睡眠状态进行关联,能够更有效的进行个性化睡眠状态的引导,训练并提高用户的控制睡眠状态的能力。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能领域,尤其涉及一种睡眠控制装置与方法。
背景技术
近年来,睡眠质量问题越来越受到大众关注,根据最近的调查显示,中国有近3亿人有失眠困扰,各种睡眠疾病困扰着大众的健康。实际上,如果能得到及时干预治疗,睡眠质量是可以改善的。人的标准睡眠状态是周期交替的,每个周期90分钟左右,每天要通过6个这样的周期(总和8小时以上)保证一天的精力充沛。睡眠周期中的每一个部分都伴随有不同的特征脑电波的释放,通过对特征脑电波的捕捉判断用户当前处于睡眠周期的何种阶段。
睡眠周期有5个阶段包括四个非眼动阶段和一个快速眼动阶段,四个非快速眼动阶段中包含两个浅层睡眠阶段和两个深层睡眠阶段,可通过脑电波的波形区分出浅睡期(θ波)深睡期(δ波)快速眼动期(α波)并通过一些特殊波形取得更精确的判断。外界环境对人体的睡眠有相应的影响,比如室内温度,被子内人体周围空间温度,光照强度和颜色(冷色光有助于人体的唤醒,暖色光利于睡前对睡眠促进),负离子浓度,含氧浓度,二氧化碳浓度,周围空间电磁状况,空气流动情况灯都会对睡眠时的人体生理状况造成影响,对这些参数的控制将改善人的睡眠情况。对人的睡眠进行监测,诱导大脑改变睡眠状态,从而提高睡眠质量,改善睡眠疾病防止睡眠猝死成为亟待解决的技术问题。但是与睡眠相关的特征数据十分庞杂,其由于因人而异而致使这些睡眠特征数据的指向性并不明确。若单纯基于睡眠信号来引导调节人员的睡眠,往往会出现相反的效果。
中国专利(CN 105748070A)公开了一种提高睡眠质量的睡眠干预方法,其特征在于,包括:采集人体大脑发出的脑电波并对其进行信号处理;将所述采集到的脑电波与预存的脑电波模板进行对比,判断人体是否进入相应的睡眠阶段;若所述人体进入相应的睡眠阶段,则记录此时的电脑波信号;若所述人体未进入相应的睡眠阶段,则发出引导人体进入相应睡眠阶段的睡眠诱导信号并实时调节,直至人体进入相应的睡眠阶段,记录此时的睡眠诱导信号。但是由于人的个体差异,脑电波模版是不准确的。因此,根据脑电波模版进行睡眠引导,往往容易出现相反的引导效果。
中国专利(CN 106343954 A)公开了一种睡眠监测及睡眠改善装置,其特征在于,该睡眠监测及睡眠改善装置包括在睡眠时采集人体生理信号的睡眠监测模块、可发射阿尔法脑波以帮助睡眠的睡眠改善模块,以及处理该睡眠监测模块发送的数据并控制该睡眠监测模块发射阿尔法脑波的主控芯片。但是,该专利是根据身体信号来判断并释放助眠信号,同样无法对有差异的个体进行个性化的睡眠状态调节。
中国专利(CN 105960195)公开了一种被配置为确定在睡眠期期间向对象递送的感官刺激的定时的系统(10),所述感官刺激被配置为在所述睡眠期期间增加慢波活动并且使对所述对象的唤醒最小化,所述系统包括:一个或多个感官刺激器(16),其被配置为向所述对象提供感官刺激;一个或多个传感器(18),其被配置为生成传达与所述对象的脑活动有关的信息的输出信号;以及一个或多个物理计算机处理器(20),其被计算机可读指令配置为:基于所述输出信号和基准睡眠状态标准来检测在所述睡眠期期间的所述对象的睡眠状态的转变;控制所述一个或多个感官刺激器以利用基于所检测到的睡眠状态的转变的定时向所述对象提供感官刺激;在所述睡眠期之后,获得睡眠状态的转变的参考指示,所述睡眠状态的转变的参考指示是基于对在所述睡眠期期间所生成的所述输出信号的分析来生成的;将所检测到的睡眠状态的转变与所述睡眠状态的转变的参考指示进行比较;基于所述比较来调节所述基准睡眠状态标准,以增强在使用所述基准睡眠状态标准所检测到的在所述睡眠期期间的睡眠状态的转变与在所述睡眠期期间的所述睡眠状态的转变的参考指示之间的相关性;并且在对所述基准睡眠状态标准的调节之后,出于控制所述一个或多个感官刺激器的目的,利用经调节的基准睡眠状态标准来检测所述对象的睡眠状态的转变。该专利虽然能够监测睡眠状态之间的改变,但是不能基于个体化之间的差异化睡眠状态来实现差异化分析。特别的,不能够通过调节睡眠状态来与用户互动,促进用户主动配合引导来实现良好的睡眠。用户也不能够基于自定义关键词来对睡眠信息进行检索,从而根据自己的生活规律来定制科学化的睡眠引导方式。
发明内容
本发明源自这样的发现,没有任何一个人能够准确描述某种睡眠状态。虽然现在有脑电波扫描、特征信号探测等等方法,也有大量人工智能的算法如CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)被用于构件睡眠模型,然而具体到个体的适用效果而言都只能说是差强人意。
睡眠状态是可管理的,至少是可引导的。这种管理与引导需要科学的方法和装置来辅助才能达到预期的效果。故此,本发明的任务在于,提供一种由使用人员自身来标定并记录睡眠感受,并由此来有针对性地训练快速进入睡眠状态的装置及方法。通过本发明,一方面可以通过示教过程来完成对云端服务器睡眠分析算法的训练,另一方面可以由用户持续地调整实际睡眠状态与理论睡眠状态之差别,使得本发明的装置逐渐习得用户的睡眠特征,进而有效调节用户睡眠状态。
本发明提供一种睡眠控制装置,至少包括:移动端,用于自动采集和/或由用户输入实际睡眠状态信息;探测器,用于以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号,所述身体信号经由所述移动端发送给云端服务器;云端服务器,用于基于预设的数据库利用睡眠分析算法确定与所述身体信号对应的理论睡眠状态信息;其特征在于,所述云端服务器基于用户通过所述移动端输入的睡眠前感受、睡眠后感受、所述实际睡眠状态信息和/或外界条件信息完成理论睡眠状态信息的校正和示教过程,并且所述移动端被配置为由用户通过自定义关键词、外界条件和/或身体特征检索存储在所述云端服务器和/或所述移动端的实际睡眠状态信息及其关联信息。
由于个体差异,有的人进入深度睡眠便可以获得良好的休息,有的人需要进入眼动睡眠状态才能够获得良好的休息。因此,用户通过移动端输入睡眠感受有利于云端服务器分析用户的睡眠质量并引导用户好好休息。
根据一个优选实施方式,所述云端服务器基于用户输入的睡眠感受、所述实际睡眠状态信息、身体信号和/或外界条件来分析并完成所述云端服务器的示教过程以确定所述睡眠分析算法,其中,所述云端服务器根据用户通过所述移动端的反复示教过程确定的至少两种极端睡眠状态信息来预先配置睡眠分析算法的参数。用户的极端睡眠状态导致用户沉睡不醒或浅眠,影响用户次日的情绪、学习和工作。因此,极端睡眠状态的睡眠分析算法需要准确,在用户设定苏醒时间的情况下,引导用户从眼动深度睡眠自然过度至浅睡眠以自然苏醒,具有很好的效果。本发明尽可能使用户保持极佳的睡眠状态。
根据一个优选实施方式,所述云端服务器基于所述探测器采集的身体信号来分析确定与之对应的理论睡眠状态并反馈至所述移动端,并且所述云端服务器或所述移动端基于身体信号、所述实际睡眠状态信息和/或外界条件信息分析所述实际睡眠状态的变化趋势,并且在所述实际睡眠状态的变化趋势将在可预见的时间点超出临界值的情况下,所述移动端以施加刺激信息的方式调节用户的实际睡眠状态。
根据一个优选实施方式,所述移动端包括与其通过有线和/或无线连接的至少一个刺激信息单元,至少一个刺激信息单元以施加刺激信息的方式改变外界条件和/或直接向用户提供感官刺激以调节用户的实际睡眠状态。
根据一个优选实施方式,所述移动端将用户以文本、语音、视频和/或图形的方式输入的睡眠感受与对应的自动采集的实际睡眠状态以关联的形式存储或提供至所述云端服务器,或所述移动端记录引发用户的实际睡眠状态变化的外界条件并以与对应的实际睡眠状态关联的形式存储或提供至所述云端服务器,所述云端服务器对用户的特定睡眠状态和所述外界条件之间的相关性进行分析,并且基于所述相关性对所述特定睡眠状态进行引发和/或调节。
本发明通过对用户施加刺激信息以引导用户的睡眠状态发生变化,并且便于用户通过检索来理解自己的睡眠状态信息。优选的,本发明通过云端服务器将人群的睡眠信息整理为睡眠大数据,利于科研机构对各个特征的人群进行睡眠研究并推出睡眠产品。用户通过检索的方式获得与自己的睡眠状态相关的外界信息、睡眠感受以及情绪信息,能够主动控制自己的睡眠状态。
根据一个优选实施方式,所述云端服务器基于用户输入的睡前感受、睡前情绪状态通过所述移动端以施加相关的刺激信息的方式改变外界条件或向用户提供感官刺激的方式调节用户的情绪状态为入睡情绪状态。
根据一个优选实施方式,所述云端服务器将睡前情绪状态与入睡后的实际睡眠状态以关联的方式进行存储,并且所述移动端被配置为由用户通过与情绪特征的关键词检索存储在所述云端服务器和/或所述移动端的实际睡眠状态信息及其关联的外界条件、身体信号和睡眠感受。
本发明通过用户输入睡眠感受,使用户与云端服务器产生互动和反馈,能够进一步使云端服务器准确分析用户的睡眠质量、睡眠规律以及睡眠分析算法的调节和示教。
根据一个优选实施方式,在示教过程中,所述移动端向用户施加能够调节实际睡眠状态的刺激信息,并且自动采集和/或由用户输入与所述刺激信息对应的实际睡眠状态信息,同时所述探测器采集用户的与所述刺激信息对应的身体信号,所述云端服务器基于示教过程中的至少两种所述实际睡眠状态变化趋势、所述身体信号来预先配置睡眠分析算法的参数,并且校正与所述身体信号对应的理论睡眠状态信息。
根据一个优选实施方式,所述云端服务器基于对每一时刻的至少一个外界条件、身体信号和/或睡眠感受的迭代分析来记录实际睡眠状态和理论睡眠状态,并且所述移动终端以显示具有映射关联的标识的方式显示外界条件变化、身体信号变化、睡眠感受变化和实际睡眠状态的变化趋势,以颜色变化、声音和/或振动的方式提醒用户极端的实际睡眠状态相关信息,和/或显示改变限定阶段内实际睡眠状态的生活建议。
本发明通过移动端显示来展示外界条件对睡眠状态及其变化趋势的定量或定性的影响,从而便于用户主动调节外界条件或生活规律来获得更好的睡眠质量。
本发明还提供一种睡眠控制方法,至少包括:自动采集和/或由用户输入实际睡眠状态信息;以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号,所述身体信号经由所述移动端发送给云端服务器;基于预设的数据库利用睡眠分析算法确定与所述身体信号对应的理论睡眠状态信息;其特征在于,基于用户通过所述移动端输入的睡眠前感受、睡眠后感受、所述实际睡眠状态信息和/或外界条件信息完成理论睡眠状态信息的校正和示教过程,并且由用户通过自定义关键词、外界条件和/或身体特征检索存储在云端服务器和/或移动端的实际睡眠状态信息及其关联信息。
本发明的有益技术效果:
本发明的睡眠控制装置及睡眠控制方法,能够将用户的睡眠状态进行个性化分析,提高个人的睡眠状态变化的准确判断。并且,本发明能够利用云平台将睡眠状态的数据进行大数据化进行各行业的共享,有利于政府部门分析外界条件的变化对群体的睡眠状态的影响。对于上夜班不固定、演员、医生等不具有睡眠规律的人群,通过引导并调整其实际睡眠状态,使用户进入深度睡眠或眼动睡眠状态,从而获得良好的休息。
特别的,良好的睡眠状态不仅有益于工作,还有益于生活,避免用户由于睡眠质量差造成身体的损害,延长寿命。本发明的睡眠控制装置及睡眠控制方法,有益于大家快乐工作和生活。
附图说明
图1是本发明的逻辑结构示意图;和
图2是本发明的移动端的显示示意图。
附图标记列表
10:移动端 20:探测器
30:云端服务器 11:第一内圈标识
12:第二内圈标识 13:第一外圈标识
14:第二外圈标识 15:刺激信息单元
31:数据库
具体实施方式
下面结合附图进行详细说明。
实施例1
与清醒状态相对,人睡觉的四个阶段分别是:入睡、浅睡、深睡、延续深睡入睡阶段。
第一阶段(或称第一期):入睡阶段。从昏昏欲睡开始,逐渐入睡,不再保持觉醒状态。这时候,呼吸变慢,肌肉张力下降,身体轻度放松,此时属于初睡状态,睡眠者较易被外界声音或触动所唤醒。第二阶段(或称第二期):浅睡阶段,或称轻度睡眠阶段。本阶段睡眠属浅睡或轻度至中度睡眠状态,睡眠者已不易被唤醒,此时肌肉进一步放松,脑电图显示梭状睡眠波。第三阶段(或称第三期):深睡阶段,这时候睡眠者进入深度睡眠状态,肌张力消失,肌肉充分松弛,感觉功能进一步降低,更不易被唤醒。第四阶段(或称第四期):延续深睡阶段,本阶段是第三阶段的延伸,但不是每个睡眠者都能达到本阶段,也不是每个睡眠周期都可达到这一阶段。有的人睡眠不够深,就不能达到这一阶段,或只有很短时间的第三、第四阶段的睡眠。快速眼动期总是出现在延续深睡阶段。
如图1所示,本发明提供一种睡眠控制装置。本发明的睡眠控制装置至少包括移动端10、探测器20和云端服务器30。移动端10用于自动采集和/或由用户输入实际睡眠感受信息。优选的,移动端10包括图像、视频采集装置和刺激装置。移动端可以是智能终端,例如笔记本、手机、智能手环、智能手表等移动装置,也可以是摄像装置。优选的,摄像装置包括普通摄像装置和夜用摄像装置。优选的,自动采集包括自动采集用户的脸部表情以及微表情。或者,由用户将自己的表情图片或视频、或用文字描述的睡眠感受输入移动端10。
优选的,与移动端10通过有线和/或无线的方式连接的至少一个刺激信息单元15。 刺激信息单元包括感官刺激器、传感器、处理器、电子存储设备以及用户接口。至少一个刺激信息单元以施加刺激信息的方式改变外界条件和/或直接向用户提供感官刺激以调节用户的实际睡眠状态。例如,刺激信息单元为用户佩戴的柔软的帽子。帽子包括感测电极、参考电极、与EEG 306相关联的一个或多个设备、无线音频设备和一个或多个音频扬声器。音频扬声器可以位于对象的耳朵中和/或附近和/或位于其他位置中。参考电极可以位于对象的耳朵之后和/或位于其他位置中。优选的,感测电极可以被配置为生成传达与用户的脑活动有关的信息的和/或其他信息的输出信号。输出信号可以被无线地和/或经由线被发送到移动端(例如,床旁的智能手机)。声音刺激可以经由无线音频设备和/或扬声器被递送到对象。
本发明的探测器用于以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号。探测器包括多种采集人体生理信号的传感器。探测器的传感器至少包括体动传感器、脉搏传感器、心跳传感器、血压传感器、呼吸频率传感器、声音采集模块、手部振动模块和脚步频率传感器中的一种或几种。优选的,探测器中的传感器还可以根据需求增加微波信号传感器,用于检测脑电波的变化。探测器中的传感器还可以根据需求增加设置在头部的电极。优选的,探测器20将采集的身体信号经由所述移动端10发送给云端服务器30。
本发明的云端服务器30用于基于预设的数据库利用睡眠分析算法确定与身体信号对应的理论睡眠状态信息。优选的,云端服务器30设置有存储若干睡眠分析算法的数据库31。所述云端服务器30根据所述探测器20采集的身体信号来分析并确定与之对应的理论睡眠状态并反馈至所述移动端10。优选的,睡眠分析算法包括贝叶斯分类算法、神经网络、支持向量机、决策树、基于事例推理的学习、关联规则学习等机器学习算法。
例如,云端服务器的睡眠分析算法如下所述。
基于用户的体动信号、心率变异性时域及呼吸成分信号获取表征用户副交感神经系统程度的兴奋系数,根据兴奋系数获取睡眠状态。优选的,兴奋系数包括:根据用户心电信号获取对应的R-R间期信号和对应的呼吸成分信号;根据R-R间期信号获取对应的心率变异性瞬时频率平均值;根据呼吸成分信号获取二值化的包络信号;根据体动信号获取体动状态信号;根据心率变异性瞬时频率平均值、二值化的包络信号和体动状态信号计算兴奋系数。兴奋系数用于表征用户的副交感神经系统兴奋程度。
其中,获取呼吸成分信号的过程包括:
以8层为分解层数对所述心电信号进行小波分解,对1-4层的小波变换系数进行软阈值滤波获取阈值处理后的小波变换系数,同时保持5-7层的小波变换系数不变,并去除第8层的小波变换系数,基于阈值处理后的小波变换系数和5-7层的小波变换系数进行小波重构获得滤波后的心电信号。对所述滤波后的心电信号进行QRS波群检测获取QRS波群;根据所述QRS波群获取R-R间期信号。根据QRS波群利用三次样条插值对检出点进行插值并经过下采样和平滑处理,根据心电信号中的呼吸性窦性心律不齐特征,提取所述呼吸成分信号。
对于1-4层的小波变换系数进行软阈值滤波获取阈值处理后的小波变换系数根据如下公式进行滤波:
兴奋系数的取值范围可以为-0.997~1.4。当兴奋系数在范围1.15~1.4内时可以认为是稳定睡眠。当兴奋系数在范围-0.96~-0.75内时可以认为是不稳定睡眠。当兴奋系数在范围-0.997~-0.96内时可以认为是觉醒/微觉醒状态。当兴奋系数为0时可以认为是REM睡眠阶段。
优选的,云端服务器30基于用户对所述移动端10的操作完成对所述云端服务器30的示教过程。优选的,云端服务器至少包括CPU、处理器、微处理器、服务器、服务器组中的一种或几种。
首先,云端服务器30需要用户配合以完成示教过程。本发明中的示教是指示范性的人工智能的编程。
例如,在用户使用本发明装置的示教过程,需要用户在睡前通过移动端输入睡前感受以及情绪信息。在用户睡眠的过程中,移动端10主动采集用户睡眠的外界条件。外界条件包括温度、天气情况、噪音指数、空气质量指数、湿度指数、气味类别等等。探测器20采集用户每次睡眠的睡眠状态及其变化趋势。在用户苏醒后,需要用户输入睡后感受以及情绪信息。本发明的睡眠感受指睡后感受。在示教过程中,云端服务器基于用户的外界条件、睡前感受、睡后感受以及睡眠状态变化趋势形成与用户匹配的睡眠分析算法。并且校正理论睡眠状态。
例如,通过建立贝叶斯程序学习框架,云端服务器不断学习和更新外界条件、睡前感受、睡后感受、睡眠状态变化趋势的关系。即利用概率将外界条件、睡前感受、睡后感受和睡眠状态变化趋势关联在一起,从而获得了准确的睡眠状态分析算法。
例如,示教过程的步骤如下所述。
S1:开启示教模式;
S2:用户选择:根据用户名在数据库中选择本次示教的对象,若本次示教的对象为已经录入的用户,则直接进行选择;若本次示教的对象为尚未录入的用户,则通过移动端录入其用户信息再进行选择,所述的用户信息包括用户名和用户脸部照片,以及用户基本的健康信息;
S3:样例选取:云端服务器将用户睡眠过程中采集的身体信号通过睡眠分析算法得到理论睡眠状态,存储与时间轴一一对应的外界条件信息,同时用户在苏醒后通过移动端输入睡眠感受以及苏醒情绪。
S4:睡眠状态变换:用户的每次睡眠状态并不完全相同。至少采集一周的身体信号、外界条件并进行理论睡眠状态分析,存储睡眠感受及其苏醒情绪。用户在睡眠中途苏醒后可通过移动端输入苏醒状态提示。以此通过睡眠状态的变换来形成多个实际睡眠状态样本。
S5:对比理论睡眠状态和用户的睡眠感受以及外界条件的变化,调整睡眠分析算法的参数,从而形成评估准确的睡眠分析算法并获得实际睡眠状态。
优选的,睡眠感受包括苏醒次数、咳嗽等用户在睡眠过程中能够获知的信息。
优选的,当用户的实际睡眠状态、身体信号以及外界条件以关联的形式存储在云端服务器中时,云端服务器30通过示教过程将实际睡眠状态、身体信号以及外界条件的关联关系以及睡眠分析算法写入内存中,形成针对用户的个性化睡眠分析算法。用户与云端服务器30通过移动端10的示教次数越多,则云端服务器30的睡眠分析算法越准确。
其中,所述云端服务器30根据所述示教过程确定的至少两种极端睡眠状态信息来预先配置睡眠分析算法的参数。
优选的,在示教过程中,所述移动端10向用户施加能够引发睡眠状态的刺激信息,并且自动采集实际睡眠状态信息,和/或由用户输入与所述刺激信息对应的睡眠感受。同时所述探测器20采集用户的与所述刺激信息对应的身体信号。所述云端服务器基于示教过程中的至少两种所述实际睡眠状态信息、所述身体信号来预先配置睡眠分析算法的参数。优选的,云端服务器30基于实际睡眠状态来校正与身体信号对应的理论睡眠状态信息。
优选的,刺激信息包括在睡眠期之前、在当前睡眠期期间、在睡眠期之后和/或在其他时间向用户提供感官刺激。感官刺激包括气味、声音、视觉刺激、触觉、味觉和/或其他刺激。例如,经颅磁刺激可以被应用用户以触发、增加和/或减少睡眠慢波。例如,通过头部的电极以递送振动刺激、(也被称为躯体-感官刺激)、生成磁场以直接刺激脑的皮层。优选的,刺激信息单元还包括光生成器、香味分配器和/或其它设备。
优选的,云端服务器30还基于示教过程中的实际睡眠状态的变化趋势形成个性化的睡眠变化曲线或者睡眠波动状态变化曲线。例如,实际睡眠状态变化为:浅睡眠→深睡眠→浅睡眠→深睡眠→浅睡眠→苏醒。同时,外界条件的相应变化为:安静→有噪音→噪音增大→噪音减小→亮度增加。用户输入的睡眠感受为:睡眠不足、疲倦、烦躁、头疼。
通过持续性分析当前用户的理论睡眠状态,本发明的睡眠控制装置就能够利用云端服务器30来确定睡眠状态的变化趋势。优选的,所述云端服务器或所述移动端基于身体信号、所述实际睡眠状态信息和/或外界条件信息分析所述实际睡眠状态的变化趋势。例如,云端服务器分析用户睡眠过程中的体动频率增加,呼吸频率开始加快,但是脑波处于深度睡眠。则云端服务器分析用户的睡眠状态由深睡眠在向浅睡眠转变。
优选的,在所述实际睡眠状态的变化趋势将在可预见的时间点超出临界值的情况下,所述移动端以施加刺激信息的方式调节用户的实际睡眠状态。
例如,通过对探测器20所采集的身体信号分析可以表明,当前用户的睡眠变化趋势正在从深睡眠变为浅睡眠,且这种趋势没有缓解时并且距离用户的苏醒定时有很长的睡眠时间时,云端服务器30通过移动端20的刺激信息单元向用户施加刺激信息,以引导用户的睡眠向深睡眠甚至眼动状态的深睡眠变化。或者,在睡眠过程中,用户的脑部慢波(SWA)逐渐减少,苏醒的概率逐渐增大。在可预见的时间内,用户的脑部慢波(SWA)减少至阈值时,刺激信息单元向脑部增加慢波以降低苏醒概率,并引导睡眠状态向延续深睡状态变化。
优选的,所述移动端10被配置为由用户通过自定义关键词、外界条件和/或身体特征检索存储在所述云端服务器和/或所述移动端的实际睡眠状态信息及其关联信息。
优选的,所述云端服务器30将用户输入的睡眠感受和所述移动端10提供的与实际睡眠状态信息相关的外界条件、实际睡眠状态信息以彼此关联的方式进行存储,有助于信息的检索。所述移动端10被设置为由用户按照与外界条件相关的方式检索存储在所述云端服务器30和/或所述移动端10的实际睡眠状态信息。
睡眠检索是睡眠训练过程中的一项重要手段。用户通过检索触发某种不良睡眠的身体信号能够检索到存储在云端服务器的实际睡眠状态信息。优选的,实际睡眠状态信息可以是用户以文本、图片和/或视频方式记录的某种内心感受,也可以是由移动端10采集的身体信号分析得到的身体特征。用户通过检索,能够确定影响自己睡眠状态的外界条件、睡前情绪、睡眠感受、实际睡眠状态的历史变化记录,从而积极训练自己快速进入深度睡眠。
睡前情绪由用户通过移动端输入,包括情绪种类和情绪等级。例如,愤怒,3级。
优选的,所述移动端10将用户以文本、语音、视频和/或图形的方式输入的睡眠感受与对应的自动采集的实际睡眠状态以关联的形式存储或提供至所述云端服务器。或所述移动端10记录引发用户的实际睡眠状态变化的外界条件并以与对应的实际睡眠状态关联的形式存储或提供至所述云端服务器30。优选的,云端服务器30还包括多个存储服务器或存储器,用于存储用户输入的睡眠感受、睡前情绪、外界条件、身体信号及其彼此之间关联的时间信息。
优选的,所述云端服务器30对用户的特定睡眠状态和所述外界条件之间的相关性进行分析,并且基于所述相关性对所述特定睡眠状态进行引发和/或调节。
例如,用户需要在3小时内进行充分的休息,需要快速进入深度睡眠。则移动端10的音频设备播放用户喜欢的,舒缓的音乐,调节香味的设备释放用户喜爱的香味,帽子中的电极片对用户的大脑进行电磁波或脑部慢波的施加,使得大脑皮层放松,快速进入浅睡眠。在分析用户的身体信号判断用户进入浅睡眠后,继续增加脑部慢波,改变音乐或关闭音乐以引导浅睡眠状态向深度睡眠状态转变。特别的,若用户在睡前输入情绪为悲伤,则需要播放具有平静心情的音乐,根据身体信号判断用户的情绪趋于缓和,然后调节音乐为用户喜欢的,舒缓的音乐。在临近唤醒的时刻,减少脑部慢波的释放并增加光的亮度,以使深度睡眠转变为浅睡眠。在需要唤醒的时刻,播放平缓的,舒畅的音乐或者自然声音以唤醒用户,是用户醒来保持心情舒畅。用户在苏醒后会将睡眠感受通过移动端输入。云端服务器如此重复迭代的分析,就会形成完全符合用户生活习惯并保持良好睡眠质量的调解方式。根据用户的各种心情状况均能为调节用户一个好的睡眠质量。
优选的,所述云端服务器将睡前情绪状态与入睡后的实际睡眠状态以关联的方式进行存储,并且所述移动端被配置为由用户通过与情绪特征的关键词检索存储在所述云端服务器和/或所述移动端的实际睡眠状态信息及其关联的外界条件、身体信号和睡眠感受。通过将睡前情绪状态与实际睡眠状态关联,有利于云端服务器分析睡前情绪和实际睡眠状态的关联并优化负面情绪对实际睡眠状态的影响。即根据用户的个性特征,在用户入睡前改变外界条件以调节用户的情绪,然后引导用户入睡并保持沉睡状态。用户通过检索并查看实际睡眠状态以及睡前情绪,能够明确情绪对实际睡眠状态的影响,从而主动的调节睡前情绪,增强自己控制睡眠质量的能力。
优选的,所述移动端10由用户输入睡眠感受的步骤包括:用户以点选的方式选择当前情绪、睡眠的类型以及级别,和/或用户以文本、语音、视频或图形的方式输入自身的睡眠感受。
优选的,所述移动端10自动采集用户的睡眠的步骤包括:所述移动端10以音频和/或视频采集的方式采集实际睡眠状态,并且将所述采集的实际睡眠状态与用户以点选的方式选择的睡眠类型和睡眠级别进行比较,从而对所采集的实际睡眠状态进行归类。
特别的,移动端10可以按照与外界条件相关的方式提供实际睡眠状态信息作为检索结果。例如,以外界条件“阴天-冬季”或身体信号进行输入并检索,则检索到若干相关的实际睡眠状态变化趋势等等。用户可以了解自己受外界条件的影响。
虽然云端服务器30能够对身体信号和实际睡眠状态进行分析,但都是基于理论研究进行的。每个个体的性格不同,有的人喜爱阴天,在阴天睡眠也比较好。有的人反感阴天,在阴天睡眠状态较差。因此,需要示教过程来对理论睡眠状态进行校正,使云端服务器30的分析能够适应独立的个体。优选的,所述云端服务器30根据所述实际睡眠状态信息来校正基于所述探测器采集的身体信号分析确定的理论睡眠状态。由校正后的理论睡眠状态构成的睡眠管理配置文件按照可根据身体信号进行检索的方式存储在所述移动端。
优选的,校正后的理论睡眠状态可通过可自定义的关键字来进行检索。优选地,检索得到的理论睡眠状态能够按照与近似的实际睡眠状态一同提供的方式来交付检索结果。将理论睡眠状态与近似的实际睡眠状态一同提供,有利于用户根据检索结果来确定想要的检索信息,提高信息检索的准确率。
优选的,根据实际睡眠状态校正理论睡眠状态的步骤包括:将实际睡眠状态与理论睡眠状态加以比较,并定性和/或定量地调整该理论睡眠状态,从而生成与当前用户相关的用户睡眠配置文件。优选地,该用户睡眠配置文件也兼顾了与各个实际睡眠状态信息相关的外界条件。这样的配置,有利于快速引导用户的实际睡眠状态的变化趋势获得较好的睡眠质量。具体地,在调整理论睡眠状态时,设置与理论睡眠状态相关的个性化条件在用户睡眠配置文件中。个性化条件包括与用户匹配的外界条件和身体信号。当用户处于极端的浅睡眠并需要引导时,用户睡眠配置文件基于与理论睡眠状态相关的个性化条件,调节移动端的刺激信息,或者改变用户的外界条件来逐步调节用户的实际睡眠状态缓慢变化。
优选的,移动端10的显示包括外界条件标识、身体特征标识、睡眠状态标识和感受标识。其中,外界条件标识、身体特征标识、睡眠状态标识和感受标识的变化彼此关联,至少一个外界条件定性和/或定量地改变身体特征。至少一个身体特征定性和/或定量地引发睡眠状态标识的变化。至少一个实际睡眠状态定性和/或定量地引发用户感受的变化。优选的,在用户输入感受时,云端服务器将通过移动端发送的对应的外界条件、身体信号和感受分析实际睡眠状态并显示为睡眠状态标识。优选的,外界条件标识、身体特征标识、睡眠状态标识和感受标识以同步变化的方式在移动端实时显示。用户在移动端能够同时查看外界条件标识、身体特征标识、睡眠状态标识和感受标识以及其中一个标识的变化引起的其它标识变化。
例如,所述移动端10以外界条件、身体信号、实际睡眠状态和睡眠感受的映射关联逐渐增加的方式存储和显示外界条件信息、身体信号信息、实际睡眠状态信息和睡眠感受信息。其中,每一个外界条件与至少一个身体信号映射关联。每一个身体信号与至少一个实际睡眠状态映射关联。每一个实际睡眠状态与至少一个睡眠感受映射关联。
优选的,所述云端服务器30基于对每一时刻的至少一个外界条件、身体信号和/或感受的迭代分析来记录实际睡眠状态和理论睡眠状态。所述移动终端10以显示具有映射关联的标识的方式显示外界条件变化、身体信号变化、睡眠感受和实际睡眠状态的变化趋势,以颜色变化、声音和/或振动的方式改变用户实际睡眠状态的极端变化趋势,和/或显示能够改变实际睡眠状态的建议。建议例如可以是:建议用户进行运动、旅行、探亲、购物以疏解情绪,提高睡眠质量。
例如,移动端10以由至少两个圆组成的圆形阵列的方式显示用户输入的睡眠感受、与其关联的实际睡眠状态、外界条件和身体信号。其中,每一个圆划分为若干个用于记录信息的空格。
如图2所示,所述移动端10以由四个圆组成的圆形列表的方式存储并显示用户输入的感受、与其关联的实际睡眠状态、外界条件和身体信号。其中。圆形列表包括外圈标识和内圈标识。所述内圈标识包括第一内圈标识11和半径大于所述第一内圈标识的第二内圈标识12.所述外圈标识包括第一外圈标识13和半径大于所述第一外圈标识的第二外圈标识14。
所述第一内圈标识11的每一空格用于存储与实际睡眠状态关联的外界条件。所述第二内圈标识12的每一空格用于存储与实际睡眠状态关联的身体信号。所述第一外圈标识13的每一空格用于存储所述实际睡眠状态。所述第二外圈标识14的每一空格用于存储用户输入的睡眠感受。每一种信息的变化都可能引起其它信息的变化。
例如,外界条件中的噪音指数增大,外界条件标识的每一个空格沿顺时针进行记录并进行颜色变化,身体特征标识的每一空格沿顺时针记录身体信号并进行相应颜色的变化。在噪音指数增大超过个性阈值后,睡眠感受标识的每一空格沿顺时针记录感受并发生相应颜色的变化。则睡眠状态标识基于外界条件变化、身体特征变化而产生变化,导致睡眠状态标识的颜色发生变化。再结合用户输入的睡眠感受,则显示云端服务器对实际睡眠状态调节的效果的差异。在用户的实际睡眠状态为极端睡眠状态时,例如浅睡眠并苏醒频率较高,移动端10以施加刺激信息的方式改善睡眠或者引导睡眠变化。优选的,云端服务器30基于用户在一段时间内的睡眠状态变化趋势通过移动端10向用户发出引导睡眠的建议,例如旅游建议、探亲建议、亲子活动建议、工作休息建议甚至生活作息建议,以此引导用户快乐健康的生活,延长寿命。
实施例2
本实施例是对实施例1的进一步改进,重复的内容不再赘述。
本实施例提供一种睡眠控制方法,至少包括:自动采集和/或由用户输入实际睡眠状态信息;以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号,所述身体信号经由所述移动端发送给云端服务器;基于预设的数据库利用睡眠分析算法确定与所述身体信号对应的理论睡眠状态信息。基于用户通过所述移动端输入的睡眠前感受、睡眠后感受、所述实际睡眠状态信息和/或外界条件信息完成理论睡眠状态信息的校正和示教过程,并且由用户通过自定义关键词、外界条件和/或身体特征检索存储在云端服务器和/或移动端的实际睡眠状态信息及其关联信息。
优选的,基于用户输入的睡眠感受、所述实际睡眠状态信息、身体信号和/或外界条件来分析并完成所述云端服务器的示教过程以确定所述睡眠分析算法。其中,根据用户通过所述移动端的反复示教过程确定的至少两种极端睡眠状态信息来预先配置睡眠分析算法的参数。
优选的,基于所述探测器采集的身体信号来分析确定与之对应的理论睡眠状态并反馈至所述移动端,并且基于用户通过所述移动端输入的睡眠感受、所述实际睡眠状态信息和/或外界条件信息分析所述实际睡眠状态的变化趋势,并且在所述实际睡眠状态的变化趋势将在可预见的时间点超出临界值的情况下,以施加刺激信息的方式调节用户的实际睡眠状态。
优选的,以施加刺激信息的方式改变外界条件和/或直接向用户提供感官刺激以调节用户的实际睡眠状态。优选的,将用户以文本、语音、视频和/或图形的方式输入的睡眠感受与对应的自动采集的实际睡眠状态以关联的形式存储。或记录引发用户的实际睡眠状态变化的外界条件并以与对应的实际睡眠状态关联的形式存储。对用户的特定睡眠状态和所述外界条件之间的相关性进行分析,并且基于所述相关性对所述特定睡眠状态进行引发和/或调节。
优选的,基于用户输入的睡前感受、睡前情绪状态以施加相关的刺激信息的方式改变外界条件或向用户提供感官刺激的方式调节用户的情绪状态为入睡情绪状态。
优选的,将睡前情绪状态与入睡后的实际睡眠状态以关联的方式进行存储,并且将移动端配置为由用户通过与情绪特征的关键词检索存储在云端服务器和/或移动端的实际睡眠状态信息及其关联的外界条件、身体信号和睡眠感受。
优选的,在示教过程中,向用户施加能够调节实际睡眠状态的刺激信息,并且自动采集实际睡眠状态信息,和/或由用户输入与所述刺激信息对应的睡眠感受。同时采集用户的与所述刺激信息对应的身体信号。基于示教过程中的至少两种所述实际睡眠状态变化趋势、所述身体信号来预先配置睡眠分析算法的参数,并且校正与所述身体信号对应的理论睡眠状态信息。
基于对每一时刻的至少一个外界条件、身体信号和/或睡眠感受的迭代分析来记录实际睡眠状态和理论睡眠状态,并且以显示具有映射关联的标识的方式显示外界条件变化、身体信号变化、睡眠感受和实际睡眠状态的变化趋势,以颜色变化、声音和/或振动的方式提醒用户极端的实际睡眠状态相关信息,和/或显示改变限定阶段内实际睡眠状态的生活建议。
需要注意的是,上述具体实施例是示例性的,本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案,而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白,本发明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种睡眠控制装置,至少包括:
移动端,用于自动采集和/或由用户输入实际睡眠状态信息;
探测器,用于以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号,所述身体信号经由所述移动端发送给云端服务器;
云端服务器,用于基于预设的数据库利用睡眠分析算法确定与所述身体信号对应的理论睡眠状态信息;
其特征在于,
所述云端服务器基于用户通过所述移动端输入的睡眠前感受、睡眠后感受、所述实际睡眠状态信息或外界条件信息完成理论睡眠状态信息的校正和示教过程,并且
所述移动端被配置为由用户通过自定义关键词、外界条件或身体特征检索存储在所述云端服务器或所述移动端的实际睡眠状态信息及其关联信息;
所述云端服务器基于用户输入的睡眠感受、所述实际睡眠状态信息、身体信号或外界条件来分析并完成所述云端服务器的示教过程以确定所述睡眠分析算法,其中,所述云端服务器根据用户通过所述移动端的反复示教过程确定的至少两种极端睡眠状态信息来预先配置睡眠分析算法的参数;
所述云端服务器的睡眠分析算法基于用户的体动信号、心率变异性时域及呼吸成分信号获取表征用户副交感神经系统程度的兴奋系数,根据兴奋系数获取睡眠状态;
所述云端服务器基于所述探测器采集的身体信号来分析确定与之对应的理论睡眠状态并反馈至所述移动端,并且
所述云端服务器或所述移动端基于身体信号、所述实际睡眠状态信息和/或外界条件信息分析所述实际睡眠状态的变化趋势,并且在所述实际睡眠状态的变化趋势将在可预见的时间点超出临界值的情况下,所述移动端以施加刺激信息的方式调节用户的实际睡眠状态。
2.如权利要求1所述的睡眠控制装置,其特征在于,所述移动端包括与其通过有线和/或无线连接的至少一个刺激信息单元,
至少一个刺激信息单元以施加刺激信息的方式改变外界条件和/或直接向用户提供感官刺激以调节用户的实际睡眠状态。
3.如权利要求2所述的睡眠控制装置,其特征在于,所述移动端将用户以文本、语音、视频或图形的方式输入的睡眠感受与对应的自动采集的实际睡眠状态以关联的形式存储或提供至所述云端服务器,或
所述移动端记录引发用户的实际睡眠状态变化的外界条件并以与对应的实际睡眠状态关联的形式存储或提供至所述云端服务器,
所述云端服务器对用户的特定睡眠状态和所述外界条件之间的相关性进行分析,并且基于所述相关性对所述特定睡眠状态进行引发和/或调节。
4.如权利要求3所述的睡眠控制装置,其特征在于,所述云端服务器基于用户输入的睡前感受、睡前情绪状态通过所述移动端以施加相关的刺激信息的方式改变外界条件或向用户提供感官刺激的方式调节用户的情绪状态为入睡情绪状态。
5.如权利要求4所述的睡眠控制装置,其特征在于,所述云端服务器将睡前情绪状态与入睡后的实际睡眠状态以关联的方式进行存储,并且
所述移动端被配置为由用户通过与情绪特征的关键词检索存储在所述云端服务器和/或所述移动端的实际睡眠状态信息及其关联的外界条件、身体信号和睡眠感受。
6.如权利要求5所述的睡眠控制装置,其特征在于,在示教过程中,所述移动端向用户施加能够调节实际睡眠状态的刺激信息,并且自动采集和/或由用户输入与所述刺激信息对应的实际睡眠状态信息,同时
所述探测器采集用户的与所述刺激信息对应的身体信号,
所述云端服务器基于示教过程中的至少两种所述实际睡眠状态变化趋势、所述身体信号来预先配置睡眠分析算法的参数,并且校正与所述身体信号对应的理论睡眠状态信息。
7.如权利要求6所述的睡眠控制装置,其特征在于,所述云端服务器基于对每一时刻的至少一个外界条件、身体信号或睡眠感受的迭代分析来记录实际睡眠状态和理论睡眠状态,并且
所述移动端以显示具有映射关联的标识的方式显示外界条件变化、身体信号变化、睡眠感受变化和实际睡眠状态的变化趋势,以颜色变化、声音或振动的方式提醒用户极端的实际睡眠状态相关信息,或显示改变限定阶段内实际睡眠状态的生活建议。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810105998.XA CN108310587B (zh) | 2018-02-02 | 2018-02-02 | 一种睡眠控制装置与方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810105998.XA CN108310587B (zh) | 2018-02-02 | 2018-02-02 | 一种睡眠控制装置与方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108310587A CN108310587A (zh) | 2018-07-24 |
CN108310587B true CN108310587B (zh) | 2021-03-16 |
Family
ID=62890583
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810105998.XA Expired - Fee Related CN108310587B (zh) | 2018-02-02 | 2018-02-02 | 一种睡眠控制装置与方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108310587B (zh) |
Families Citing this family (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109125926A (zh) * | 2018-07-20 | 2019-01-04 | 渝新智能科技(上海)有限公司 | 一种基于负离子浓度的睡眠动态修复方法、装置及设备 |
CN110769341B (zh) * | 2018-07-27 | 2021-06-29 | 深圳博科智能科技有限公司 | 一种智能耳机的控制方法及智能耳机 |
CN109326309B (zh) * | 2018-09-28 | 2020-11-03 | 苏州狗尾草智能科技有限公司 | 用户睡眠管理系统 |
CN109088806A (zh) * | 2018-10-11 | 2018-12-25 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种智能家居睡眠调节方法及系统 |
CN109464130B (zh) * | 2019-01-09 | 2021-11-09 | 浙江强脑科技有限公司 | 睡眠辅助方法、系统及可读存储介质 |
CN109920452A (zh) * | 2019-02-18 | 2019-06-21 | 湖南悟空信息科技有限公司 | 一种根据婴幼儿活动作息智能播放音乐的方法及装置 |
CN109965846A (zh) * | 2019-03-14 | 2019-07-05 | 深圳市弘楚源科技发展有限公司 | 一种具有睡眠管理功能的智能床垫 |
CN110161872A (zh) * | 2019-06-06 | 2019-08-23 | 四川长虹电器股份有限公司 | 一种基于大数据分析的智慧管家实现方法 |
CN110989735A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-04-10 | 珠海格力电器股份有限公司 | 睡眠环境自适应调节方法、装置和电子设备 |
CN112190419A (zh) * | 2020-09-11 | 2021-01-08 | 深圳数联天下智能科技有限公司 | 一种睡眠管理的方法及装置 |
CN112656393B (zh) * | 2020-12-08 | 2023-06-27 | 山东中科先进技术有限公司 | 一种心率变异性的检测方法及系统 |
CN112932501A (zh) * | 2021-01-25 | 2021-06-11 | 上海海事大学 | 一种基于一维卷积神经网络自动识别失眠方法 |
CN114795159A (zh) * | 2021-01-28 | 2022-07-29 | 华为技术有限公司 | 一种睡前状态检测方法及设备 |
CN116392087B (zh) * | 2023-06-06 | 2023-09-01 | 安徽星辰智跃科技有限责任公司 | 基于模态分解的睡眠趋稳性量化及调节方法、系统和装置 |
CN116392088B (zh) * | 2023-06-08 | 2023-08-29 | 安徽星辰智跃科技有限责任公司 | 基于时频分析的睡眠趋稳性量化及调节方法、系统和装置 |
CN116803337B (zh) * | 2023-08-22 | 2023-11-07 | 深圳市爱保护科技有限公司 | 基于睡眠监测的音乐辅助睡眠方法、装置、设备 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1811636A (zh) * | 2004-12-29 | 2006-08-02 | 三星电子株式会社 | 使用皮肤电反应和心率的家庭控制系统及其方法 |
EP1702560A1 (en) * | 2000-06-23 | 2006-09-20 | Bodymedia, Inc. | System for monitoring health, wellness and fitness |
CN105760693A (zh) * | 2016-03-09 | 2016-07-13 | 哈尔滨商业大学 | 智能睡眠监管系统及基于物联网的智能健康睡眠监管控制系统 |
CN106446552A (zh) * | 2016-09-28 | 2017-02-22 | 湖南老码信息科技有限责任公司 | 一种基于增量式神经网络模型的睡眠障碍预测方法和预测系统 |
CN107233653A (zh) * | 2017-07-01 | 2017-10-10 | 西安观复生物科技有限公司 | 基于脑电波情景感知和云平台存储技术的放松减压方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8617068B2 (en) * | 2006-09-27 | 2013-12-31 | ResMed Limitied | Method and apparatus for assessing sleep quality |
CN102065753B (zh) * | 2008-04-14 | 2015-01-21 | 伊塔马医疗有限公司 | 用于确定浅睡眠阶段和深睡眠阶段的非侵入方法和设备 |
US9655559B2 (en) * | 2014-01-03 | 2017-05-23 | Vital Connect, Inc. | Automated sleep staging using wearable sensors |
US20150359992A1 (en) * | 2014-06-17 | 2015-12-17 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Electronic device, method, and computer program product |
CN107281609A (zh) * | 2016-04-01 | 2017-10-24 | 深圳市新元素健康管理有限公司 | 一种睡眠质量改善的系统及方法 |
CN106333652B (zh) * | 2016-10-18 | 2019-10-29 | 首都医科大学 | 一种睡眠状态分析方法 |
-
2018
- 2018-02-02 CN CN201810105998.XA patent/CN108310587B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1702560A1 (en) * | 2000-06-23 | 2006-09-20 | Bodymedia, Inc. | System for monitoring health, wellness and fitness |
CN1811636A (zh) * | 2004-12-29 | 2006-08-02 | 三星电子株式会社 | 使用皮肤电反应和心率的家庭控制系统及其方法 |
CN105760693A (zh) * | 2016-03-09 | 2016-07-13 | 哈尔滨商业大学 | 智能睡眠监管系统及基于物联网的智能健康睡眠监管控制系统 |
CN106446552A (zh) * | 2016-09-28 | 2017-02-22 | 湖南老码信息科技有限责任公司 | 一种基于增量式神经网络模型的睡眠障碍预测方法和预测系统 |
CN107233653A (zh) * | 2017-07-01 | 2017-10-10 | 西安观复生物科技有限公司 | 基于脑电波情景感知和云平台存储技术的放松减压方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108310587A (zh) | 2018-07-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108310587B (zh) | 一种睡眠控制装置与方法 | |
CN110522983B (zh) | 基于人工智能的脑刺激系统、方法、设备和存储介质 | |
US20230309887A1 (en) | System and method for brain modelling | |
US10885800B2 (en) | Human performance optimization and training methods and systems | |
CN108652648B (zh) | 一种用于老年人抑郁症的抑郁监控装置 | |
CN109480868B (zh) | 一种智能婴儿监护系统 | |
US11185281B2 (en) | System and method for delivering sensory stimulation to a user based on a sleep architecture model | |
CN111492438A (zh) | 睡眠阶段预测以及基于此的干预准备 | |
CN110049714A (zh) | 用于促进觉醒的系统和方法 | |
CN116328142A (zh) | 用于睡眠管理的方法和系统 | |
US20220370757A1 (en) | Personalized sleep wellness score for treatment and/or evaluation of sleep conditions | |
CN110167424A (zh) | 用于输出表示在睡眠期期间提供给对象的刺激的效果的指示符的系统和方法 | |
CN108652587B (zh) | 一种认知功能障碍预防监测装置 | |
CN116578731B (zh) | 多媒体信息处理方法、系统、计算机设备和存储介质 | |
US20210106290A1 (en) | Systems and methods for the determination of arousal states, calibrated communication signals and monitoring arousal states | |
CN112717253A (zh) | 基于脑电波监测的声光结合唤醒装置 | |
CN115298743A (zh) | 用于改进睡眠的用户行为推荐 | |
WO2021064557A1 (en) | Systems and methods for adjusting electronic devices | |
CN113288144A (zh) | 一种基于情绪引导的情绪状态显示终端及方法 | |
US20210183509A1 (en) | Interactive user system and method | |
CN108461125B (zh) | 一种针对老年人的记忆力训练装置 | |
Shreya et al. | Emotion Based Music Recommendation System for Specially-Abled | |
EP3846177A1 (en) | An interactive user system and method | |
US20230329631A1 (en) | Systems and methods involving sleep management | |
JP7471222B2 (ja) | 睡眠段階の予測及びそれに基づいた介入準備 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20210316 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |