CN109199350A - 基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法和系统 - Google Patents

基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法和系统，包括以下步骤：S1.对目标用户进行睡眠质量检测以判断目标用户是否为具有睡眠障碍的睡眠障碍用户，若是，则执行步骤S2；S2.根据睡眠质量检测结果对睡眠障碍用户进行针对性症状分析，以获取导致睡眠障碍用户存在睡眠障碍的障碍原因；S3.构建针对睡眠障碍用户障碍原因的第一虚拟场景，且在第一虚拟场景中为睡眠障碍用户提供与障碍原因相适应的引导呼吸训练；S4.完成步骤S3的引导呼吸训练后，对睡眠障碍用户进行训后睡眠质量测评，且当测评不合格时，返回步骤S3。本发明具有能够地定位不同用户的不同症状，在训练时具有更强的针对性，同时能够使每个用户了解自身问题所在。

Description

基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法和系统
技术领域
本发明属于虚拟现实技术领域，尤其是涉及一种基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法和系统。
背景技术
心率变异性(heart rate variability，HRV)是指逐次心跳周期差异的变化程度，即心跳快慢的变化情况，受到交感神经、副交感神经输入到心脏窦房结的影响，反映了交感神经和副交感神经活动的平衡性。一般来说，心率变异性高，表明副交感反应占主导地位，体现自主神经系统中促进放松、消化、睡眠和恢复的一面。而心率变异性低则表明交感神经反应占主导地位，体现自主神经系统中促进兴奋、压力、甚至过度劳累和神经炎症相关。心率变异性和健康状态及身体条件密切联系。这是一种无法直观监测到的，十分“神秘”的生理信息。
失眠与心理、躯体疾病关系密切，睡眠不足会导致精神障碍、人体免疫力下降等。促进睡眠，一方面需要抑制神经的兴奋状态，另一方面需要肌体放松。针对不同的原因引起的睡眠障碍应该采用对应的手段并让用户清楚地知晓原因，例如对对睡不好的恐惧引起的失眠，适宜采用神经放松加催眠的方式；因压力大、焦虑情绪引起的失眠，适宜采用压力放松训练，以此减少精神和躯体的紧张来治疗失眠；对因身体状态不佳引起的失眠应辅助调整用户的身体状态等等。目前在判断用户的睡眠障碍原因时需要到专门的医院进行诊断，并在医生的辅导下进行训练，没有一种专门针对睡眠障碍的能够判断障碍原因并根据障碍原因提供辅助训练的设备。
此外，现有技术针对睡眠障碍的训练过程中，患者很难排除杂念，无法持续的让用户沉浸在训练状态下，训练效果大打折扣，训练周期极长。
目前，为使受损的副交感神经(或交感神经)，恢复平衡性，达到有效预防或缓解一些疾病的目的，人们进行了长期的探索，本申请人在此之前也提出过一种基于HRV心率变异训练的生物反馈控制方法和系统[申请号：CN201710329894.2]，包括：
S1：提供包括呼吸指导模式、呼吸训练模式和状态评估模式中任意一种或多种组合的模式选项供用户选择；
S2：根据用户的选择操作进入相应的模式界面，并在用户选择呼吸训练模式或状态评估模式时对当前用户进行心率变异性分析。
上述方案能够通过对用户进行有针对性的不同节奏的呼吸训练，使受损的副交感神经(或交感神经)，恢复平衡性，从而达到有效预防或缓解一些疾病的目的。但是上述方案只是针对一般用户，没有对失眠障碍用户提出具有针对性的方案，并且上述对用户的检测只停留在心率采集，也无法对不同的用户进行针对性的训练。
发明内容
本发明的目的是针对上述问题，提供一种基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法；
本发明的另一目的是针对上述问题，提供一种采用上述的基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法的系统。
为达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：
一种基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法，包括以下步骤：
S1.对目标用户进行睡眠质量检测以判断目标用户是否为具有睡眠障碍的睡眠障碍用户，若是，则执行步骤S2；
S2.根据睡眠质量检测结果对睡眠障碍用户进行针对性症状分析，以获取导致所述睡眠障碍用户存在睡眠障碍的障碍原因；S3.构建针对所述睡眠障碍用户障碍原因的第一虚拟场景，且在第一虚拟场景中为睡眠障碍用户提供与障碍原因相适应的引导呼吸训练；
S4.完成步骤S3的引导呼吸训练后，对睡眠障碍用户进行训后睡眠质量测评，且当测评不合格时，返回步骤S3。
在上述基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法中，在步骤S3之前还包括：
为所述睡眠障碍用户构建用于指导睡眠障碍用户进行腹式呼吸训练的第二虚拟场景。
在上述基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法中，在步骤S1中，通过将目标用户的自评量结果和心率变异性参数结合的方式对目标用户进行睡眠质量检测。
在上述基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法中，所述自评量结果包括目标用户对系统输入的包括睡眠质量、入睡时间、睡眠时间和睡眠效率中的任意一种或多种组合的主观参数；
所述心率变异性参数由心率采集设备采集，且心率变异性参数为包括平均RR间期、RR间期标准差、相邻RR间期差值的均方根在内的客观参数。
在上述基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法中，在步骤S1中，同时使用呼吸采集设备采集目标用户的呼吸节奏参数，并同时结合所述呼吸节奏参数对目标用户进行睡眠质量检测。
在上述基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法中，在步骤S3中，当障碍原因是对睡不好本身的恐惧时，构建的第一虚拟场景对睡眠障碍用户进行神经放松训练，同时使用ASMR自发性知觉经络反应对睡眠障碍用户进行辅助训练；
当障碍原因是压力大时构建的第一虚拟场景对睡眠障碍用户进行压力放松训练；
当障碍原因是身体状态不佳时，构建的第一虚拟场景对睡眠障碍用户进行快吸慢呼的调整训练。
在上述基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法中，在步骤S3的过程中，在所述第一虚拟场景中同时使用白噪音将能打断睡眠障碍用户正常睡眠的声音弱化。
在上述基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法中，在步骤S3中，通过心率采集设备实时采集睡眠障碍用户的心电波数据，并根据实时心电波数据调整第一虚拟场景及其引导呼吸训练；
在步骤S4中，通过以下方法对睡眠障碍用户进行训后睡眠质量测评：
使用心率采集设备和呼吸采集设备采集训后睡眠障碍用户的训后心率变异性参数和训后呼吸节奏参数，并根据训后心率变异性参数和训后呼吸节奏参数判断进行睡眠质量测评。
一种基于上述基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法的系统，包括控制模块和连接于控制模块的虚拟现实设备和心率采集设备，所述控制模块包括睡眠障碍判断模块、障碍原因判断模块、虚拟场景构建模块和训后测评模块，其中，
心率采集设备，用于采集用户的心率变异性参数；
睡眠障碍判断模块，用于判断用户是否存在睡眠障碍；
障碍原因判断模块，用于判断睡眠障碍用户的障碍存在原因；
虚拟场景构建模块，用于构建针对所述睡眠障碍用户障碍原因的虚拟场景，并在所述虚拟场景中为睡眠障碍用户提供与障碍原因相适应的引导呼吸训练；
训后测评模块，用于对训练后的用户进行睡眠质量测评；
虚拟现实设备，用于向用户展示虚拟场景构建模块构建的虚拟场景。
在上述的基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训系统中，还包括连接于所述控制模块的呼吸采集设备，用于采用用户的呼吸节奏参数；
所述虚拟场景构建模块还用于构建用于指导用户进行腹式呼吸训练的虚拟场景。
本发明的优点在于：对用户进行睡眠障碍原因判断，能够地定位不同用户的不同症状，在进行虚拟场景构建和呼吸指导训练时具有更强的针对性，同时能够使每个用户了解自身问题所在；结合了自评量结果和心率变异性参数，以及呼吸节奏参数分析睡眠状况，能够详细准确的利用主观量和客观参数对睡眠质量进行分析；同时基于心率参数和呼吸节奏参数对用户进行训后睡眠质量测评，具有更高的测评效果和更准确地测评结果。
说明书附图
图1是本发明实施例一的方法流程图；
图2是本发明实施例二的系统结构框图。
附图标记：控制模块1；睡眠障碍判断模块11；障碍原因判断模块12；虚拟场景构建模块13；训后测评模块14；虚拟现实设备2；心率采集设备3；呼吸采集设备4。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细的说明。
如图1所示，本实施例公开了一种基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法，包括以下步骤：
S1.对目标用户进行睡眠质量检测以判断目标用户是否为具有睡眠障碍的睡眠障碍用户，若是，则执行步骤S2；
S2.根据睡眠质量检测结果对睡眠障碍用户进行针对性症状分析，以获取导致所述睡眠障碍用户存在睡眠障碍的障碍原因；
S3.构建针对所述睡眠障碍用户障碍原因的第一虚拟场景，且在第一虚拟场景中为睡眠障碍用户提供与障碍原因相适应的引导呼吸训练；
S4.完成步骤S3的引导呼吸训练后，对睡眠障碍用户进行训后睡眠质量测评，且当测评不合格时，返回步骤S3。
进一步地，在步骤S3之前还包括：
为所述睡眠障碍用户构建用于指导睡眠障碍用户进行腹式呼吸训练的第二虚拟场景。
腹式呼吸可以充分发挥心、肺细胞的功能，增大肺活量，加强心脏功能，加大了消化系统的动力，进而增强、激活其功能，利于排除聚积在肠道毒素及内应力的释放。这里首先通过复试呼吸对睡眠障碍用户进行初步训练。
具体地，在步骤S1中，通过将目标用户的自评量结果、心率变异性参数和呼吸节奏参数结合的方式对目标用户进行睡眠质量检测。
其中自评量结果包括目标用户对系统输入的包括睡眠质量、入睡时间、睡眠时间和睡眠效率中的任意一种或多种组合的主观参数；心率变异性参数由心率采集设备采集，且心率变异性参数为包括平均RR间期、RR间期标准差、相邻RR间期差值的均方根等在内的客观参数；呼吸节奏参数由呼吸采集设备采集，呼吸节奏参数为一个呼吸中呼气所用时间，吸气所用时间，以及整个呼吸过程所用的时间等。
这里的自评量结果、心率变异性参数和呼吸节奏参数在作为对目标进行睡眠质量检测依据的时候可以具有不同的比重。
这里的障碍原因判断主要由控制模块依据心率变异性参数、自评量结果和呼吸节奏参数等客观和主观参数判断。此外还可以引入心动周期等其他参数作为共同判断参数以提高判断准确率。
具体地为本领域技术人员根据目前研究成果中心率变异性参数、自评量结果和呼吸节奏参数中的任意一个或多个数据与人体身体状态和心理状态之间的相关程度建立相关关系，然后基于相关关系和实际参数进行障碍原因判断：例如，用户输入的主观参数表明用户自认为存在睡眠障碍，这里可以将用户输入的睡眠质量和睡眠效率均低于百分之五十，且睡眠时间少于4个小时时判定为用户自认为存在睡眠障碍，这时，无论心率变异性参数和呼吸节奏参数如何，都判定为目标用户为睡眠障碍用户，此时若心率变异性参数和呼吸节奏参数均无异样，则可以确定睡眠障碍用户的障碍原因很可能只是出于是对睡不好的恐惧，此时，向用户提供一个色调柔和，安静祥和，有助于用户放松神经的虚拟场景，且在该虚拟场景中对用户进行音乐安抚+催眠引导，催眠过程中将“不存在睡眠障碍”这个信息输入用户的潜意识中，使用户得到放松的同时减退或消去对睡不好的恐惧。同时在训练过程中配以呼吸训练引导，例如有助于神经放松的深呼吸，且随着用户心电波数据的变化，改变深呼吸引导的呼吸深度，直至最后使用户恢复为舒适的自然呼吸，同时还可以使用ASMR自发性知觉经络反应对睡眠障碍用户进行辅助训练；采用ASMR，对视觉、听觉、触觉、嗅觉或者感知上的刺激而使人在颅内、头皮、背部或身体其他范围内产生一种独特的、令人愉悦的刺激感，帮助用户放松。
再例如，心率变异性参数的平均RR间期(Mean inter beat interval)可以用来说明交感神经、副交感神经(迷走神经)的活性，用来表明用户是否有压力、处于紧张焦虑情绪等，当检测到各个客观参数只有用户平均RR间期异常时判断障碍原因为压力大，提供用于对睡眠障碍用户进行压力放松训练的第一虚拟场景，并在第一虚拟现实场景中对睡眠障碍用户进行相应的呼吸训练，播放轻音乐，引导用户在自然呼吸的情况下进行冥想打坐，同时辅助播放轻柔的风声、雨声、海浪声和鸟鸣虫叫等自然声音以缓解睡眠障碍用户的压力感和焦虑感使其处于平静状态；
再例如，RR间期标准差(SDNN)能够表明身体处在某种健康状态，系统中存储有相应的RR期间标准差值对应于哪种健康状态的可能性，每个检测到的RR间期标准差时都能够根据检测结果检索该值最可能对应的健康状态，当症状分析结果为身体状态不佳是障碍原因或障碍原因之一时，构建的第一虚拟场景对睡眠障碍用户进行快吸慢呼的调整训练。
心率变异性是反映自主神经系统活性和定量评估心脏交感神经与副交感神经张力及其平衡性的最敏感的指标，HRV降低为交感神经张力增高，可降低室颤阈，属不利因素；HRV升高为副交感神经张力增高，提高室颤阈，属保护因素。交感神经和副交感神经失衡会引发各种疾病，通过有效的呼吸训练则可以改善这种情况，人在吸气时心率加快，HRV降低，此时表现为交感神经激活，副交感神经受抑制，而在呼气时心率减慢，HRV升高，此时表现为副交感神经激活，交感神经受抑制，所以这里通过快吸慢呼的呼吸引导方式可以增强睡眠障碍用户副交感神经的活性甚至治好受损的副交感神经，从而有效改善用户的身体状态。
当然，主要是因为身体状态导致的睡眠障碍时，第一虚拟场景还可以提供轻快的色调环境，例如有野马、野鹿奔跑的草地等以帮助用户感受到身体上的轻快感。
当然各个参数的异常情况和各个参数与症状的关联性通常会有交叉的时候，系统中存储有各个参数与相应症状的关系比重，当检测参数中具有多个异常参数时，则进行综合判断。例如呼吸急促的可能原因是：压力30％，焦虑20％，呼吸系统疾病30％；其他20％；RR间期标准差异常的可能原因大致为：压力40％，焦虑20％，身体问题30％，其他10％。睡眠障碍用户的各个参数中只有呼吸节奏和RR间期标准差异常的，那么此时判断障碍原因为：压力40％，焦虑20％，身体问题10％，呼吸系统疾病20％，其他10％。根据各个参数和相应症状的关系，以及根据更多的研究数据和更多的采集数据还可以更细节地划分出不同的障碍原因，以使本系统具有更强地针对性。
优选地，在步骤S3的过程中，在第一虚拟场景中同时使用白噪音将能打断睡眠障碍用户正常睡眠的声音弱化。这里的白噪音可以为雨声、风声、鸟鸣虫叫等自然声音。
进一步地，因为用户在进行训练的过冲中主观心理状态在不断地做着调整，各个参数也会随之改变，通常是更加趋于正常值，所以在步骤S3中，通过心率采集设备实时采集睡眠障碍用户的心电波数据，并根据实时心电波数据调整第一虚拟场景及其引导呼吸训练，包括第一虚拟场景中的情境元素，背景音乐和引导呼吸的节奏等。
具体地，在步骤S4中，通过以下方法对睡眠障碍用户进行训后睡眠质量测评：
使用心率采集设备和呼吸采集设备采集训后睡眠障碍用户的训后心率变异性参数和训后呼吸节奏参数，并根据训后心率变异性参数和训后呼吸节奏参数判断进行睡眠质量测评。睡眠质量测评合格时此次训练结束，否则继续进行训练。这里的训后睡眠质量评测与训前状态及正常状态比较，当训后的心率变异参数和呼吸节奏参数变为正常，则表示睡眠质量测评合格，当训后的心率变异参数和呼吸节奏参数仍然不正常，但是两者相较于训前状态均具有较大的改善，例如改善率达到百分之六十以上，则表示睡眠质量测评合格；当改善较小，且仍然不正常时，则评测结果为不合格。
其中每次训练周期的时间长度可以由用户自行设定，一般为10至20分钟，新用户可先设置较短的训练时间，适应后慢慢增加训练时间。每次睡眠质量检测、症状分析结果和睡眠质量评测都向用户反馈以使用户随时了解自己的睡眠状态、身体状态和训练状态。
本实施例通过采集虚拟现实技术提供有助于用户生理沉浸感的虚拟现实环境，对于初次尝试自我调节训练的使用者，很难自己在没有参考的环境实现和谐训练中意识的想象。但是虚拟现实能够提供一个很好的想象环境，能够引导使用者通过视觉听觉观察感受，形象的体会想象的情境。
通过虚拟现实技术、呼吸引导和反馈检测达到情境与意识的高度交互互动、融合共生的自我调节模式。
实施例二
如图2所示，本实施例是一种基于实施例一中基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法的系统，包括控制模块1和连接于控制模块1的虚拟现实设备2、心率采集设备3和呼吸采集设备4，虚拟现实设备可以采用DK2、CV1HTC VIVE等设备，控制模块1包括睡眠障碍判断模块11、障碍原因判断模块12、虚拟场景构建模块13和训后测评模块14，其中，
心率采集设备3，用于采集用户的心率变异性参数；
呼吸采集设备4，用于采用用户的呼吸节奏参数；
睡眠障碍判断模块11，用于判断用户是否存在睡眠障碍；
障碍原因判断模块12，用于判断睡眠障碍用户的障碍存在原因；
虚拟场景构建模块13，用于构建针对所述睡眠障碍用户障碍原因的虚拟场景，并在所述虚拟场景中为睡眠障碍用户提供与障碍原因相适应的引导呼吸训练；用于构建用于指导用户进行腹式呼吸训练的虚拟场景；
训后测评模块14，用于对训练后的用户进行睡眠质量测评；
虚拟现实设备2，用于向用户展示虚拟场景构建模块构建的虚拟场景。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以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，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
尽管本文较多地使用了控制模块1；睡眠障碍判断模块11；障碍原因判断模块12；虚拟场景构建模块13；训后测评模块14；虚拟现实设备2；心率采集设备3；呼吸采集设备4等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。

Claims (10)

1.一种基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.对目标用户进行睡眠质量检测以判断目标用户是否为具有睡眠障碍的睡眠障碍用户，若是，则执行步骤S2；
S2.根据睡眠质量检测结果对睡眠障碍用户进行针对性症状分析，以获取导致所述睡眠障碍用户存在睡眠障碍的障碍原因；
S3.构建针对所述睡眠障碍用户障碍原因的第一虚拟场景，且在所述第一虚拟场景中为睡眠障碍用户提供与障碍原因相适应的引导呼吸训练；
S4.完成步骤S3的引导呼吸训练后，对睡眠障碍用户进行训后睡眠质量测评，且当测评不合格时，返回步骤S3。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法，其特征在于，在步骤S3之前还包括：
为所述睡眠障碍用户构建用于指导睡眠障碍用户进行腹式呼吸训练的第二虚拟场景。
3.根据权利要求1或2所述的基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法，其特征在于，在步骤S1中，通过将目标用户的自评量结果和心率变异性参数结合的方式对目标用户进行睡眠质量检测。
4.根据权利要求3所述的基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法，其特征在于，所述自评量结果包括目标用户对系统输入的包括睡眠质量、入睡时间、睡眠时间和睡眠效率中的任意一种或多种组合的主观参数；
所述心率变异性参数由心率采集设备(3)采集，且心率变异性参数为包括平均RR间期、RR间期标准差、相邻RR间期差值的均方根在内的客观参数。
5.根据权利要求4所述的基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法，其特征在于，在步骤S1中，同时使用呼吸采集设备(4)采集目标用户的呼吸节奏参数，并同时结合所述呼吸节奏参数对目标用户进行睡眠质量检测。
6.根据权利要求5所述的基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法，其特征在于，在步骤S3中，当障碍原因是对睡不好本身的恐惧时，构建的第一虚拟场景对睡眠障碍用户进行神经放松训练，同时使用ASMR自发性知觉经络反应对睡眠障碍用户进行辅助训练；
当障碍原因是压力大时，构建的第一虚拟场景对睡眠障碍用户进行压力放松训练；
当障碍原因是身体状态不佳时，构建的第一虚拟场景对睡眠障碍用户进行快吸慢呼的调整训练。
7.根据权利要求5所述的基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法，其特征在于，在步骤S3的中，在所述第一虚拟场景中同时使用白噪音将能打断睡眠障碍用户正常睡眠的声音弱化。
8.根据权利要求1所述的基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法，其特征在于，在步骤S3中，通过心率采集设备(3)实时采集睡眠障碍用户的心电波数据，并根据实时心电波数据调整第一虚拟场景及其引导呼吸训练；
在步骤S4中，通过以下方法对睡眠障碍用户进行训后睡眠质量测评：
使用心率采集设备(3)和呼吸采集设备(4)采集训后睡眠障碍用户的训后心率变异性参数和训后呼吸节奏参数，并根据训后心率变异性参数和训后呼吸节奏参数判断进行睡眠质量测评。
9.一种基于权利要求1-8任意一项所述的基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训方法的系统，其特征在于，包括控制模块(1)和连接于控制模块(1)的虚拟现实设备(2)和心率采集设备(3)，所述控制模块(1)包括睡眠障碍判断模块(11)、障碍原因判断模块(12)、虚拟场景构建模块(13)和训后测评模块(14)，其中，
心率采集设备(3)，用于采集用户的心率变异性参数；
睡眠障碍判断模块(11)，用于判断用户是否存在睡眠障碍；
障碍原因判断模块(12)，用于判断睡眠障碍用户的障碍存在原因；
虚拟场景构建模块(13)，用于构建针对所述睡眠障碍用户障碍原因的虚拟场景，并在所述虚拟场景中为睡眠障碍用户提供与障碍原因相适应的引导呼吸训练；
训后测评模块(14)，用于对训练后的用户进行睡眠质量测评；
虚拟现实设备(2)，用于向用户展示虚拟场景构建模块(13)构建的虚拟场景。
10.根据权利要求9所述的基于虚拟现实情境的睡眠障碍综合测训系统，其特征在于，还包括连接于所述控制模块(1)的呼吸采集设备(4)，用于采用用户的呼吸节奏参数；
所述虚拟场景构建模块(13)还用于构建用于指导用户进行腹式呼吸训练的虚拟场景。
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