CN111134641A - 一种睡眠监测芯片系统及睡眠监测芯片 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种睡眠监测芯片系统及睡眠监测芯片，该系统包括芯片主体、手机APP监测软件、信号云处理平台；基于芯片主体采集的睡眠相关的脑电波、呼吸节律等关键信号参数数据，采用信号云处理平台进行数据的采集、储存、脑电算法分析模型构建与应用，对目标人群的睡眠进行实时监测，并与普通人群作对比分析，找出差异参数与节律，为更加准确客观地评价睡眠质量、指定精准的睡眠治疗方案提供数据支撑。

Description

一种睡眠监测芯片系统及睡眠监测芯片
技术领域
本发明实施例涉及睡眠监测技术领域，具体涉及一种睡眠监测芯片系统及睡眠监测芯片。
背景技术
睡眠是一种重要的生理现象，是人类不可或缺的基本生命活动之一，占据了人类生命的三分之一的时长，对现代生活和社会发展意义重大。然而，快节奏的现代生活及剧烈改变的生活方式导致各种睡眠-觉醒障碍日渐成为一个突出的医疗及公共卫生问题。据统计，睡眠-觉醒障碍的全球患病率约为9％-15％。加强睡眠研究、促进睡眠医学的发展是保障全民健康的重要措施。《世界道路交通伤害预防报告》指出，疲劳驾驶会显著增加致命或者重度伤害交通事故发生的危险，而由于长期缺乏睡眠所引起的疲劳驾驶问题尤为突出。关于睡眠的研究是当代信息科学、生物学、临床医学、神经科学等学科发展的共同前沿，理解睡眠的功能和机制不仅有助于睡眠-觉醒障碍的诊疗，更有助于理解生命过程的本质。因此，综合运用医学、生命科学、电子信息科学和纳米科学等多学科理论和技术平台，不断创新理论方法，突破现有睡眠研究的局限性，从而解决睡眠-觉醒障碍的诊治难题是值得努力的发展方向。目前，睡眠质量评价体系依然是一个动态变化的过程，虽然已经开发了各种量表和仪器来评估个体的睡眠质量状况和失眠症状，但这些评估方法并未有统一的国际和国家标准，没有统一的标准。选择评价体系只能采用目前主流的量表和工具，但由于人的主观感受差异不同，仅凭主观的问卷调查并不能客观真实的反映个体睡眠质量水平。
虽然目前科学还不能完全了解睡眠的奥秘，但通过对脑电波的测量能够间接了解睡眠时脑部的活动，了解和解释睡眠的奥秘。国际脑波协会针对脑波的振动频率不同，将人的脑电波分为α、β、δ、θ等型脑电波。睡眠医学中需要通过睡眠监测来监测患者在睡眠时的一些身体数据。监测的数据包括EEG(脑电)、ECG(心电)、EOG(眼电)、EMG(肌电)、胸腹式呼吸运动、鼾声、脉搏、血氧饱和度、脉搏波、呼吸频率、体位等睡眠呼吸参数。睡眠监测的意义在于，有准确数据的情况下，可以对睡眠状况进行分析，找出影响睡眠的因素，并给于相应治疗。睡眠监测适用于有睡眠障碍、睡眠呼吸紊乱和睡眠呼吸暂停、低通气综合征等问题的患者。一般来说，专业的睡眠监测是需要在医院进行的，然而大多数用户会觉得麻烦，除非睡眠障碍到无法忍受的程度或者必须去医院进行监测。由此可见，开发可用于家庭睡眠监测的设备尤为重要，在家中就能够多维度全面采集受试者整夜的睡眠信息，包括心率、呼吸率、肌肉活动、眼睛运动、呼吸运动和血氧的水平等，并通过睡眠质量分析和睡眠专家指导，改善睡眠质量，提升健康生活水平。
睡眠临床研究及昼夜神经学的研究人员也表示，虽然这些传感器测量的数据准确，但这些数据并不能完全代表睡眠质量。即便是实验室级别的睡眠监测技术，仍需要时间来完善。而目前消费级的睡眠监测只是一个粗略的指南，并不能真正反映出被试者的睡眠质量。目前这些监测睡眠的设备并不具备完全、可靠、真实、有效地睡眠监测功能，它只能是一个参考值，和绝对值是完全不同的概念。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种睡眠监测芯片系统及睡眠监测芯片，以解决现有技术中由于监测睡眠的设备并不具备完全、可靠、真实、有效地睡眠监测功能，它只能是一个参考值而导致的睡眠质量监测不准确的问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供一种睡眠监测芯片系统，该系统包括芯片主体、手机APP监测软件、信号云处理平台；基于芯片主体采集的睡眠相关的脑电波、呼吸节律等关键信号参数数据，采用信号云处理平台进行数据的采集、储存、脑电算法分析模型构建与应用，对目标人群的睡眠进行实时监测，并与普通人群作对比分析，找出差异参数与节律，为更加准确客观地评价睡眠质量、指定精准的睡眠治疗方案提供数据支撑。其具体技术方案如下：
根据本发明实施例的第一方面提供一种睡眠监测芯片系统，包括用于采集监测目标在睡眠状态时的多种身体状态参数数据的、可粘贴的芯片主体，安装有用于对采集的身体状态参数进行实时显示的监测软件的终端，对采集的所述身体状态参数进行算法计算和分析的云处理平台；所述芯片主体、终端和所述云处理平台两两相连；所述芯片主体将采集的多种身体状态参数数据发送至所述终端进行实时显示，并发送至所述云处理平台进行数据的算法计算和分析，得出所述监测目标的睡眠质量。
进一步地，所述芯片主体包括多种用于感知所述监测目标身体状态参数的感知传感器，微控制器，数模转换器，滤波器以及通讯模块；所述感知传感器、数模转换器，滤波器以及蓝牙模块分别与所述微控制器相连；所述微控制器获取所述感知传感器采集的多种感知数据，并发送至所述数模转换器，滤波器进行处理，并将处理后的数据通过所述通讯模块上传至云处理平台进行算法计算和分析。
进一步地，所述感知传感器包括，用于感知所述监测目标脑电数据的脑电传感器，用于感知所述监测目标眼电数据的眼电传感器，用于感知所述监测目标肌电数据的肌电传感器，用于感知所述监测目标呼吸状态的呼吸传感器以及用于感知所述监测目标脉搏信息的脉搏传感器；所述脑电传感器、眼电传感器、肌电传感器、呼吸传感器及脉搏传感器均与所述微控制器电连接；所述微控制器获取各传感器采集的数据发送至所述数模转换器和所述滤波器中进行数据信号处理，并通过通讯模块将处理后的数据上传至所述云处理平台进行算法计算和分析，根据对各传感器进行处理后得到的多项指标综合评估所述监测目标的睡眠质量。
进一步地，所述芯片主体包括多个用于读取脑电信号、并能过滤噪音和干扰的干电极，用于采集参考脑电信号的参考电极，用于调整所述干电极与监测目标的距离和角度的报警电路，以及用于为所述芯片主体供电的锂电池。
进一步地，对数据进行处理的算法包括预处理算法、特征提取和分析算法、机器学习和深度学习算法。
进一步地，所述通讯模块包括蓝牙模块、3G/4G/5G模块、ZigBee模块中的一种或多种。
进一步地，所述芯片主体是采用易于贴于人体皮肤或织物上的、基于表皮柔性电子电路传感器技术制备而成。
根据本发明实施例的第二方面提供一种睡眠监测芯片，包括多种用于感知所述监测目标身体状态参数的感知传感器，微控制器，数模转换器，滤波器以及通讯模块；所述感知传感器、数模转换器，滤波器以及蓝牙模块分别与所述微控制器相连；所述微控制器获取所述感知传感器采集的多种感知数据，并发送至所述数模转换器，滤波器进行处理，并将处理后的数据通过所述通讯模块上传至云处理平台进行算法计算和分析。
进一步地，所述感知传感器包括，用于感知所述监测目标脑电数据的脑电传感器，用于感知所述监测目标眼电数据的眼电传感器，用于感知所述监测目标肌电数据的肌电传感器，用于感知所述监测目标呼吸状态的呼吸传感器以及用于感知所述监测目标脉搏信息的脉搏传感器；所述脑电传感器、眼电传感器、肌电传感器、呼吸传感器及脉搏传感器均与所述微控制器电连接；所述微控制器获取各传感器采集的数据发送至所述数模转换器和所述滤波器中进行数据信号处理，并通过通讯模块将处理后的数据上传至所述云处理平台进行算法计算和分析，根据对各传感器进行处理后得到的多项指标综合评估所述监测目标的睡眠质量。
进一步地，所述芯片主体包括多个用于读取脑电信号、并能过滤噪音和干扰的干电极，用于采集参考脑电信号的参考电极，用于调整所述干电极与监测目标的距离和角度的报警电路，以及用于为所述芯片主体供电的锂电池。
本发明实施例具有如下优点：
本发明实施例提供的一种睡眠监测芯片系统及睡眠监测芯片，该系统包括芯片主体、手机APP监测软件、信号云处理平台；基于芯片主体采集的睡眠相关的脑电波、呼吸节律等关键信号参数数据，采用信号云处理平台进行数据的采集、储存、脑电算法分析模型构建与应用，对目标人群的睡眠进行实时监测，并与普通人群作对比分析，找出差异参数与节律，为更加准确客观地评价睡眠质量、指定精准的睡眠治疗方案提供数据支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
图1为本发明实施例1提供的一种睡眠监测芯片系统的优选结构示意图；
图2为本发明实施例2提供的一种睡眠监测芯片的结构示意图；
图中：柔性电子电路1；参考电极2；干电极3；接地电极4；锂电池。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1为本发明实施例1提供的一种睡眠监测芯片系统的优选结构示意图，该系统包括用于采集监测目标在睡眠状态时的多种身体状态参数数据的、可粘贴的芯片主体，安装有用于对采集的身体状态参数进行实时显示的监测软件的终端，对采集的所述身体状态参数进行算法计算和分析的云处理平台；所述芯片主体、终端和所述云处理平台两两相连；所述芯片主体将采集的多种身体状态参数数据发送至所述终端进行实时显示，并发送至所述云处理平台进行数据的算法计算和分析，得出所述监测目标的睡眠质量。
上述芯片主体包括多种用于感知所述监测目标身体状态参数的感知传感器，微控制器，数模转换器，滤波器以及通讯模块；所述感知传感器、数模转换器，滤波器以及蓝牙模块分别与所述微控制器相连；所述微控制器获取所述感知传感器采集的多种感知数据，并发送至所述数模转换器，滤波器进行处理，并将处理后的数据通过所述通讯模块上传至云处理平台进行算法计算和分析。
上述感知传感器(图中的感知元件)包括，用于感知所述监测目标脑电数据的脑电传感器，用于感知所述监测目标眼电数据的眼电传感器，用于感知所述监测目标肌电数据的肌电传感器，用于感知所述监测目标呼吸状态的呼吸传感器以及用于感知所述监测目标脉搏信息的脉搏传感器；所述脑电传感器、眼电传感器、肌电传感器、呼吸传感器及脉搏传感器均与所述微控制器电连接；所述微控制器获取各传感器采集的数据发送至所述数模转换器和所述滤波器中进行数据信号处理，并通过通讯模块将处理后的数据上传至所述云处理平台进行算法计算和分析，根据对各传感器进行处理后得到的多项指标综合评估所述监测目标的睡眠质量。
上述通讯模块包括蓝牙模块、3G/4G/5G模块、ZigBee模块中的一种或多种，优选的，在本发明实施例中的通讯模块采用蓝牙模块，即蓝牙传输器。
上述对数据进行处理的算法包括预处理算法、特征提取和分析算法、机器学习和深度学习算法。处理过程中结合机器学习和深度学习技术，不断优化睡眠脑电波信号处理，以期通过对睡眠脑电波信号的差异分析，为睡眠质量评价提供精准、详实的数据支撑。
在本发明的可选实施方式中，上述芯片主体包括多个用于读取脑电信号、并能过滤噪音和干扰的干电极，用于采集参考脑电信号的参考电极，用于调整所述干电极与监测目标的距离和角度的报警电路，以及用于为所述芯片主体供电的锂电池。
本发明的另一方面还提供一种睡眠监测芯片，包括多种用于感知所述监测目标身体状态参数的感知传感器，微控制器，数模转换器，滤波器以及通讯模块；所述感知传感器、数模转换器，滤波器以及蓝牙模块分别与所述微控制器相连；所述微控制器获取所述感知传感器采集的多种感知数据，并发送至所述数模转换器，滤波器进行处理，并将处理后的数据通过所述通讯模块上传至云处理平台进行算法计算和分析。
进一步地，所述感知传感器包括，用于感知所述监测目标脑电数据的脑电传感器，用于感知所述监测目标眼电数据的眼电传感器，用于感知所述监测目标肌电数据的肌电传感器，用于感知所述监测目标呼吸状态的呼吸传感器以及用于感知所述监测目标脉搏信息的脉搏传感器；所述脑电传感器、眼电传感器、肌电传感器、呼吸传感器及脉搏传感器均与所述微控制器电连接；所述微控制器获取各传感器采集的数据发送至所述数模转换器和所述滤波器中进行数据信号处理，并通过通讯模块将处理后的数据上传至所述云处理平台进行算法计算和分析，根据对各传感器进行处理后得到的多项指标综合评估所述监测目标的睡眠质量。
进一步地，所述芯片主体包括多个用于读取脑电信号、并能过滤噪音和干扰的干电极，用于采集参考脑电信号的参考电极，用于调整所述干电极与监测目标的距离和角度的报警电路，以及用于为所述芯片主体供电的锂电池。
参见图2为本发明实施例2提供的一种睡眠监测芯片的结构示意图，利用转印技术将刻有电路图案的掩膜转印到半固化的PDMS上，之后使用喷印设备将导电液体均匀喷涂到掩膜上，再拿去掩膜，即可在半固化的PDMS上得到需要的柔性电子电路(图2中1)。
使用干电极读取人的大脑信号，可以过滤掉周围的噪音和电器的干扰，并将检测到的大脑信号转成数字信号。该芯片是一个高度集成的单一芯片脑电传感器，可以接收并处理原始脑波信号，处理和输出α、β等脑波波段数据，进行模数转换，检测接触不良的异常状态；通过先进的噪音过滤技术，过滤掉眼电噪音、日常生活中环境里的各种干扰及50/60hz交流电干扰。采集EEG脑电通道有3个接触点：REF(图2中2：参考电极)、EEG(图2中3：脑电采集干电极)、GND(图2中4：接地电极)；调节智慧模块，通过“信号质量强度”发出信号差的警告，可提醒用户调整距离和角度，使传感器迅速获得良好信号。上述各种电极通过超薄锂电池供电(图2中5)。
选用嵌入式芯片，集成了脑电信号采集、滤波、放大、AD转换，数据处理及分析功能。脑电采集电极片来采集从大脑发出的脑电信号，该电极片导电性好，耐汗水腐蚀，抗氧化，同时自身与皮肤的接触阻抗较小，有利于提高采集信号的准确度。AD信号放大器件设计用于在具有运动或远程电极放置产生的噪声的情况下提取、放大及过滤微弱的生物电信号。该设计使得低功耗模数转换器(ADC)或嵌入式微控制器能够轻松地采集输出信号。
本芯片采集从μV到mV的生物信号，然后经过复杂的生物数学算法处理。低噪音放大器和ADC模数转换器是模拟前端的主要组成部分，具有极低的系统噪声和可控增益，因此可以有效地检测到生物信号，并使用16位高精度ADC模拟数字转换器把它们转化成数字信号。模拟前端还包含一个检测感应器脱落的电路。
睡眠脑电波信号处理需进行脑电信号预处理、预处理后的改进算法、信号处理特征分类等进行运算。处理过程中结合机器学习和深度学习技术，不断优化睡眠脑电波信号处理，以期通过对睡眠脑电波信号的差异分析，为睡眠质量评价提供精准、详实的数据支撑。
将电子元件通过丝网印刷、贴合、涂布等方式附加于纺织品之上；基于纤维的传感技术将传感器柔性微电路版嵌入和整合纤维和织物中，以纺织的技术转化成与电子元件相同功能之整合形式，根据材料不同，采用热敏纤维、光敏纤维、织物压力感应、拉伸感测传感器等方式，让电子元件不再只是附加在电路板上，而是达到是织物也是电子装置的阶段。纤维和织物柔软，因此采用基于纤维传感技术制备的睡眠芯片贴于人体皮肤的舒适性良好。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种睡眠监测芯片系统，其特征在于，包括用于采集监测目标在睡眠状态时的多种身体状态参数数据的、可粘贴的芯片主体，安装有用于对采集的身体状态参数进行实时显示的监测软件的终端，对采集的所述身体状态参数进行算法计算和分析的云处理平台；所述芯片主体、终端和所述云处理平台两两相连；所述芯片主体将采集的多种身体状态参数数据发送至所述终端进行实时显示，并发送至所述云处理平台进行数据的算法计算和分析，得出所述监测目标的睡眠质量。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述芯片主体包括多种用于感知所述监测目标身体状态参数的感知传感器，微控制器，数模转换器，滤波器以及通讯模块；所述感知传感器、数模转换器，滤波器以及蓝牙模块分别与所述微控制器相连；所述微控制器获取所述感知传感器采集的多种感知数据，并发送至所述数模转换器，滤波器进行处理，并将处理后的数据通过所述通讯模块上传至云处理平台进行算法计算和分析。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述感知传感器包括，用于感知所述监测目标脑电数据的脑电传感器，用于感知所述监测目标眼电数据的眼电传感器，用于感知所述监测目标肌电数据的肌电传感器，用于感知所述监测目标呼吸状态的呼吸传感器以及用于感知所述监测目标脉搏信息的脉搏传感器；所述脑电传感器、眼电传感器、肌电传感器、呼吸传感器及脉搏传感器均与所述微控制器电连接；所述微控制器获取各传感器采集的数据发送至所述数模转换器和所述滤波器中进行数据信号处理，并通过通讯模块将处理后的数据上传至所述云处理平台进行算法计算和分析，根据对各传感器进行处理后得到的多项指标综合评估所述监测目标的睡眠质量。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述芯片主体包括多个用于读取脑电信号、并能过滤噪音和干扰的干电极，用于采集参考脑电信号的参考电极，用于调整所述干电极与监测目标的距离和角度的报警电路，以及用于为所述芯片主体供电的锂电池。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，对数据进行处理的算法包括预处理算法、特征提取和分析算法、机器学习和深度学习算法。
6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述通讯模块包括蓝牙模块、3G/4G/5G模块、ZigBee模块中的一种或多种。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述芯片主体采用易于贴于人体皮肤或织物上的、基于纤维传感器技术制备而成。
8.一种睡眠监测芯片，其特征在于，包括多种用于感知所述监测目标身体状态参数的感知传感器，微控制器，数模转换器，滤波器以及通讯模块；所述感知传感器、数模转换器，滤波器以及蓝牙模块分别与所述微控制器相连；所述微控制器获取所述感知传感器采集的多种感知数据，并发送至所述数模转换器，滤波器进行处理，并将处理后的数据通过所述通讯模块上传至云处理平台进行算法计算和分析。
9.根据权利要求8所述的睡眠监测芯片，其特征在于，所述感知传感器包括，用于感知所述监测目标脑电数据的脑电传感器，用于感知所述监测目标眼电数据的眼电传感器，用于感知所述监测目标肌电数据的肌电传感器，用于感知所述监测目标呼吸状态的呼吸传感器以及用于感知所述监测目标脉搏信息的脉搏传感器；所述脑电传感器、眼电传感器、肌电传感器、呼吸传感器及脉搏传感器均与所述微控制器电连接；所述微控制器获取各传感器采集的数据发送至所述数模转换器和所述滤波器中进行数据信号处理，并通过通讯模块将处理后的数据上传至所述云处理平台进行算法计算和分析，根据对各传感器进行处理后得到的多项指标综合评估所述监测目标的睡眠质量。
10.根据权利要求8所述的睡眠监测芯片，其特征在于，所述芯片主体包括多个用于读取脑电信号、并能过滤噪音和干扰的干电极，用于采集参考脑电信号的参考电极，用于调整所述干电极与监测目标的距离和角度的报警电路，以及用于为所述芯片主体供电的锂电池。
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