CN111588630B - 经皮神经调控策略生成方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种经皮神经调控策略生成方法及装置，所述方法包括：获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。上述方法，能够帮助提升睡眠质量。

Description

经皮神经调控策略生成方法及装置
技术领域
本发明涉及睡眠管理技术领域，尤其涉及一种经皮神经调控策略生成方法及装置。
背景技术
研究表明，良好的睡眠能够支撑免疫系统，巩固记忆，消除机体疲劳，维护大脑运作，良好的睡眠是人类生产的第一保障，如果没有良好的睡眠支撑，人类的生产活动将无法很好的进行。
但是，随着社会的发展，人类的进步，良好的睡眠逐渐成为人们的奢望。如何帮助人们提高睡眠质量是当下急需解决的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提出一种能够有效帮助提高睡眠质量的经皮神经调控策略生成方法及装置。
第一方面，提供了一种经皮神经调控策略生成方法，所述方法包括：获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。
第二方面，提供了一种经皮神经调控策略生成装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。
第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。
实施本发明实施例，将具有如下有益效果：
本发明提出了一种经皮神经调控策略生成方法及装置，首先获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；然后根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；最后根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。可见，由于睡眠质量指数是根据睡眠效率、有效睡眠时间以及血氧饱和度三个参数确定的，从而实现了对睡眠质量的准确评估，并且，根据睡眠质量指数确定了经皮神经调控策略，用户可以通过该经皮神经调控策略对穴位进行电刺激，从而有效提升睡眠质量，解决睡眠问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中：
图1为一个实施例中经皮神经调控策略生成方法的实现流程示意图；
图2为一个实施例中睡眠数据输入界面的示意图；
图3为一个实施例中经皮神经刺激系统的组成结构示意图；
图4为一个实施例中经皮神经调控策略界面的示意图；
图5为一个实施例中步骤102的实现流程示意图；
图6为一个实施例中步骤102C的实现流程示意图；
图7为一个实施例中步骤104的实现流程示意图；
图8为一个实施例中步骤104B的实现流程示意图；
图9为一个实施例中经皮神经调控策略生成虚拟装置的结构框图；
图10为一个实施例中经皮神经调控策略生成装置的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作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。
在一个实施例中，提供了一种经皮神经调控策略生成方法，其中，经皮神经调控，指对人体的经皮神经进行调控，例如，针灸技术，即通过针灸的方法对人体的经皮神经进行调控。其中，针灸，是指将针具刺入患者身体的特定部位，对患者身体的特定部位进行刺激从而达到养生、康复、治疗疾病等目的。针具的刺入点为人体穴位。本发明提供的经皮神经调控策略生成方法能够生成经皮神经调控策略，在生成经皮神经调控策略之后，用户可以根据该生成的经皮神经调控策略，使用针具刺入相应的穴位，从而通过针具对穴位的刺激改善睡眠质量；当然，用户还可以使用针灸设备，运用针灸设备对身体的相应穴位进行电刺激，从而通过对穴位的电刺激改善睡眠质量。本发明实施例所述的经皮神经调控策略生成方法的执行主体为能够实现本发明实施例所述的经皮神经调控策略生成方法的装置，该装置可以包括但不限于穿戴设备，例如，智能手环、智能手表、智能项圈，该装置还可以是将穿戴设备和针灸设备的功能集成于一体的装置，即该装置不仅能够生成经皮神经调控策略，还能够根据生成的经皮神经调控策略对人体穴位进行电刺激，其中，针灸设备，为能够对人体穴位进行电刺激的设备。
如图1所示，本发明实施例所述的经皮神经调控策略生成方法，具体包括：
步骤102，获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间，所述睡眠效率是根据所述有效睡眠时间计算得到的。
其中，睡眠过程，指从开始入睡到睡眠结束的过程；睡眠数据，为与睡眠直接相关的数据，从睡眠时间的角度反映睡眠质量，包括睡眠效率和有效睡眠时间；睡眠效率，从睡眠时间的角度反映整个睡眠过程的质量；有效睡眠时间，指睡眠过程中有效睡眠的时间；血氧饱和度，为与睡眠间接相关的数据，从机体反应的角度反映睡眠质量，示例性的，血氧饱和度可以通过穿戴设备中的血氧饱和度检测传感器检测得到。
睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度可以通过两种方式得到。方式一、用户自助输入，可实现经皮神经调控策略的随时获取。如图2所示，用户可以通过穿戴设备上的睡眠数据输入界面输入睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，通过用户输入，穿戴设备将生成的经皮神经调控策略反馈给用户。方式二、自动测量得到，可根据实际检测结果生成经皮神经调控策略。用户在入睡之前，将穿戴设备戴好，然后进入睡眠。于是，在用户睡眠过程中，穿戴设备将自动对睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度进行检测，从而在用户睡醒之后，将生成的经皮神经调控策略反馈给用户。
步骤104，根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数。
其中，睡眠质量指数，为一个数值，该数值反映了睡眠质量，从而根据该数值确定用户是否有失眠，进而确定经皮神经调控策略，帮助用户提高睡眠质量。
步骤106，根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。
建立睡眠质量指数与睡眠质量的对应关系，同时，建立睡眠质量与经皮神经调控策略的对应关系，从而在确定了睡眠质量指数之后，便可以直接根据该睡眠质量指数得到经皮神经调控策略，如表1所示。
表1
Figure BDA0002510857090000051
表2
Figure BDA0002510857090000052
其中，强度，与发射电极输出的电流的大小相对应，强度越大，发射电极输出的电流也越大，给予穴位的刺激也越强；相反，强度越小，发射电极输出的电流也越小，给予穴位的刺激也越小。示例性的，强度的范围为0到30。
提供一种建立表1的方法，包括：获取多个测试用户的睡眠质量指数；根据每个测试用户的睡眠质量指数，从表1中，得到所述测试用户的睡眠质量；根据每个测试用户的睡眠质量，从表1中，获取每个测试用户对应的原始经皮神经调控策略，以使用所述原始经皮神经调控策略对所述测试用户进行穴位刺激；获取每个测试用户在刺激预定时间后的刺激效果数据；根据每个测试用户在刺激预定时间后的刺激效果数据对所述表1中的各个原始经皮神经调控策略进行更新，得到更新后的表1，从而完成了对表1的建立。
其中，测试用户，为为了实现对表1的更新而选用的用户；原始经皮神经调控策略，为表1中最开始记录的经皮神经调控策略，由于最开始记录的经皮神经调控策略还没有进行更新，故此时的经皮神经调控策略可能没办法帮助用户很好的恢复到正常、健康的睡眠；刺激效果数据，为使用原始经皮神经调控策略对穴位进行刺激后得到的反映原始经皮神经调控策略的刺激效果的数据，例如，用睡眠质量指数作为刺激效果数据。
所述根据每个测试用户在刺激预定时间后的刺激效果数据对所述表1中的各个原始经皮神经调控策略进行更新，包括：若所述刺激效果数据反映所述测试用户恢复到了正常、健康的睡眠，则在所述表1中，保持所述原始经皮神经调控策略不变；否则，在所述表1中，使用改进后的经皮神经调控策略替换所述原始经皮神经调控策略，直至所述测试用户恢复到正常、健康的睡眠。
其中，改进后的经皮神经调控策略，为对经皮神经调控策略进行改进后得到的经皮神经调控策略。
需要说明的是，当实施本发明实施例所述的经皮神经调控策略生成方法的装置是将穿戴设备和针灸设备的功能集成于一体的装置时，在得到睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略后，用户可以直接通过实施本发明实施例所述的经皮神经调控策略生成方法的装置对穴位进行刺激，从而通过对穴位的刺激提升睡眠质量。
上述经皮神经调控策略生成方法，首先获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；然后根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；最后根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。可见，由于睡眠质量指数是根据睡眠效率、有效睡眠时间以及血氧饱和度三个参数确定的，从而实现了对睡眠质量的准确评估，并且，根据睡眠质量指数确定了经皮神经调控策略，用户可以通过该经皮神经调控策略对穴位进行电刺激，从而有效提升睡眠质量，解决睡眠问题。
在一个实施例中，如图3所示，提供一种经皮神经刺激系统，该经皮神经刺激系统包括：用户终端、服务器、穿戴设备以及针灸设备，针灸设备上设置有发射电极，在穴位刺激时，针灸设备与用户通过发射电极连接，发射电极对输出的电流进行控制，从而给予用户身体的穴位不同强度的刺激。具体的，穿戴设备与用户终端预先建立通信连接，例如，蓝牙连接，或者，WIFI连接，在建立连接之后，穿戴设备将检测到睡眠数据和血氧饱和度发送至用户终端，用户终端将穿戴设备发送的睡眠数据和血氧饱和度发送至服务器，服务器根据睡眠数据和血氧饱和度确定睡眠质量指数，并且根据睡眠质量指数，得到睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，根据经皮神经调控策略生成刺激指令，将刺激指令反馈至用户终端，用户终端将接收到的刺激指令发送至针灸设备，针灸设备在接收到用户终端发送的刺激指令之后，将刺激指令发送至发射电极，发射电极根据刺激指令对输出的电流进行控制，从而实现穴位刺激功能。通过建立如上的经皮神经刺激系统，可以在得到经皮神经调控策略之后，通过针灸设备的电刺激，有效实现睡眠质量的提升。
在一个实施例中，如图4所示，用户还可以通过针灸设备上的经皮神经调控策略界面实现对刺激的控制，例如，针灸设备在接收到用户终端发送的刺激指令之后，获取到其中的经皮神经调控策略，并将获取到的经皮神经调控策略通过经皮神经调控策略界面显示给用户，如果用户点击了经皮神经调控策略界面的圆形按钮，则认为用户选择直接根据该刺激指令进行穴位的刺激，但是，用户还可以不接受服务器生成的经皮神经调控策略，此时，用户可以点击长型按钮，通过点击长型按钮，可以实现对刺激参数的修改，例如，用户点击经皮神经调控策略界面最上方的长型按钮，从而可以实现对“安脑穴、助眠穴”的刺激参数的修改。
进一步的，用户还可以在闲暇时候通过如图4所示的闲暇模式输入具体的刺激参数，从而控制针灸设备在闲暇时实现安眠刺激。
需要说明的是，经皮神经刺激系统中的穿戴设备和针灸设备可以是同一装置或设备，即将穿戴设备的功能和针灸设备的功能集成于一体，并且，该集成了穿戴设备功能和针灸设备功能的装置或设备还可以同时集成服务器功能，即该集成了穿戴设备功能和针灸设备功能的装置或设备还能够根据睡眠数据和血氧饱和度确定睡眠质量指数，并且根据睡眠质量指数，得到睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略。
在一个实施例中，提供了一种具体的确定睡眠效率的方法，如图5所示，步骤102所述获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：
步骤102A，获取睡眠过程对应的有效睡眠时间、觉醒时间以及睡眠潜伏时间。
其中，睡眠过程对应的觉醒时间，指用户在进入睡眠之后总共觉醒的时间。例如，用户从晚上10:00入睡，睡了一个小时到晚上11:00时醒来并开始起身去到卫生间，从卫生间出来回到床上的时间为11:03，再次进入睡眠的时间为11:05，于是，计算得到的觉醒时间为5分钟。
由于用户在睡眠过程中可能多次觉醒，因此，睡眠过程对应的觉醒时间为：睡眠过程中的多次觉醒时间之和，例如，用户在某个睡眠过程中的第一次觉醒时间为5分钟，第二次觉醒时间为3分钟，第三次觉醒时间为20分钟，于是，睡眠过程对应的觉醒时间为28分钟。
其中，睡眠潜伏时间，为用户从开始入睡到成功进入睡眠状态所经历的时间。例如，用户从晚上10:00入睡，在经历15分钟的浅睡眠之后，在晚上10:15分成功进入睡眠状态，于是，计算得到的睡眠潜伏时间为15分钟。
示例性的，提供一种睡眠过程对应的有效睡眠时间的获取方法，包括：获取睡眠过程对应的觉醒时间；获取睡眠过程对应的睡眠开始时间和睡眠结束时间；根据所述睡眠结束时间和所述睡眠开始时间，得到初步的有效睡眠时间；将所述初步的有效睡眠时间减去所述觉醒时间，得到睡眠过程对应的有效睡眠时间。
其中，睡眠开始时间，指睡眠过程的开始时间；睡眠结束时间，指睡眠过程的结束时间。
例如，睡眠开始时间T1为22:00:00，睡眠结束时间T2为06:00:00，于是，初步的有效睡眠时间为：8小时，假设睡眠过程对应的觉醒时间WASO为0.5小时，于是，睡眠过程对应的有效睡眠时间TST为7.5小时，即睡眠过程对应的有效睡眠时间TST＝(T2-T1)-WASO。
步骤102B，计算所述有效睡眠时间、所述觉醒时间以及所述睡眠潜伏时间之和，得到睡眠过程对应的总睡眠时间。
其中，总睡眠时间，为从开始入睡到睡眠结束(即醒来)所经历的时间。例如，有效睡眠时间TST为6小时，觉醒时间WASO为0.5小时，睡眠潜伏时间SOL为0.2小时，则睡眠过程对应的总睡眠时间T为6.7小时。
步骤102C，根据所述有效睡眠时间和所述总睡眠时间，得到睡眠过程对应的睡眠效率。
例如，令有效睡眠时间为TST，总睡眠时间为T，则睡眠过程对应的睡眠效率SE＝TST/T＝TST/(TST+WASO+SOL)。
在一个实施例中，觉醒次数会对睡眠效率产生影响，比如，虽然睡眠效率很高，但是觉醒次数很多，每次觉醒的时间可能很短，但也会导致睡眠效率降低，因此，为了提高睡眠效率的计算精度，在计算睡眠效率时，应当考虑觉醒次数的影响。如图6所示，步骤102C所述根据所述有效睡眠时间和所述总睡眠时间，得到睡眠过程对应的睡眠效率，包括：
步骤102C1，获取所述觉醒时间对应的觉醒次数。
其中，觉醒次数，为睡眠过程中总共觉醒的次数。
步骤102C2，将所述有效睡眠时间除以所述总睡眠时间，得到初步睡眠效率。
其中，初步睡眠效率，为不考虑觉醒次数计算得到的睡眠效率。例如，有效睡眠时间为TST，总睡眠时间为T，则初步睡眠效率为：TST/T。
步骤102C3，根据所述觉醒时间对应的觉醒次数，得到次数影响参数。
其中，次数影响参数，为根据觉醒次数计算得到的参数，用于衡量觉醒次数对睡眠过程对应的睡眠效率的影响，觉醒次数越大，则次数影响参数对睡眠过程对应的睡眠效率的影响也越大，觉醒次数越小，则次数影响参数对睡眠过程对应的睡眠效率的影响也越小。
在一个实施例中，令觉醒次数为c，则次数影响参数为：
Figure BDA0002510857090000091
例如，n＝4。取次数影响参数为
Figure BDA0002510857090000092
的目的在于，如果直接将觉醒次数作为次数影响参数，那么，当用初步睡眠效率除以次数影响参数时，计算得到的睡眠过程对应的睡眠效率受觉醒次数的影响过大，所以，为了平衡觉醒次数对最终计算得到的睡眠过程对应的睡眠效率的影响，才选择将
Figure BDA0002510857090000101
作为次数影响参数。
其中，n可以通过下述方式得到：获取第一损失值；获取睡眠过程对应的血氧饱和度、有效睡眠时间、觉醒时间以及睡眠潜伏时间；获取所述觉醒时间对应的觉醒次数；计算所述有效睡眠时间、所述觉醒时间以及所述睡眠潜伏时间之和，得到睡眠过程对应的总睡眠时间；将所述有效睡眠时间除以所述总睡眠时间，得到初步睡眠效率；根据所述觉醒时间对应的觉醒次数c，得到次数影响参数
Figure BDA0002510857090000102
将所述初步睡眠效率除以所述次数影响参数，得到睡眠过程对应的睡眠效率；根据所述睡眠过程对应的睡眠效率、所述有效睡眠时间以及所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；将所述睡眠质量指数与所述睡眠过程对应的标准睡眠质量指数(预先根据该睡眠过程的具体情况设置好标准睡眠质量指数)进行比对，直至所述睡眠质量指数与所述标准睡眠质量指数的差值的绝对值小于所述第一损失值时，得到所述n。
步骤102C4，将所述初步睡眠效率除以所述次数影响参数，得到睡眠过程对应的睡眠效率。
例如，初步睡眠效率为TST/T，次数影响参数为：
Figure BDA0002510857090000103
于是，睡眠过程对应的睡眠效率为：
Figure BDA0002510857090000104
在一个实施例中，如图7所示，步骤104所述根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数，包括：
步骤104A，获取所述睡眠效率对应的效率影响系数。
其中，效率影响系数，用于衡量睡眠效率对计算睡眠质量指数的影响的大小，睡眠效率对计算睡眠质量指数的影响越大，则效率影响系数也越大；睡眠效率对计算睡眠质量指数的影响越小，则效率影响系数也越小。
步骤104B，获取所述有效睡眠时间对应的时间影响系数、参考睡眠时间和参考失眠时间。
其中，时间影响系数，用于衡量有效睡眠时间对计算睡眠质量指数的影响的大小，有效睡眠时间对计算睡眠质量指数的影响越大，则时间影响系数也越大；有效睡眠时间对计算睡眠质量指数的影响越小，则时间影响系数也越小；参考睡眠时间，为科学的有效睡眠时间，在该参考睡眠时间下进行睡眠，将具有正常、健康的身体；参考失眠时间，为失眠对应的睡眠时间的临界值，即当有效睡眠时间小于参考失眠时间时，则认为一定出现了失眠。
步骤104C，获取所述血氧饱和度对应的血氧影响系数和参考血氧饱和度。
其中，血氧影响系数，用于衡量血氧饱和度对计算睡眠质量指数的影响的大小，血氧饱和度对计算睡眠质量指数的影响越大，则血氧影响系数也越大；血氧饱和度对计算睡眠质量指数的影响越小，则血氧影响系数也越小；参考血氧饱和度，为没有受失眠影响时的血氧饱和度。
步骤104D，计算所述有效睡眠时间和所述参考失眠时间之差，得到睡眠时间增量。
其中，睡眠时间增量，用于衡量睡眠过程对应的有效睡眠时间与参考失眠时间的大小，从而通过大小比较，确定是否失眠。
例如，有效睡眠时间为TST，参考失眠时间为TSM，则睡眠时间增量为TST-TSM。可以看出，若有效睡眠时间小于参考失眠时间，则认为用户出现了失眠，此时，睡眠时间增量为负，由于睡眠时间增量为负，意味着计算得到的睡眠质量指数将较小，即用户越偏向于重度失眠；若有效睡眠时间大于参考失眠时间，则认为用户暂时还未出现失眠，此时，睡眠时间增量为正，由于睡眠时间增量为正，意味着计算得到的睡眠质量指数将相对较大，即用户越偏向于轻度失眠或未失眠。
步骤104E，计算所述血氧饱和度值和所述参考血氧饱和度之差，得到血氧饱和度增量。
其中，血氧饱和度增量，用于衡量睡眠过程对应的血氧饱和度与参考血氧饱和度的大小，从而通过大小比较，确定是否失眠。考虑到人在失眠或者严重失眠的情况下，血氧饱和度将明显低于参考血氧饱和度，因此，通过将睡眠过程对应的血氧饱和度与参考血氧饱和度进行大小比较，可以确定用户是否有失眠。
例如，血氧饱和度为SaO2，参考血氧饱和度为，MSaO2，于是，血氧饱和度增量为：SaO2-MSaO2。可以看出，若血氧饱和度小于参考血氧饱和度，则认为用户出现了失眠，此时，血氧饱和度增量为负，由于血氧饱和度增量为负，意味着计算得到的睡眠质量指数将较小，即用户越偏向于重度失眠；若血氧饱和度大于参考血氧饱和度，则认为用户暂时还未出现失眠，此时，血氧饱和度增量为正，由于血氧饱和度增量为正，意味着计算得到的睡眠质量指数将相对较大，即用户越偏向于轻度失眠或未失眠。
步骤104F，将所述睡眠效率乘以所述效率影响系数，得到效率质量指数。
例如，睡眠效率为SE，效率影响系数为h1，则效率质量指数为：SE×h1。
步骤104G，根据所述时间影响系数、所述参考睡眠时间和所述睡眠时间增量，得到时间质量指数。
例如，时间影响系数为h2，参考睡眠时间为TSH，于是，时间质量指数为：((TST-TSM)/TSH)×h2。
步骤104H，将所述血氧饱和度增量乘以所述血氧影响系数，得到血氧质量指数。
例如，血氧影响系数为h3，于是，血氧质量指数为：(SaO2-MSaO2)×h3。
步骤104I，计算所述效率质量指数、所述时间质量指数以及所述血氧质量指数之和，得到所述睡眠质量指数。
睡眠质量指数为：SE×h1+((TST-TSM)/TSH)×h2+(SaO2-MSaO2)×h3。示例性的，h1＝1，h2＝0.6，h3＝0.7。
在一个实施例中，提供了一种确定h1、h2以及h3的方法，具体包括：获取第二损失值；获取一个或多个目标睡眠过程对应的标准睡眠质量指数；“获取每个目标睡眠过程对应的睡眠效率、有效睡眠时间和血氧饱和度；获取所述睡眠效率对应的效率影响系数；获取所述有效睡眠时间对应的时间影响系数、参考睡眠时间和参考失眠时间；获取所述血氧饱和度对应的血氧影响系数和参考血氧饱和度；计算所述有效睡眠时间和所述参考失眠时间之差，得到睡眠时间增量；计算所述血氧饱和度值和所述参考血氧饱和度之差，得到血氧饱和度增量；将所述睡眠效率乘以所述效率影响系数，得到效率质量指数；根据所述时间影响系数、所述参考睡眠时间和所述睡眠时间增量，得到时间质量指数；将所述血氧饱和度增量乘以所述血氧影响系数，得到血氧质量指数；计算所述效率质量指数、所述时间质量指数以及所述血氧质量指数之和，得到每个目标睡眠过程对应的睡眠质量指数”；将计算得到的所述目标睡眠过程对应的睡眠质量指数与所述目标睡眠过程对应的标准睡眠质量指数进行比对，直至每个计算得到的所述目标睡眠过程对应的睡眠质量指数与所述目标睡眠过程对应的标准睡眠质量指数的差值的绝对值均小于所述第二损失值时，得到h1、h2以及h3。
在一个实施例中，考虑到翻身次数过多也会对睡眠质量产生影响，因此，为了增大最终计算得到的睡眠质量指数的准确率，需要考虑翻身次数。具体的，步骤104I所述计算所述效率质量指数、所述时间质量指数以及所述血氧质量指数之和，得到所述睡眠质量指数，包括：
步骤I1，获取所述睡眠过程对应的翻身次数和所述翻身次数对应的翻身系数。
其中，翻身次数，为整个睡眠过程中翻身的次数的和，需要说明的是，这里的翻身和觉醒有区别，这里的翻身只是用户单纯的翻个身，用户并没有醒来。例如，整个睡眠过程，用户翻身5次，则睡眠过程对应的翻身次数为：5。其中，翻身系数，用于衡量翻身次数对计算睡眠质量指数的影响的大小，翻身次数对计算睡眠质量指数的影响越大，则翻身系数也越大；翻身次数对计算睡眠质量指数的影响越小，则翻身系数也越小。
步骤I2，根据所述睡眠过程对应的翻身次数计算得到翻身影响参数。
其中，翻身影响参数，为根据翻身次数计算得到的参数，用于衡量翻身次数对计算睡眠质量指数的影响，翻身次数越大，则翻身影响参数对计算睡眠质量指数的影响越大，翻身次数越小，则翻身影响参数对计算睡眠质量指数的影响越小。
在一个实施例中，设翻身次数为d，若d大于d1，则翻身影响参数为：
Figure BDA0002510857090000142
其中，d1为预先设置的一个正整数，例如，d1＝10；n为预先设置的大于2的正整数，例如，n＝5；若d小于或等于d1，则翻身影响参数为：
Figure BDA0002510857090000141
其中，d0为预先设置的一个自然数，例如，d0＝0，或者，d0等于5。
步骤I3，将所述翻身影响参数与所述翻身次数对应的翻身系数相乘，得到翻身质量指数。
例如，翻身影响参数为Tu，翻身系数为h4，则翻身质量指数为Tu×h4。
步骤I4，根据所述效率质量指数、所述时间质量指数、所述血氧质量指数以及所述翻身质量指数，得到所述睡眠质量指数。
例如，睡眠质量指数为：SE×h1+((TST-TSM)/TSH)×h2+(SaO2-MSaO2)×h3-Tu×h4。示例性的，h1＝1，h2＝0.6，h3＝0.7，h4＝0.1。
在一个实施例中，提供一种确定睡眠开始时间、睡眠结束时间、开始觉醒时间、结束觉醒时间(根据开始觉醒时间、结束觉醒时间，可以计算得到本次觉醒所经历的时间，例如，本次开始觉醒时间为23:00:00，本次结束觉醒时间为23:20:00，则本次觉醒经历的时间为20分钟)、睡眠潜伏开始时间、睡眠潜伏结束时间(根据睡眠潜伏开始时间以及睡眠潜伏结束时间可以得到睡眠潜伏时间，例如，睡眠潜伏开始时间为23:00:00，睡眠潜伏结束时间为23:20:00，则睡眠潜伏时间为20分钟)以及翻身时间的方法。
具体的，在穿戴设备中设置三轴加速度传感器，预先对熟睡不动、睡眠开始、睡眠结束、开始觉醒、结束觉醒、睡眠潜伏开始、睡眠潜伏结束以及翻身八种状态下的三轴加速度数据进行检测，获取到多组状态数据，每组状态数据中包括熟睡不动对应的三轴加速度数据、睡眠开始对应的三轴加速度数据、睡眠结束对应的三轴加速度数据、开始觉醒对应的三轴加速度数据、结束觉醒对应的三轴加速度数据、睡眠潜伏开始对应的三轴加速度数据、睡眠潜伏结束对应的三轴加速度数据以及翻身对应的三轴加速度数据；根据所述多组状态数据，生成标准熟睡不动数据、标准睡眠开始数据、标准睡眠结束数据、标准开始觉醒数据、标准结束觉醒数据、标准睡眠潜伏开始数据、标准睡眠潜伏结束数据以及标准翻身数据，以通过生成的标准熟睡不动数据、标准睡眠开始数据、标准睡眠结束数据、标准开始觉醒数据、标准结束觉醒数据、标准睡眠潜伏开始数据、标准睡眠潜伏结束数据以及标准翻身数据作为熟睡不动、睡眠开始、睡眠结束、开始觉醒、结束觉醒、睡眠潜伏开始、睡眠潜伏结束以及翻身八种状态的数据参考；在实际应用过程中，获取到三轴加速度传感器检测到的睡眠过程对应的三轴加速度数据；根据“三轴加速度传感器检测到的睡眠过程对应的三轴加速度数据”，“每个三轴加速度数据的检测时间”，以及，“标准熟睡不动数据、标准睡眠开始数据、标准睡眠结束数据、标准开始觉醒数据、标准结束觉醒数据、标准睡眠潜伏开始数据、标准睡眠潜伏结束数据以及标准翻身数据”，确定睡眠开始时间、睡眠结束时间、开始觉醒时间、结束觉醒时间、睡眠潜伏开始时间、睡眠潜伏结束时间以及翻身时间。由于睡眠开始时间、睡眠结束时间、开始觉醒时间、结束觉醒时间、睡眠潜伏开始时间、睡眠潜伏结束时间以及翻身时间确定，于是，睡眠过程对应的有效睡眠时间、觉醒时间、睡眠潜伏时间、觉醒次数、翻身次数也即可确定。
在一个实施例中，不同的用户，其参考睡眠时间不同，例如，有的用户的参考睡眠时间为6小时，有的用户的参考睡眠时间为8小时，并且，不同用户，其在失眠时对应的失眠时间不同，有的用户睡眠少于4小时就认为出现失眠了，而有的用户睡眠小于5小时才认为出现了失眠，因此，为了体现个体化差异，如图8所示，步骤104B所述获取所述有效睡眠时间对应的时间影响系数、参考睡眠时间和参考失眠时间，包括：
步骤104B1，获取用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间。
其中，正常睡眠，睡眠过程中没有失眠现象的产生。
由于即使是同一用户，其在正常睡眠时的有效睡眠时间可能也略有差异，比如，有时候有效睡眠时间可能是6小时，有时候有效睡眠时间可能是6.2小时，因此，为了提高最终确定的参考睡眠时间的精度，需要获取到用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间。
步骤104B2，根据用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间确定所述参考睡眠时间。
示例性的，计算用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间的平均值，将所述平均值作为参考睡眠时间。例如，用户在正常睡眠时的3个有效睡眠时间为：6小时，6.2小时以及6.1小时，于是，计算得到的平均值为6.1小时，将6.1小时作为参考睡眠时间。
示例性的，在用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间中，去除异常的有效睡眠时间，得到多个剩余的有效睡眠时间；根据所述多个剩余的有效睡眠时间，确定所述参考睡眠时间。例如，用户在正常睡眠时的5个有效睡眠时间为：6小时，6.2小时，6.1小时，8小时以及9小时，其中，8小时以及9小时为异常的有效睡眠时间，将其去除，得到3个剩余的有效睡眠时间：6小时，6.2小时以及6.1小时，于是，根据3个剩余的有效睡眠时间计算得到平均值为6.1小时，将6.1小时作为参考睡眠时间。
步骤104B3，获取用户在失眠时的多个有效睡眠时间。
由于即使是同一用户，其在失眠时的有效睡眠时间可能也略有差异，比如，有时候即使失眠，用户的有效睡眠时间可能还是比较高，达到了5小时，但是，有时候用户可能有严重失眠，在严重失眠时候，用户的有效睡眠时间只有3小时，因此，为了提高最终确定的参考失眠时间的精度，需要获取到用户在失眠时的多个有效睡眠时间。
步骤104B4，根据用户在失眠时的多个有效睡眠时间确定所述参考失眠时间。
示例性的，计算用户在失眠时的多个有效睡眠时间的平均值，将所述平均值作为参考失眠时间。例如，用户在失眠时的2个有效睡眠时间为：5小时和3小时，于是，计算得到的平均值为4小时，将4小时作为参考失眠时间。
示例性的，在用户在失眠时的多个有效睡眠时间中，去除异常的有效睡眠时间，得到多个剩余的有效睡眠时间；根据所述多个剩余的有效睡眠时间，确定所述参考失眠时间。例如，用户在失眠时的5个有效睡眠时间为：2小时，1小时，5小时，4小时以及3小时，其中，2小时以及1小时为严重失眠，属于异常的有效睡眠时间，不利于计算临界失眠的参考失眠时间，因此，将其去除，得到3个剩余的有效睡眠时间：5小时，4小时以及3小时，于是，根据3个剩余的有效睡眠时间计算得到平均值为4小时，将4小时作为参考失眠时间。
在一个实施例中，用户一次失眠可能并不需要特殊的穴位刺激，第二天睡觉就能直接缓解，因此，为了确定用户是否真的有失眠习惯，需要获取到多个历史的睡眠数据和血氧饱和度。具体的，步骤102所述获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：获取多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度；根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度。
其中，历史睡眠过程，为历史的睡眠过程，比如，在今天之前的睡眠过程。
例如，假设获取到了3个历史睡眠过程对应的睡眠效率、有效睡眠时间和血氧饱和度，则根据3个历史睡眠过程对应的睡眠效率计算得到睡眠过程对应的睡眠效率，根据3个历史睡眠过程对应的有效睡眠时间计算得到睡眠过程对应的有效睡眠时间，根据3个历史睡眠过程对应的血氧饱和度计算得到睡眠过程对应的血氧饱和度，具体的，可计算3个历史睡眠过程对应的睡眠效率或者有效睡眠时间或者血氧饱和度的平均值，相应的，将所述平均值作为睡眠过程对应的睡眠效率或者有效睡眠时间或者血氧饱和度。
在一个实施例中，为了提高获取到的睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度的精度，需要从多个历史数据中剔除异常数据。所述根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，确定所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中的异常睡眠数据和异常血氧饱和度；从所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中去除所述异常睡眠数据和所述异常血氧饱和度；根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中剩余的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度。
其中，异常睡眠数据，为多个历史睡眠过程对应的睡眠数据中，与其他的睡眠数据有明显不同的睡眠数据；异常血氧饱和度，为多个历史睡眠过程对应的血氧饱和度中，与其他的血氧饱和度有明显不同的血氧饱和度。
例如，4个历史睡眠过程对应的睡眠效率为：0.5、0.4、0.1和0.2，则0.1和0.2均为异常的睡眠效率，剩余的睡眠效率为：0.5和0.4；4个历史睡眠过程对应的有效睡眠时间为：6小时、5小时、1小时和5.3小时，则1小时为异常的有效睡眠时间，剩余的有效睡眠时间为：6小时、5小时和5.3小时；4个历史睡眠过程对应的血氧饱和度为：0.95、0.4、0.8和0.94，则0.4为异常的血氧饱和度，剩余的血氧饱和度为：0.95、0.8和0.94；于是，计算得到睡眠过程对应的睡眠效率为：(0.5+0.4)/2＝0.45；计算得到睡眠过程对应的有效睡眠时间为：(6+5+5.3)/3＝5.43；计算得到睡眠过程对应的血氧饱和度为：(0.95+0.8+0.94)/3＝0.897。
如图9所示，提供了一种经皮神经调控策略生成虚拟装置900，具体包括：数据获取模块902，用于获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；指数确定模块904，用于根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；策略获取模块906，用于根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。
上述经皮神经调控策略生成虚拟装置，首先获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；然后根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；最后根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。可见，由于睡眠质量指数是根据睡眠效率、有效睡眠时间以及血氧饱和度三个参数确定的，从而实现了对睡眠质量的准确评估，并且，根据睡眠质量指数确定了经皮神经调控策略，用户可以通过该经皮神经调控策略对穴位进行电刺激，从而有效提升睡眠质量，解决睡眠问题。
在一个实施例中，所述数据获取模块902，具体用于：获取睡眠过程对应的有效睡眠时间、觉醒时间以及睡眠潜伏时间；计算所述有效睡眠时间、所述觉醒时间以及所述睡眠潜伏时间之和，得到睡眠过程对应的总睡眠时间；根据所述有效睡眠时间和所述总睡眠时间，得到睡眠过程对应的睡眠效率。
在一个实施例中，所述数据获取模块902，具体用于：获取所述觉醒时间对应的觉醒次数；将所述有效睡眠时间除以所述总睡眠时间，得到初步睡眠效率；根据所述觉醒时间对应的觉醒次数，得到次数影响参数；将所述初步睡眠效率除以所述次数影响参数，得到睡眠过程对应的睡眠效率。
在一个实施例中，所述指数确定模块904，具体用于：获取所述睡眠效率对应的效率影响系数；获取所述有效睡眠时间对应的时间影响系数、参考睡眠时间和参考失眠时间；获取所述血氧饱和度对应的血氧影响系数和参考血氧饱和度；计算所述有效睡眠时间和所述参考失眠时间之差，得到睡眠时间增量；计算所述血氧饱和度值和所述参考血氧饱和度之差，得到血氧饱和度增量；将所述睡眠效率乘以所述效率影响系数，得到效率质量指数；根据所述时间影响系数、所述参考睡眠时间和所述睡眠时间增量，得到时间质量指数；将所述血氧饱和度增量乘以所述血氧影响系数，得到血氧质量指数；计算所述效率质量指数、所述时间质量指数以及所述血氧质量指数之和，得到所述睡眠质量指数。
在一个实施例中，所述指数确定模块904，具体用于：获取用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间；根据用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间确定所述参考睡眠时间；获取用户在失眠时的多个有效睡眠时间；根据用户在失眠时的多个有效睡眠时间确定所述参考失眠时间。
在一个实施例中，所述数据获取模块902，具体用于：获取多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度；根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度。
在一个实施例中，所述数据获取模块902，具体用于：根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，确定所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中的异常睡眠数据和异常血氧饱和度；从所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中去除所述异常睡眠数据和所述异常血氧饱和度；根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中剩余的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度。
图10示出了一个实施例中经皮神经调控策略生成装置(实体装置，即设备)的内部结构图。该经皮神经调控策略生成装置具体可以是穿戴设备，还可以是将穿戴设备和针灸设备的功能集成于一体的装置，即该经皮神经调控策略生成装置在得到睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略之后，能够实现穴位的电刺激，帮助用户提升睡眠质量。如图10所示，该经皮神经调控策略生成装置包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该经皮神经调控策略生成装置的非易失性存储介质存储有操作系统，还可存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器实现经皮神经调控策略生成方法。该内存储器中也可储存有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，可使得处理器执行经皮神经调控策略生成方法。本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的经皮神经调控策略生成装置的限定，具体的经皮神经调控策略生成装置可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本申请提供的经皮神经调控策略生成方法可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图10所示的经皮神经调控策略生成装置上运行。经皮神经调控策略生成装置的存储器中可存储组成神经调控策略生成虚拟装置的各个程序模板。比如，数据获取模块902、指数确定模块904和策略获取模块906。
一种经皮神经调控策略生成装置，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。
上述经皮神经调控策略生成装置，首先获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；然后根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；最后根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。可见，由于睡眠质量指数是根据睡眠效率、有效睡眠时间以及血氧饱和度三个参数确定的，从而实现了对睡眠质量的准确评估，并且，根据睡眠质量指数确定了经皮神经调控策略，用户可以通过该经皮神经调控策略对穴位进行电刺激，从而有效提升睡眠质量，解决睡眠问题。
在一个实施例中，所述获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：获取睡眠过程对应的有效睡眠时间、觉醒时间以及睡眠潜伏时间；计算所述有效睡眠时间、所述觉醒时间以及所述睡眠潜伏时间之和，得到睡眠过程对应的总睡眠时间；根据所述有效睡眠时间和所述总睡眠时间，得到睡眠过程对应的睡眠效率。
在一个实施例中，所述根据所述有效睡眠时间和所述总睡眠时间，得到睡眠过程对应的睡眠效率，包括：获取所述觉醒时间对应的觉醒次数；将所述有效睡眠时间除以所述总睡眠时间，得到初步睡眠效率；根据所述觉醒时间对应的觉醒次数，得到次数影响参数；将所述初步睡眠效率除以所述次数影响参数，得到睡眠过程对应的睡眠效率。
在一个实施例中，所述获取睡眠过程对应的有效睡眠时间、觉醒时间以及睡眠潜伏时间，包括：获取睡眠过程对应的觉醒时间；获取睡眠过程对应的睡眠开始时间和睡眠结束时间；根据所述睡眠结束时间和所述睡眠开始时间，得到初步的有效睡眠时间；将所述初步的有效睡眠时间减去所述觉醒时间，得到睡眠过程对应的有效睡眠时。
在一个实施例中，所述根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数，包括：获取所述睡眠效率对应的效率影响系数；获取所述有效睡眠时间对应的时间影响系数、参考睡眠时间和参考失眠时间；获取所述血氧饱和度对应的血氧影响系数和参考血氧饱和度；计算所述有效睡眠时间和所述参考失眠时间之差，得到睡眠时间增量；计算所述血氧饱和度值和所述参考血氧饱和度之差，得到血氧饱和度增量；将所述睡眠效率乘以所述效率影响系数，得到效率质量指数；根据所述时间影响系数、所述参考睡眠时间和所述睡眠时间增量，得到时间质量指数；将所述血氧饱和度增量乘以所述血氧影响系数，得到血氧质量指数；计算所述效率质量指数、所述时间质量指数以及所述血氧质量指数之和，得到所述睡眠质量指数。
在一个实施例中，所述获取所述有效睡眠时间对应的时间影响系数、参考睡眠时间和参考失眠时间，包括：获取用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间；根据用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间确定所述参考睡眠时间；获取用户在失眠时的多个有效睡眠时间；根据用户在失眠时的多个有效睡眠时间确定所述参考失眠时间。
在一个实施例中，所述获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：获取多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度；根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度。
在一个实施例中，所述根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，确定所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中的异常睡眠数据和异常血氧饱和度；从所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中去除所述异常睡眠数据和所述异常血氧饱和度；根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中剩余的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度。
在一个实施例中，提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。
上述计算机可读存储介质，首先获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；然后根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；最后根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量。可见，由于睡眠质量指数是根据睡眠效率、有效睡眠时间以及血氧饱和度三个参数确定的，从而实现了对睡眠质量的准确评估，并且，根据睡眠质量指数确定了经皮神经调控策略，用户可以通过该经皮神经调控策略对穴位进行电刺激，从而有效提升睡眠质量，解决睡眠问题。
在一个实施例中，所述获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：获取睡眠过程对应的有效睡眠时间、觉醒时间以及睡眠潜伏时间；计算所述有效睡眠时间、所述觉醒时间以及所述睡眠潜伏时间之和，得到睡眠过程对应的总睡眠时间；根据所述有效睡眠时间和所述总睡眠时间，得到睡眠过程对应的睡眠效率。
在一个实施例中，所述根据所述有效睡眠时间和所述总睡眠时间，得到睡眠过程对应的睡眠效率，包括：获取所述觉醒时间对应的觉醒次数；将所述有效睡眠时间除以所述总睡眠时间，得到初步睡眠效率；根据所述觉醒时间对应的觉醒次数，得到次数影响参数；将所述初步睡眠效率除以所述次数影响参数，得到睡眠过程对应的睡眠效率。
在一个实施例中，所述获取睡眠过程对应的有效睡眠时间、觉醒时间以及睡眠潜伏时间，包括：获取睡眠过程对应的觉醒时间；获取睡眠过程对应的睡眠开始时间和睡眠结束时间；根据所述睡眠结束时间和所述睡眠开始时间，得到初步的有效睡眠时间；将所述初步的有效睡眠时间减去所述觉醒时间，得到睡眠过程对应的有效睡眠时。
在一个实施例中，所述根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数，包括：获取所述睡眠效率对应的效率影响系数；获取所述有效睡眠时间对应的时间影响系数、参考睡眠时间和参考失眠时间；获取所述血氧饱和度对应的血氧影响系数和参考血氧饱和度；计算所述有效睡眠时间和所述参考失眠时间之差，得到睡眠时间增量；计算所述血氧饱和度值和所述参考血氧饱和度之差，得到血氧饱和度增量；将所述睡眠效率乘以所述效率影响系数，得到效率质量指数；根据所述时间影响系数、所述参考睡眠时间和所述睡眠时间增量，得到时间质量指数；将所述血氧饱和度增量乘以所述血氧影响系数，得到血氧质量指数；计算所述效率质量指数、所述时间质量指数以及所述血氧质量指数之和，得到所述睡眠质量指数。
在一个实施例中，所述获取所述有效睡眠时间对应的时间影响系数、参考睡眠时间和参考失眠时间，包括：获取用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间；根据用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间确定所述参考睡眠时间；获取用户在失眠时的多个有效睡眠时间；根据用户在失眠时的多个有效睡眠时间确定所述参考失眠时间。
在一个实施例中，所述获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：获取多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度；根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度。
在一个实施例中，所述根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，确定所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中的异常睡眠数据和异常血氧饱和度；从所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中去除所述异常睡眠数据和所述异常血氧饱和度；根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中剩余的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度。
需要说明的是，上述经皮神经调控策略生成方法、经皮神经调控策略生成虚拟装置、经皮神经调控策略生成装置及计算机可读存储介质属于一个总的发明构思，经皮神经调控策略生成方法、经皮神经调控策略生成虚拟装置、经皮神经调控策略生成装置及计算机可读存储介质实施例中的内容可相互适用。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种经皮神经调控策略生成装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现经皮神经调控策略生成方法，所述经皮神经调控策略生成方法包括：
获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，所述睡眠数据包括睡眠效率和有效睡眠时间；
根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数；
根据所述睡眠质量指数，得到所述睡眠质量指数对应的经皮神经调控策略，以通过所述经皮神经调控策略提升睡眠质量；
其中，所述根据所述睡眠效率、所述有效睡眠时间和所述血氧饱和度确定睡眠质量指数，包括：
获取所述睡眠效率对应的效率影响系数；
获取所述有效睡眠时间对应的时间影响系数、参考睡眠时间和参考失眠时间；
获取所述血氧饱和度对应的血氧影响系数和参考血氧饱和度；
计算所述有效睡眠时间和所述参考失眠时间之差，得到睡眠时间增量；
计算所述血氧饱和度和所述参考血氧饱和度之差，得到血氧饱和度增量；
将所述睡眠效率乘以所述效率影响系数，得到效率质量指数；
根据所述时间影响系数、所述参考睡眠时间和所述睡眠时间增量，得到时间质量指数；
将所述血氧饱和度增量乘以所述血氧影响系数，得到血氧质量指数；
计算所述效率质量指数、所述时间质量指数以及所述血氧质量指数之和，得到所述睡眠质量指数；
其中，所述计算所述效率质量指数、所述时间质量指数以及所述血氧质量指数之和，得到所述睡眠质量指数，包括：
获取所述睡眠过程对应的翻身次数和所述翻身次数对应的翻身系数；
根据所述睡眠过程对应的翻身次数计算得到翻身影响参数，其中，所述翻身影响参数基于如下算法得到：
Figure FDA0003502164170000021
其中，Tu为翻身影响参数，d为翻身次数，d1为预先设置的一个正整数，d0为预先设置的一个自然数，n为预先设置的大于2的正整数；
将所述翻身影响参数与所述翻身次数对应的翻身系数相乘，得到翻身质量指数；
根据所述效率质量指数、所述时间质量指数、所述血氧质量指数以及所述翻身质量指数，得到所述睡眠质量指数。
2.如权利要求1所述的经皮神经调控策略生成装置，其特征在于，所述获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：
获取睡眠过程对应的有效睡眠时间、觉醒时间以及睡眠潜伏时间；
计算所述有效睡眠时间、所述觉醒时间以及所述睡眠潜伏时间之和，得到睡眠过程对应的总睡眠时间；
根据所述有效睡眠时间和所述总睡眠时间，得到睡眠过程对应的睡眠效率。
3.如权利要求2所述的经皮神经调控策略生成装置，其特征在于，所述根据所述有效睡眠时间和所述总睡眠时间，得到睡眠过程对应的睡眠效率，包括：
获取所述觉醒时间对应的觉醒次数；
将所述有效睡眠时间除以所述总睡眠时间，得到初步睡眠效率；
根据所述觉醒时间对应的觉醒次数，得到次数影响参数；
将所述初步睡眠效率除以所述次数影响参数，得到睡眠过程对应的睡眠效率。
4.如权利要求2所述的经皮神经调控策略生成装置，其特征在于，所述获取睡眠过程对应的有效睡眠时间、觉醒时间以及睡眠潜伏时间，包括：
获取睡眠过程对应的觉醒时间；
获取睡眠过程对应的睡眠开始时间和睡眠结束时间；
根据所述睡眠结束时间和所述睡眠开始时间，得到初步的有效睡眠时间；
将所述初步的有效睡眠时间减去所述觉醒时间，得到睡眠过程对应的有效睡眠时间。
5.如权利要求1所述的经皮神经调控策略生成装置，其特征在于，所述获取所述有效睡眠时间对应的时间影响系数、参考睡眠时间和参考失眠时间，包括：
获取用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间；
根据用户在正常睡眠时的多个有效睡眠时间确定所述参考睡眠时间；
获取用户在失眠时的多个有效睡眠时间；
根据用户在失眠时的多个有效睡眠时间确定所述参考失眠时间。
6.如权利要求1所述的经皮神经调控策略生成装置，其特征在于，所述获取睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：
获取多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度；
根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度。
7.如权利要求6所述的经皮神经调控策略生成装置，其特征在于，所述根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，包括：
根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度，确定所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中的异常睡眠数据和异常血氧饱和度；
从所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中去除所述异常睡眠数据和所述异常血氧饱和度；
根据所述多个历史睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度中剩余的睡眠数据和血氧饱和度，得到睡眠过程对应的睡眠数据和血氧饱和度。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序为权利要求1中涉及的被执行时能够实现所述经皮神经调控策略生成方法的计算机程序。
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