CN112535464A - 基于pai的状态评估方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

基于pai的状态评估方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112535464A
CN112535464A CN202011519609.1A CN202011519609A CN112535464A CN 112535464 A CN112535464 A CN 112535464A CN 202011519609 A CN202011519609 A CN 202011519609A CN 112535464 A CN112535464 A CN 112535464A
Authority
CN
China
Prior art keywords
heart rate
pai
time
value
sleep
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.)
Withdrawn
Application number
CN202011519609.1A
Other languages
English (en)
Inventor
李亚楠
朱国康
李佳
俞轶
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Anhui Huami Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Anhui Huami Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Anhui Huami Information Technology Co Ltd filed Critical Anhui Huami Information Technology Co Ltd
Priority to CN202011519609.1A priority Critical patent/CN112535464A/zh
Publication of CN112535464A publication Critical patent/CN112535464A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/02405—Determining heart rate variability
    • 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
    • A61B5/4809—Sleep detection, i.e. determining whether a subject is asleep or not
    • 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
    • A61B5/4812—Detecting sleep stages or cycles
    • 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
    • A61B5/4815—Sleep quality
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Anesthesiology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

本申请提出一种基于PAI的状态评估方法、装置、设备和存储介质，涉及数据处理技术领域，其中，方法包括：根据用户的基础信息和目标时间段的心率数据计算个人运动机能指数PAI值；获取目标时间段中目标睡眠时间段内的各个单位时间实时心率和基准心率；计算每个单位时间实时心率与基准心率的心率差值，获取每个单位时间心率差值；对根据每个单位时间心率差值进行处理，获取睡眠质量分数值，并根据睡眠质量分数值和PAI值计算目标时间段的状态评估分数值。由此，通过睡眠质量和PAI值对用户在目标时间段的状态进行量化评估，提高用户状态评估的准确性。

Description

基于PAI的状态评估方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于PAI的状态评估方法、装置、设备 和存储介质。
背景技术
目前，相关研究中对于睡眠质量的评估主要着眼于不同睡眠阶段在睡眠中所占比例， 或者分析个体睡眠期间心率变异率的变化来评估身体恢复情况。
然而，相关技术对于睡眠质量的评估基本都是依据睡眠期间各种睡眠阶段所占比例来 评估睡眠质量，对于睡眠质量的评估无法实时进行，以及无法对用户整个状态进行评估。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决上述提到的技术问题之一。
为此，本申请的第一个目的在于提出一种基于PAI的状态评估方法，解决了现有技术 中基于PAI的状态评估方式效率低且不够全面的技术问题，通过睡眠质量和PAI值对用户 在目标时间段的状态进行量化评估，提高用户状态评估的准确性。
本申请的第二个目的在于提出一种基于PAI的状态评估装置。
本申请的第三个目的在于提出一种计算机设备。
本申请的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种基于PAI的状态评估方法，包括：
根据用户的基础信息和目标时间段的心率数据计算个人运动机能指数PAI值；
获取所述目标时间段中目标睡眠时间段内的各个单位时间实时心率和基准心率；
计算每个单位时间实时心率与所述基准心率的心率差值，获取每个单位时间心率差值；
对根据所述每个单位时间心率差值进行处理，获取睡眠质量分数值，并根据所述睡眠 质量分数值和所述PAI值计算所述目标时间段的状态评估分数值。
在本申请的一个实施例中，所述获取所述目标睡眠时间段内的基准心率，包括：
获取穿戴设备采集的静息心率；或，
计算所述目标睡眠时间段内的平均心率；或，
获取所述用户的历史平均心率。
在本申请的一个实施例中，所述对根据所述每个单位时间心率差值进行处理，获取睡 眠质量分数值，包括；
对所述每个单位时间心率差值进行归一化处理，获取归一化心率差值；
对所述归一化心率差值进行处理，根据处理结果和所述目标睡眠时间段，获取所述睡 眠质量分数值。
在本申请的一个实施例中，所述根据所述睡眠质量分数值和所述PAI值计算所述目标 时间段的状态评估分数值，包括：
获取所述睡眠质量分数值对应的第一权重系数；
获取所述PAI值对应的第二权重系数；其中，所述第一权重系数和所述第二权重系数 的和为1；
分别对所述睡眠质量分数值和所述PAI值进行归一化处理后，与对应的所述第一权重 系数和所述第二权重系数进行相乘后相加处理，获取所述状态评估分数值。
在本申请的一个实施例中，所述的方法，还包括：获取多个用户的入睡时间样本和起 床时间样本；
计算多个所述入睡时间样本的平均入睡时间；
计算多个所述起床时间样本的平均起床时间；
根据所述平均入睡时间和所述平均起床时间，确定所述目标睡眠时间段。
为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种基于PAI的状态评估装置，包括：
第一计算模块，用于根据用户的基础信息和目标时间段的心率数据计算个人运动机能 指数PAI值；
第一获取模块，用于获取所述目标时间段中目标睡眠时间段内的各个单位时间实时心 率和基准心率；
第二计算模块，用于计算每个单位时间实时心率与所述基准心率的心率差值，获取每 个单位时间心率差值；
处理模块，用于对根据所述每个单位时间心率差值进行处理，获取睡眠质量分数值；
第三计算模块，用于根据所述睡眠质量分数值和所述PAI值计算所述目标时间段的状 态评估分数值。
在本申请的一个实施例中，所述获取模块，具体用于：
获取穿戴设备采集的静息心率；或，
计算所述目标睡眠时间段内的平均心率；或，
获取所述用户的历史平均心率。
在本申请的一个实施例中，所述处理模块，具体用于；
对所述每个单位时间心率差值进行归一化处理，获取归一化心率差值；
对所述归一化心率差值进行处理，根据处理结果和所述目标睡眠时间段，获取所述睡 眠质量分数值。
在本申请的一个实施例中，所述第三计算模块，具体用于：
获取所述睡眠质量分数值对应的第一权重系数；
获取所述PAI值对应的第二权重系数；其中，所述第一权重系数和所述第二权重系数 的和为1；
分别对所述睡眠质量分数值和所述PAI值进行归一化处理后，与对应的所述第一权重 系数和所述第二权重系数进行相乘后相加处理，获取所述状态评估分数值。
在本申请的一个实施例中，所述的装置，还包括：
第二获取模块，用于获取多个用户的入睡时间样本和起床时间样本；
第四计算模块，用于获计算多个所述入睡时间样本的平均入睡时间；
第五计算模块，用于计算多个所述起床时间样本的平均起床时间；
确定模块，用于根据所述平均入睡时间和所述平均起床时间，确定所述目标睡眠时间 段。
为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括：存储器、处理 器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计 算机程序时，实现如上述实施例所描述的基于PAI的状态评估方法。
为了实现上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质， 当所述存储介质中的指令由处理器被执行时，使得处理器能够实现如上述实施例所描述的 基于PAI的状态评估方法。
本申请提供的技术方案，至少具有如下有益技术效果：
根据用户的基础信息和目标时间段的心率数据计算个人运动机能指数PAI值；获取目 标时间段中目标睡眠时间段内的各个单位时间实时心率和基准心率；计算每个单位时间实 时心率与基准心率的心率差值，获取每个单位时间心率差值；对根据每个单位时间心率差 值进行处理，获取睡眠质量分数值，并根据睡眠质量分数值和PAI值计算目标时间段的状 态评估分数值。由此，通过睡眠质量和PAI值对用户在目标时间段的状态进行量化评估， 提高用户状态评估的准确性。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明 显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显 和容易理解，其中：
图1为本申请实施例所提供的一种基于PAI的状态评估方法的流程示意图；
图2为本申请实施例所提供的另一种基于PAI的状态评估方法的流程示意图；
图3为本申请实施例所提供的又一种基于PAI的状态评估方法的流程示意图；
图4为本申请实施例所提供的实时心率与静息心率的偏差示例图；
图5为本申请实施例所提供的心率差值归一化的示例图；
图6为本申请实施例所提供的积分效果的示例图；
图7为本申请实施例提供的一种基于PAI的状态评估装置的结构示意图；
图8为本申请实施例提供的另一种基于PAI的状态评估装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同 或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描 述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的基于PAI的状态评估方法、装置、设备和存储介质。 其中，本申请实施例的基于PAI的状态评估方法的执行主体，可以是任意便携式终端设备， 该终端设备可以是手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备等具有各种操作系统的硬 件设备，该穿戴式设备可以是智能手环、智能手表、智能眼镜等。
图1为本申请实施例所提供的一种基于PAI的状态评估方法的流程示意图。如图1所 示，该基于PAI的状态评估方法包括：
步骤101，根据用户的基础信息和目标时间段的心率数据计算个人运动机能指数PAI 值。
在本申请实施例中，PAI(Personal Activity Intelligence，个人运动智能指数)可以量化 用户过去一段时间(比如一周)的有效运动，即当足量的、能够有效提升心率的运动发生 时PAI值得以增加。
在本申请实施例中，通过智能佩戴设备等接收用户输入的基础信息，比如年龄、性别、 体重等基础信息，以及通过智能佩戴设备等中设置的传感器获取心率数据，比如静息心率、 分钟级心率等，具体根据应用场景选择获取。
在本申请实施例中，根据用户的基础信息和目标时间段的心率数据计算个人运动机能 指数PAI值的方式有很多种，举例说明如下：
第一种示例，相关专利CN107077523A通过公式(1)-(8)根据年龄、性别、静息心 率和实时心率进行计算个人运动机能指数PAI。
具体地：
Figure BDA0002849067540000051
V＝a2，1，3+a2，1，4(1-e-Z) (2)
Figure BDA0002849067540000052
Figure BDA0002849067540000053
Figure BDA0002849067540000054
HRth＝RHR+HRR×0.2 (6)
HRR＝MHR-RHR (7)
MHR＝a2，1，6-a2，1，7×age (8)
其中，HR(t)是实时心率；T是积分时间；RHR表示用户的静息心率；age表示用户的年龄；{a2，1，i|i＝1，2，...，7}是一组系数，系数针对不同人群需要经过统计校准。
因此，在心率超过某个阈值并维持一段时间的情况下，判断这段时间内用户心脏机能 得到了有效锻炼，因此PAI值加分，相应健康风险会降低。
其中，比如PAI值计算时公式(3)内的积分时间T为7天，计分周期为1天，即每天对前7天数据积分计算输出一个PAI值，每个用户的输出为向量型序列值。
第二种示例，根据性别、动态心率、最大心率和静息心率通过相关公式、模型计算获 取个人运动机能指数PAI。
步骤102，获取目标时间段中目标睡眠时间段内的各个单位时间实时心率和基准心率。
在本申请实施例中，目标时间段可以根据应用场景需要选择设置，比如为1天。
在本申请实施例中，确定目标睡眠时间段的方式有很多种，可以根据应用场景需要选 择设置，作为一种示例，比如图2所示：
步骤201，获取多个用户的入睡时间样本和起床时间样本。
步骤202，计算多个所入睡时间样本的平均入睡时间，计算多个起床时间样本的平均 起床时间。
步骤203，根据平均入睡时间和平均起床时间，确定目标睡眠时间段。
具体地，以目标时间段为1天为例，不同用户之间入睡和起床时间的差异性，同样睡 眠时间的人群睡眠的收益可能差异性很大，相关技术中，入睡时间应在9:00pm-0:00am之 间，起床时间应在入睡时间7-9小时之后。因此，本申请的目标睡眠时间段指某个人群当中的平均入睡时间到平均起床时间，对于个人来说，凡是在核心睡眠时间段以内的睡眠才被称为有效睡眠，否则被当作无效睡眠。由此，进一步提高睡眠质量分数值计算的准确性。
在本申请实施例中，可以通过智能佩戴设备采集目标睡眠时间段内的各个单位时间实 时心率和基准心率，其中，每单位时间可以是每分钟、每秒钟，具体根据应用场景设置。
在本申请实施例中，获取目标睡眠时间段内的基准心率的方式有很多种，举例说明如 下：
第一种示例，获取穿戴设备采集的静息心率。
第二种示例，计算目标睡眠时间段内的平均心率。
第三种示例，获取用户的历史平均心率。
步骤103，计算每个单位时间实时心率与基准心率的心率差值，获取每个单位时间心 率差值。
步骤104，对根据每个单位时间心率差值进行处理，获取睡眠质量分数值，并根据睡 眠质量分数值和PAI值计算目标时间段的状态评估分数值。
在本申请实施例中，计算每个单位时间实时心率与基准心率的心率差值，即每单位时 间实时心率减去基准心率的差值，为每个单位时间心率差值。
可以理解的是，使用基准心率比如静息心率和夜间睡眠实时心率结合判断睡眠期间人 体处于交感神经系统或者副交感神经系统主导的状态，从而判断人体是否处于恢复的状态， 恢复程度则以实时心率与基准心率偏差的程度来估计。
具体地，当副交感神经系统调整占主导时，心率低，心率变异率高，可以认为是一个 恢复/放松的阶段；当交感神经调整占主导时，心率提升，心率变异率一般会低于其基准线 水平，可以认为这个阶段存在一定的压力因素。
在本申请实施例中，对根据每个单位时间心率差值进行处理，获取睡眠质量分数值的 方式有很多种，举例说明如下。
第一种示例，对每个单位时间心率差值进行归一化处理，获取归一化心率差值；对归 一化心率差值进行取幂并进行积分处理，根据积分结果和目标睡眠时间段，获取睡眠质量 分数值。
第二种示例，对每个单位时间心率差值进行归一化处理，获取归一化心率差值；对归 一化心率差值进行取幂，获取取幂后的函数对应的总面积值和目标睡眠时间段，获取睡眠 质量分数值。
在本申请实施例中，根据睡眠质量分数值和PAI值计算所述目标时间段的状态评估分 数值的方式有很多种，举例说明如下。
第一种示例，获取睡眠质量分数值对应的第一权重系数，获取PAI值对应的第二权重 系数；其中，第一权重系数和所述第二权重系数的和为1；分别对睡眠质量分数值和所述PAI值进行归一化处理后，与对应的第一权重系数和第二权重系数进行相乘后相加处理，获取状态评估分数值。
第二种示例，计算睡眠质量分数值和PAI值的平均值作为状态评估分数值。
综上，本实施例的基于PAI的状态评估方法，通过根据用户的基础信息和目标时间段 的心率数据计算个人运动机能指数PAI值；获取目标时间段中目标睡眠时间段内的各个单 位时间实时心率和基准心率；计算每个单位时间实时心率与基准心率的心率差值，获取每 个单位时间心率差值；对根据每个单位时间心率差值进行处理，获取睡眠质量分数值，并 根据睡眠质量分数值和PAI值计算目标时间段的状态评估分数值。由此，通过睡眠质量和 PAI值对用户在目标时间段的状态进行量化评估，提高用户状态评估的准确性。
为了本领域人员更加清楚上述过程，结合图3进行详细说明。
图3为本申请实施例所提供的又一种基于PAI的状态评估方法的流程示意图。如图3 所示，该基于PAI的状态评估方法包括：
步骤301，根据用户的基础信息和目标时间段的心率数据计算个人运动机能指数PAI 值。
在本申请实施例中，PAI(Personal Activity Intelligence，个人运动智能指数)可以量化 用户过去一段时间(比如一周)的有效运动，即当足量的、能够有效提升心率的运动发生 时PAI值得以增加。
在本申请实施例中，通过智能佩戴设备等接收用户输入的基础信息，比如年龄、性别、 体重等基础信息，以及通过智能佩戴设备等中设置的传感器获取心率数据，比如静息心率、 分钟级心率等，具体根据应用场景选择获取。
在本申请实施例中，根据用户的基础信息和目标时间段的心率数据计算个人运动机能 指数PAI值的方式有很多种，举例说明如下：
第一种示例，通过公式(1)-(8)根据年龄、性别、静息心率和实时心率进行计算个人运动机能指数PAI。
具体地：
Figure BDA0002849067540000071
V＝a2，1，3+a2，1，4(1-e-Z) (2)
Figure BDA0002849067540000072
Figure BDA0002849067540000081
Figure BDA0002849067540000082
HRth＝RHR+HRR×0.2 (6)
HRR＝MHR-RHR (7)
MHR＝a2，1，6-a2，1，7×age (8)
其中，HR(t)是实时心率；T是积分时间；RHR表示用户的静息心率；age表示用户的年龄；{a2，1，i|i＝1，2，...，7}是一组系数，系数针对不同人群需要经过统计校准。
因此，在心率超过某个阈值并维持一段时间的情况下，判断这段时间内用户心脏机能 得到了有效锻炼，因此PAI值加分，相应健康风险会降低。
其中，比如PAI值计算时公式(3)内的积分时间T为7天，计分周期为1天，即每天对前7天数据积分计算输出一个PAI值，每个用户的输出为向量型序列值。
第二种示例，根据性别、动态心率、最大心率和静息心率通过相关公式、模型计算获 取个人运动机能指数PAI。
步骤302，获取目标时间段中目标睡眠时间段内的各个单位时间实时心率和静息心率。
步骤303，计算每个单位时间实时心率与静息心率的心率差值，获取每个单位时间心 率差值。
步骤304，对每个单位时间心率差值进行归一化处理，获取归一化心率差值，对归一 化心率差值进行处理，根据处理结果和目标睡眠时间段，获取睡眠质量分数值。
步骤305，获取睡眠质量分数值对应的第一权重系数，获取PAI值对应的第二权重系 数，分别对睡眠质量分数值和PAI值进行归一化处理后，与对应的第一权重系数和第二权 重系数进行相乘后相加处理，获取状态评估分数值。
具体地，目标睡眠时间段实时心率变化记为HR(t)，如图4，睡眠时的心率检测为能够 获取每一分钟的心率，使得结果会更加准确，更符合人睡眠结束后的实际体验。
具体地，计算每分钟实时心率与静息心率差值，得到实时心率与静息心率的偏差程度， 如图4：dHR(t)＞0时，表示身体处于副交感神经系统占主导的恢复状态，dHR(t)＜0时，表 示身体处于交感神经系统占主导的状态，身体恢复程度降低；其中，dHR(t)＝RHR-HR(t)。
具体地，对每分钟心率差值做归一化，实现将心率差值归一化到[-1，1]区间内，如图5 所示，为了保证后续取差值的幂运算中数值避免过大，进而保证最终分数不至于过大，
Figure BDA0002849067540000083
具体地，对归一化心率差值取自然底数e的幂，然后积分并进行平均更具体地，对归 一化心率差值取自然底数e的幂是基于睡眠阶段身体整体是处于恢复的状态的，即使是交 感神经系统占主导也存在一定程度的恢复，区别在于恢复的程度多少。对归一化心率差值 取幂值之后能够保证最终得到的分数始终大于0，积分效果如图6所示曲线下的黑色部分 即积分结果；其中，v(t)＝exp(normaldHR(t))，
Figure BDA0002849067540000091
具体地，上式中的到的积分值V即表示身体恢复程度，再根据时长对分值做平均，M＝t2-t1，
Figure BDA0002849067540000092
最后结合PAI、睡眠质量分数值得到一个整体状态的状态评估分数值：
Figure BDA0002849067540000093
其中，dHR(t)表示静息心率与夜间睡眠的实时心率随时间变化的心率差值；maxdHR表 示心率差值可能的最大值，可以默认为255；normaldHR(t)表示标准化之后的随时间变化 的心率差值；v(t)表示差值的自然底数e的幂；V是对v(t)的积分；M是积分开始时间和结束时间间隔的分钟数；RSS即最终的睡眠质量分数值；δ表示最终分数中PAI分数 所占比例，且用到的PAI是当天的PAI值；α，β分别是PAI和RSS的归一化参数，可以 根据实际分数区间进行确定。
由此，基于夜间睡眠的实时心率和静息心率对身体恢复情况评估，进而对睡眠质量进 行打分，实时评估睡眠质量，并结合PAI可以对状态进行评估，提高用户状态评估的准确 性。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种基于PAI的状态评估装置。
图7为本申请实施例提供的一种基于PAI的状态评估装置的结构示意图。
如图7所示，该基于PAI的状态评估装置包括：第一计算模块701、第一获取模块702、 第二计算模块703、处理模块704和第三计算模块705。其中，
第一计算模块701，用于根据用户的基础信息和目标时间段的心率数据计算个人运动 机能指数PAI值。
第一获取模块702，用于获取所述目标时间段中目标睡眠时间段内的各个单位时间实 时心率和基准心率。
第二计算模块703，用于计算每个单位时间实时心率与所述基准心率的心率差值，获 取每个单位时间心率差值。
处理模块704，用于对根据所述每个单位时间心率差值进行处理，获取睡眠质量分数 值。
第三计算模块705，用于根据所述睡眠质量分数值和所述PAI值计算所述目标时间段 的状态评估分数值。
在本申请的一个实施例中，第一获取模块702，具体用于：获取穿戴设备采集的静息 心率；和/或，计算所述目标睡眠时间段内的平均心率；和/或，获取所述用户的历史平均心 率。
在本申请的一个实施例中，处理模块704，具体用于；对所述每个单位时间心率差值 进行归一化处理，获取归一化心率差值；对所述归一化心率差值进行取幂并进行积分处理， 根据积分结果和所述目标睡眠时间段，获取所述睡眠质量分数值。
在本申请的一个实施例中，第三计算模块705，具体用于：获取所述睡眠质量分数值 对应的第一权重系数；获取所述PAI值对应的第二权重系数；其中，所述第一权重系数和所述第二权重系数的和为1；分别对所述睡眠质量分数值和所述PAI值进行归一化处理后，与对应的所述第一权重系数和所述第二权重系数进行相乘后相加处理，获取所述状态评估分数值。
在本申请的一个实施例中，在本申请的一个实施例中，如图8所示，在如图7所示的基础上，该装置还包括：第二获取模块706、第四计算模块707、第五计算模块708和确定 模块709。
第二获取模块706，用于获取多个用户的入睡时间样本和起床时间样本。
第四计算模块707，用于获计算多个所述入睡时间样本的平均入睡时间。
第五计算模块708，用于计算多个所述起床时间样本的平均起床时间。
确定模块709，用于根据所述平均入睡时间和所述平均起床时间，确定所述目标睡眠 时间段。
需要说明的是，前述对基于PAI的状态评估方法实施例的解释说明也适用于该实施例 的基于PAI的状态评估装置，此处不再赘述。
综上，本实施例的基于PAI的状态评估装置，通过根据用户的基础信息和目标时间段 的心率数据计算个人运动机能指数PAI值；获取目标时间段中目标睡眠时间段内的各个单 位时间实时心率和基准心率；计算每个单位时间实时心率与基准心率的心率差值，获取每 个单位时间心率差值；对根据每个单位时间心率差值进行处理，获取睡眠质量分数值，并 根据睡眠质量分数值和PAI值计算目标时间段的状态评估分数值。由此，通过睡眠质量和 PAI值对用户在目标时间段的状态进行量化评估，提高用户状态评估的准确性。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在 所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时， 实现如上述实施例所述的基于PAI的状态评估方法。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储 介质中的指令由处理器被执行时，使得能够执行上述实施例所述的基于PAI的状态评估方 法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、 或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点 包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必 须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结 合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示 或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两 个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个 或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分， 并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序， 包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的 实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实 现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令 执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行 系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设 备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布 线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只 读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及 便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述 程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行 编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储 在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实 施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或 固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技 术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离 散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可 编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可 以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中， 该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各 个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既 可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以 软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读 取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了 本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制， 本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种基于PAI的状态评估方法，其特征在于，包括：
根据用户的基础信息和目标时间段的心率数据计算个人运动机能指数PAI值；
获取所述目标时间段中目标睡眠时间段内的各个单位时间实时心率和基准心率；
计算每个单位时间实时心率与所述基准心率的心率差值，获取每个单位时间心率差值；
对根据所述每个单位时间心率差值进行处理，获取睡眠质量分数值，并根据所述睡眠质量分数值和所述PAI值计算所述目标时间段的状态评估分数值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标睡眠时间段内的基准心率，包括：
获取穿戴设备采集的静息心率；或，
计算所述目标睡眠时间段内的平均心率；或，
获取所述用户的历史平均心率。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对根据所述每个单位时间心率差值进行处理，获取睡眠质量分数值，包括；
对所述每个单位时间心率差值进行归一化处理，获取归一化心率差值；
对所述归一化心率差值进行处理，根据处理结果和所述目标睡眠时间段，获取所述睡眠质量分数值。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述睡眠质量分数值和所述PAI值计算所述目标时间段的状态评估分数值，包括：
获取所述睡眠质量分数值对应的第一权重系数；
获取所述PAI值对应的第二权重系数；其中，所述第一权重系数和所述第二权重系数的和为1；
分别对所述睡眠质量分数值和所述PAI值进行归一化处理后，与对应的所述第一权重系数和所述第二权重系数进行相乘后相加处理，获取所述状态评估分数值。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取多个用户的入睡时间样本和起床时间样本；
计算多个所述入睡时间样本的平均入睡时间；
计算多个所述起床时间样本的平均起床时间；
根据所述平均入睡时间和所述平均起床时间，确定所述目标睡眠时间段。
6.一种基于PAI的状态评估装置，其特征在于，包括：
第一计算模块，用于根据用户的基础信息和目标时间段的心率数据计算个人运动机能指数PAI值；
第一获取模块，用于获取所述目标时间段中目标睡眠时间段内的各个单位时间实时心率和基准心率；
第二计算模块，用于计算每个单位时间实时心率与所述基准心率的心率差值，获取每个单位时间心率差值；
处理模块，用于对根据所述每个单位时间心率差值进行处理，获取睡眠质量分数值；
第三计算模块，用于根据所述睡眠质量分数值和所述PAI值计算所述目标时间段的状态评估分数值。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，具体用于：
获取穿戴设备采集的静息心率；或，
计算所述目标睡眠时间段内的平均心率；或，
获取所述用户的历史平均心率。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于；
对所述每个单位时间心率差值进行归一化处理，获取归一化心率差值；
对所述归一化心率差值进行处理，根据处理结果和所述目标睡眠时间段，获取所述睡眠质量分数值。
9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第三计算模块，具体用于：
获取所述睡眠质量分数值对应的第一权重系数；
获取所述PAI值对应的第二权重系数；其中，所述第一权重系数和所述第二权重系数的和为1；
分别对所述睡眠质量分数值和所述PAI值进行归一化处理后，与对应的所述第一权重系数和所述第二权重系数进行相乘后相加处理，获取所述状态评估分数值。
10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：
第二获取模块，用于获取多个用户的入睡时间样本和起床时间样本；
第四计算模块，用于获计算多个所述入睡时间样本的平均入睡时间；
第五计算模块，用于计算多个所述起床时间样本的平均起床时间；
确定模块，用于根据所述平均入睡时间和所述平均起床时间，确定所述目标睡眠时间段。
11.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-5中任一所述的基于PAI的状态评估方法。
12.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的基于PAI的状态评估方法。
CN202011519609.1A 2020-12-21 2020-12-21 基于pai的状态评估方法、装置、设备和存储介质 Withdrawn CN112535464A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011519609.1A CN112535464A (zh) 2020-12-21 2020-12-21 基于pai的状态评估方法、装置、设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011519609.1A CN112535464A (zh) 2020-12-21 2020-12-21 基于pai的状态评估方法、装置、设备和存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112535464A true CN112535464A (zh) 2021-03-23

Family

ID=75019330

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011519609.1A Withdrawn CN112535464A (zh) 2020-12-21 2020-12-21 基于pai的状态评估方法、装置、设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112535464A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116269221A (zh) * 2023-02-21 2023-06-23 广东壹健康健康产业集团股份有限公司 一种针对人体身心气血评测装置及系统

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09294731A (ja) * 1996-05-07 1997-11-18 Matsushita Electric Ind Co Ltd 睡眠モニター装置と目覚まし装置
WO2005118516A2 (en) * 2004-05-26 2005-12-15 Endothelix, Inc. Method and apparatus for determining health condition
US20160022193A1 (en) * 2014-07-24 2016-01-28 Sackett Solutions & Innovations, LLC Real time biometric recording, information analytics and monitoring systems for behavioral health management
CN105725977A (zh) * 2016-04-08 2016-07-06 上海卓易科技股份有限公司 一种检测用户睡眠状态的方法及装置
CN105748043A (zh) * 2016-02-17 2016-07-13 安徽华米信息科技有限公司 睡眠质量监测方法及装置、可穿戴设备
CN106725326A (zh) * 2016-12-28 2017-05-31 天津众阳科技有限公司 基于人体hrv测量的睡眠质量评估系统及方法
US20170199189A1 (en) * 2014-06-28 2017-07-13 Relevance Health System for assessing global wellness
JP2017123897A (ja) * 2016-01-12 2017-07-20 セイコーエプソン株式会社 生体情報処理システム、電子機器、プログラム及び生体情報処理システムの制御方法
CN107077523A (zh) * 2014-03-20 2017-08-18 比特斯达克有限公司 健康风险指标确定
CN109394174A (zh) * 2017-08-18 2019-03-01 美的集团股份有限公司 睡眠状态判别方法、装置、计算机设备和可读存储介质
CN110148060A (zh) * 2019-04-15 2019-08-20 深圳壹账通智能科技有限公司 基于健康数据的保费调整方法、装置、设备及存储介质
CN111281341A (zh) * 2020-02-04 2020-06-16 乐歌信息科技(上海)有限公司 一种睡眠评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN111700590A (zh) * 2020-06-25 2020-09-25 北京大众益康科技有限公司 睡眠采集调控系统及方法
CN111956197A (zh) * 2020-09-18 2020-11-20 深圳市爱都科技有限公司 睡眠状态检测方法和装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09294731A (ja) * 1996-05-07 1997-11-18 Matsushita Electric Ind Co Ltd 睡眠モニター装置と目覚まし装置
WO2005118516A2 (en) * 2004-05-26 2005-12-15 Endothelix, Inc. Method and apparatus for determining health condition
CN107077523A (zh) * 2014-03-20 2017-08-18 比特斯达克有限公司 健康风险指标确定
US20170199189A1 (en) * 2014-06-28 2017-07-13 Relevance Health System for assessing global wellness
US20160022193A1 (en) * 2014-07-24 2016-01-28 Sackett Solutions & Innovations, LLC Real time biometric recording, information analytics and monitoring systems for behavioral health management
JP2017123897A (ja) * 2016-01-12 2017-07-20 セイコーエプソン株式会社 生体情報処理システム、電子機器、プログラム及び生体情報処理システムの制御方法
CN105748043A (zh) * 2016-02-17 2016-07-13 安徽华米信息科技有限公司 睡眠质量监测方法及装置、可穿戴设备
CN105725977A (zh) * 2016-04-08 2016-07-06 上海卓易科技股份有限公司 一种检测用户睡眠状态的方法及装置
CN106725326A (zh) * 2016-12-28 2017-05-31 天津众阳科技有限公司 基于人体hrv测量的睡眠质量评估系统及方法
CN109394174A (zh) * 2017-08-18 2019-03-01 美的集团股份有限公司 睡眠状态判别方法、装置、计算机设备和可读存储介质
CN110148060A (zh) * 2019-04-15 2019-08-20 深圳壹账通智能科技有限公司 基于健康数据的保费调整方法、装置、设备及存储介质
CN111281341A (zh) * 2020-02-04 2020-06-16 乐歌信息科技(上海)有限公司 一种睡眠评估方法、装置、电子设备及存储介质
CN111700590A (zh) * 2020-06-25 2020-09-25 北京大众益康科技有限公司 睡眠采集调控系统及方法
CN111956197A (zh) * 2020-09-18 2020-11-20 深圳市爱都科技有限公司 睡眠状态检测方法和装置、电子设备及存储介质

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116269221A (zh) * 2023-02-21 2023-06-23 广东壹健康健康产业集团股份有限公司 一种针对人体身心气血评测装置及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107595245A (zh) 一种睡眠管理方法、系统及终端设备
JP3923035B2 (ja) 生体状態分析装置及び生体状態分析方法
US9731184B2 (en) Exercise assistive device
CN111387960A (zh) 运动监控方法和体力监控方法
US11406304B2 (en) Systems and methods for physiological sign analysis
JP3788126B2 (ja) 睡眠状態判定装置
EP3643227A1 (en) Minimum heart rate value approximation
CN106470601A (zh) 用于确定和显示睡眠恢复水平的系统和方法
CN111657855B (zh) 睡眠评估和睡眠唤醒方法及装置和电子设备
Park et al. Prediction of daily mental stress levels using a wearable photoplethysmography sensor
CN112535464A (zh) 基于pai的状态评估方法、装置、设备和存储介质
CN113679369B (zh) 一种心率变异性的评估方法、智能穿戴设备及存储介质
US20200359958A1 (en) Sleep sufficiency estimation device and sleep sufficiency estimation method
CN112951368A (zh) 基于pai的运动信息评估方法、装置、设备和存储介质
CN111311466B (zh) 安全控制方法及装置
CN112890777A (zh) 一种基于心肺耦合的睡眠状态分期方法、装置及计算机可读存储介质
CN105662394B (zh) 一种向用户提示信息的方法和装置
CN114010185B (zh) 一种呼吸障碍的监测方法、装置、设备及介质
CN112656371A (zh) 一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测方法及系统
EP3821793A1 (en) A method for determining the risk of a user waking up in an undesirable state
JPWO2020166239A1 (ja) 睡眠時無呼吸症候群判定装置、睡眠時無呼吸症候群判定方法、及び、睡眠時無呼吸症候群判定プログラム
CN113095140B (zh) 基于Q-Learning的移动终端传感器调度方法
US20240090829A1 (en) Evaluation of sleep data
CN118121190B (zh) 日常活动等级计算方法及相关装置
CN117064400A (zh) 睡眠状态识别系统、方法及睡眠干预系统

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
CB02 Change of applicant information

Address after: 230051 No. 01, 5th floor, building B2, Zhongan chuanggu Science Park, No. 900, Wangjiang West Road, high tech Zone, Hefei City, Anhui Province

Applicant after: Anhui huami Health Technology Co.,Ltd.

Address before: Room 189, building H2, phase II, innovation industrial park, 2800 innovation Avenue, high tech Zone, Hefei City, Anhui Province

Applicant before: ANHUI HUAMI INTELLIGENT TECHNOLOGY CO.,LTD.

CB02 Change of applicant information
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20210323

WW01 Invention patent application withdrawn after publication