CN113208563A - 睡眠监测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质 - Google Patents

睡眠监测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质 Download PDF

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CN113208563A CN202110465959.2A CN202110465959A CN113208563A CN 113208563 A CN113208563 A CN 113208563A CN 202110465959 A CN202110465959 A CN 202110465959A CN 113208563 A CN113208563 A CN 113208563A
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Abstract

本申请涉及一种睡眠监测方法，其中，该睡眠监测方法包括：获取实时睡眠数据，所述实时睡眠数据包括实时脑电信号数据以及实时人体生理体征数据；获取历史睡眠数据，所述历史睡眠数据存储在数据库中，所述历史睡眠数据包括历史脑电信号数据以及历史人体生理体征数据；基于所述实时睡眠数据以及所述历史睡眠数据生成睡眠分析报告，所述睡眠分析报告至少包括睡眠评估结果以及生理数据监测结果。通过本申请，解决了睡眠监测时仅有脑波监测装置，可参考数据较少，难以更清晰认知当前身体睡眠状况的问题，实现了当监测睡眠时，既能参考脑电数据又能参考人体生理体征数据，从而提高睡眠监测状态判断的准确度的技术效果。

Description

睡眠监测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及睡眠监测领域，特别是涉及一种睡眠监测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着社会的发展，人们对睡眠质量越来越重视，因此，睡眠监测技术也随之发展，如何有效实时监测睡眠质量和状态也就成了人们较为关心的问题，在睡眠医学领域上一般采用多导睡眠脑电图(PSG)对人体睡眠状态进行监测，该方法可以通过脑电以及一系列信号对测试者的睡眠质量进行评估。针对于此，市面上推出了便携式可以进行脑电监测的设备，可以读取用户脑波，以判断用户的情绪和注意力以及身体状态。但仅仅读取到使用者脑波，可参考数据较少，使用者难以基于此更清晰的认知当前身体的睡眠状况。
目前针对相关技术睡眠监测技术仅能对脑波进行监测，参考数据较少，睡眠状况判断效果不佳的问题，尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种睡眠监测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质，已至少解决相关技术中睡眠监测时仅有对脑波进行检测，可参考数据较少，难以更清晰认知当前身体睡眠状况的问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种睡眠监测方法，包括：获取实时睡眠数据，所述实时睡眠数据包括实时脑电信号数据以及实时人体生理体征数据；获取历史睡眠数据，所述历史睡眠数据存储在数据库中，所述历史睡眠数据包括历史脑电信号数据以及历史人体生理体征数据；基于所述实时睡眠数据以及所述历史睡眠数据生成睡眠分析报告，所述睡眠分析报告至少包括睡眠评估结果以及生理数据监测结果。
在其中一个实施例中，所述获取实时睡眠数据还包括：对所述脑电信号进行预处理，所述预处理至少包括去噪。
在其中一个实施例中，所述人体生理体征数据包括脉率信号数据、体温信号数据、体位信号数据以及血氧信号数据。
在其中一个实施例中，所述基于所述实时睡眠数据以及所述历史睡眠数据生成睡眠分析报告包括：获取使用者生理特征，所述生理特征包括性别、年龄、身高、体重；基于所述使用者生理特征、所述实时睡眠数据以及所述历史睡眠数据生成所述睡眠分析报告。
在其中一个实施例中，所述睡眠监测方法还包括：基于所述实时睡眠数据，判断用户的睡眠状态；基于所述睡眠状态获取对应的助眠音乐并进行播放。
在其中一个实施例中，所述睡眠监测方法还包括：基于所述实时睡眠数据，判断用户的睡眠状态；基于所述睡眠状态对用户施加对应的助眠经颅微电流。
在其中一个实施例中，所述睡眠监测方法还包括：监测所述实时睡眠数据是否在预设睡眠数据阈值范围内，若所述实时睡眠数据不在所述预设睡眠数据阈值范围内，则生成睡眠数据获取异常信息。
第二方面，本申请实施例提供了一种睡眠监测装置，包括：
实时数据获取模块：获取实时睡眠数据，所述实时睡眠数据包括实时脑电信号数据以及实时人体生理体征数据；
历史数据获取模块：获取历史睡眠数据，所述历史睡眠数据存储在数据库中，所述历史睡眠数据包括历史脑电信号数据以及历史人体生理体征数据；
数据分析模块：基于所述实时睡眠数据以及所述历史睡眠数据生成睡眠分析报告，所述睡眠分析报告至少包括睡眠评估结果以及生理数据监测结果。
第三方面，本申请实施例提供了一种睡眠监测系统，包括脑电监测设备和信号处理设备，所述脑电监测设备与所述信号处理设备连接，其中：
所述脑电监测设备包括采集装置和通信装置，所述采集装置与所述通信装置连接，所述通信装置与所述信号处理设备连接；
所述采集装置包括脑电采集模块以及生理信号采集模块，所述脑电采集模块以及所述生理信号采集模块分别与所述通信装置相连，所述脑电采集模块用于采集脑电信号数据，所述生理信号采集模块用于采集人体生理体征数据，并将所述脑电信号数据以及所述人体生理体征数据发送至所述通信装置；所述通信装置传递所述脑电信号数据以及所述人体生理体征数据给所述信号处理设备；
所述信号处理设备用于接收所述脑电信号数据以及所述人体生理体征数据，并基于所述待脑电信号数据以及所述人体生理体征数据生成所述睡眠分析报告。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以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第一方面所述的睡眠监测方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的睡眠监测方法。
相比于相关技术，本申请实施例提供的睡眠监测方法，获取实时睡眠数据，所述实时睡眠数据包括实时脑电信号数据以及实时人体生理体征数据；获取历史睡眠数据，所述历史睡眠数据存储在数据库中，所述历史睡眠数据包括历史脑电信号数据以及历史人体生理体征数据；基于所述实时睡眠数据以及所述历史睡眠数据生成睡眠分析报告，所述睡眠分析报告至少包括睡眠评估结果以及生理数据监测结果。解决了睡眠监测时仅有脑波监测装置，可参考数据较少，难以更清晰认知当前身体睡眠状况的问题，实现了当监测睡眠时，既能参考脑电数据又能参考人体生理体征数据，从而提高睡眠监测状态判断的准确度的技术效果。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是本申请一个实施例中睡眠监测方法的流程示意图；
图2是本申请一个实施例中睡眠监测方法的信号采集示意图；
图3是本申请一个实施例中睡眠监测方法的睡眠评分图；
图4是本申请一个实施例中睡眠监测方法的生理数据检测结果图；
图5是本申请一个实施例中睡眠监测方法的综合睡眠分析报告图；
图6是本申请一个实施例中睡眠监测方法的助眠音乐播放图；
图7是本申请一个实施例中睡眠监测方法的开始睡眠监测功能图；
图8是本申请一个实施例中睡眠监测方法的睡眠监测时人体生理体征数据显示图；
图9是根据本申请实施例的睡眠监测装置的结构框图；
图10是根据本申请实施例的睡眠监测系统的结构框图；
图11是本申请实施例的采集装置的结构框图；
图12是本申请实施例的电极贴片的结构示意图；
图13是本申请实施例的生理信号采集模块的结构框图；
图14是本申请实施例的脑电监测设备的结构框图；
图15是本申请另一实施例的脑电监测设备的结构框图；
图16是本申请其中一些实施例的脑电监测设备的结构框图；
图17是本申请实施例的脑电监测设备的结构示意图；
图18是本申请实施例的计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。
在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。
除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。
在睡眠医学领域上一般采用多导睡眠脑电图(PSG)实现对人体睡眠状态的监测。该方法的监测项目除了包括测试者的脑电(EEG)信号外，还包括心电(ECG)、肌电(EMG)、眼电(EOG)等十数个通道的生理信号，并通过生理参数法来对测试者的睡眠质量进行评估。这种非侵入式的监测方法是最为直接、最为经典，同时也是对测试者造成不舒适感最少的方法。医院一般使用专业的睡眠监测仪来对病患进行睡眠监测，虽可以获取较为精确的诊断结果，但由于医院的设备资源较为紧张而求诊病患通常较多，导致供求不足。此外，由于医院自身压抑的就诊环境，会对患者产生不良的影响，从而影响睡眠监测的质量。另一种方式是使用便携式睡眠监测设备，其采用脑电信号作为分析数据来源。通过对人体睡眠各阶段的脑电生理数据进行记录，包含各种重要的生理和病理信息。睡眠时，由于大脑对外界刺激的反应减少，一些在清醒状态下不容易被发觉的潜在疾病，特别是大脑疾病，在睡眠时就会显露出来，而且在不同睡眠阶段显露的程度会有所不同。因此，通过对睡眠脑电进行一系列处理以发现与睡眠相关的病理现象，可对这类疾病的预防与治疗提供参考与借鉴。
但仅仅读取到使用者脑波，对于使用者来说，可参考数据较少，使用者难以基于此更清晰的认知当前身体的睡眠状况，基于此，本申请的目的是可以同时通过脑电信号数据以及人体生理体征数据对睡眠进行监测。
请参阅图1，图1为本申请一个实施例中睡眠监测方法的流程示意图。
S101，获取实时睡眠数据，实时睡眠数据包括实时脑电信号数据以及实时人体生理体征数据；
本实施例中，实时对被采集者进行睡眠数据获取，可以理解的，本申请睡眠监测的主要信号来源是脑电监测设备，因此获取的睡眠数据中存在脑电信号数据，采集脑电信号的方法如图2所示，图2为本申请一个实施例中睡眠监测方法的信号采集示意图。另外，仅通过脑电信号数据对人体睡眠状况进行判断时，还可以对人体生理体征数据进行参考，同时基于脑电信号数据和人体生理体征数据对人体睡眠状态进行判断。
S102，获取历史睡眠数据，历史睡眠数据存储在数据库中，历史睡眠数据包括历史脑电信号数据以及历史人体生理体征数据；
可以理解的，对人体睡眠状态判断的数据不仅仅只有实时的睡眠数据，还可以有历史睡眠数据，基于历史睡眠数据，可以与实时睡眠数据进行比较，判断人体睡眠状态的变化，基于多个睡眠状态的变化，可以生成更清楚，可信度更高的睡眠分析报告，另外，还可以获取上几次对睡眠监测的睡眠数据，基于长期多次的睡眠分析，可以生成阶段性睡眠分析报告。因此，本申请中，同时获取实时睡眠数据和历史睡眠数据，再生成睡眠分析报告。
S103，基于实时睡眠数据以及历史睡眠数据生成睡眠分析报告，睡眠分析报告至少包括睡眠评估结果以及生理数据监测结果。
本实施例中，可以理解的，将实时睡眠数据与历史睡眠数据结合，假如该用户尚未有历史睡眠数据，则匹配相似生理数据模型的睡眠数据，即相同年龄段、近似体征等的模型睡眠数据，作为该用户的历史睡眠数据，经过处理和分析，生成睡眠分析报告，可以是通过云端服务器对数据进行处理和分析，也可以是通过处理器进行处理和分析，另外，生成的睡眠分析报告至少包括阶段性睡眠的睡眠质量评估结果以及生理数据监测结果，还可以有睡眠评分、睡眠状态报告以及睡眠质量建议等，睡眠分析报告可以通过终端操作页面显示，还可以通过其他可显示睡眠分析报告的方式展示。睡眠评分图如图3所示，生理数据监测结果图如图4所示，综合睡眠分析报告如图5所示。
上述睡眠监测方法，首先获取实时睡眠数据，实时睡眠数据包括实时脑电信号数据以及实时人体生理特征数据，接着获取历史睡眠数据，历史睡眠数据是存储在数据库中的睡眠数据，历史睡眠数据包括历史脑电信号数据以及历史人体生理特征数据，接着基于实时睡眠数据和历史睡眠数据睡眠分析报告，睡眠分析报告至少包括睡眠评估结果以及生理数据检测结果。实现了当监测睡眠时，既能对脑电信号进行监测，还可以对人体体征数据进行监测，有效地提高了监测睡眠时的准确度，而且通过睡眠分析报告中的睡眠评估结果以及生理数据检测结果，可以更清晰的认知当前身体的睡眠状况。
在另一个实施例中，获取实时睡眠数据还包括：对脑电信号进行预处理，预处理至少包括去噪。
可以理解的，由于脑电信号十分微弱，因此在其采集过程中可能会受到一些外部因素的干扰而产生噪声，例如眼电、心电和肌电。此外，其他未知干扰源也可能会对脑电的获取产生影响，例如空间电磁分布、设备自身噪声干扰、外部电磁活动干扰等。因此需要对脑电信号进行预处理，预处理的过程至少包括去噪，去噪后的睡眠数据可以提高对睡眠监测的准确率。
在其中一个实施例中，人体生理体征数据包括脉率信号数据、体温信号数据、体位信号数据以及血氧信号数据。
本实施例中，采集人体生理体征数据可以通过采集脉率信号数据、体温信号数据、体位信号数据以及血氧信号数据综合判断人体睡眠时的生理体征数据，同时，通过体位信号数据还可以判断人体在睡眠时的睡眠体位，进而可以综合分析生理体征数据对于睡眠质量以及睡眠状态的影响，另外，还可以采集其他人体生理体征数据以供分析。
在其中一些实施例中，不同生理特征的使用者，睡眠状态判断标准不同，因此在生成睡眠分析报告时，还可以获取使用者的生理特征，基于使用者的生理特征、实时睡眠数据以及历史睡眠数据生成更匹配使用者目前生理特征的睡眠分析报告，除了性别、年龄、身高、体重，还可以获取其他生理特征用于参考，使得分析报告更有说服力，可信度更高。
在另一个实施例中，睡眠监测方法还包括：基于实时睡眠数据，判断用户的睡眠状态；基于睡眠状态获取对应的助眠音乐并进行播放。
如图6所示，图6为本申请一个实施例中睡眠监测方法的助眠音乐播放图。本实施例中，实时采集脑电信息，并将脑电信息上传至服务器，经过运算分析得出脑电信号对应使用者大脑当前的睡眠状态，睡眠状态的计算参照国际通用的算法，分为清醒期W、浅睡I期N1、浅睡II期N2、深睡期N3和快速眼动睡眠(REM)五种睡眠模式，根据当前睡眠状态预演下一个睡眠分期及其特征频率，匹配相同频率的音乐，并播放助眠音乐，使得使用者更易的进入下一个睡眠状态，提高睡眠质量。
在另一个实施例中，睡眠监测方法还包括：基于实时睡眠数据，判断用户的睡眠状态；基于睡眠状态对用户施加对应的助眠经颅微电流。
可以理解的，通过实时采集脑电信息，并将脑电信息上传至服务器，经过运算分析得出脑电信号对应使用者大脑当前的睡眠状态，并匹配当前睡眠状态适合的助眠经颅微电流，使得使用者提高睡眠质量，保证睡眠状态。
在其中一个实施例中，睡眠监测方法还包括：监测实时睡眠数据是否在预设睡眠数据阈值范围内，若实时睡眠数据不在预设睡眠数据阈值范围内，则生成睡眠数据获取异常信息。
本实施例中，在获取实时睡眠数据时，还需要判断睡眠数据是否在预设数据范围内，保证使用者处于正常睡眠状态或正常佩戴状态，若睡眠数据不在预设数据范围内，则生成睡眠数据获取异常信息，或生成报警信息。
在另一个实施例中，睡眠监测方法还包括以手机等设备为载体的APP应用，APP包括起始页面，以及各功能页面，各功能页面在起始页面上可以通过图标一键切换，如图7所示，图7是本申请一个实施例中睡眠监测方法的开始睡眠监测功能图。另外，APP应用启动时，默认开启睡眠监测功能模块，当用户将采集装置佩戴在身体上时，APP上图标显示“已连接”字样，再点击“开始检测”图标，即可启动睡眠检测模块，当用户进入睡眠监测状态后，APP实时显示脑电指标。显示的内容来自脑电采集模块采集到的脑电信号，经过云端服务器或处理器进行处理，最终形成波形图的方式，并同步上传云端服务器中。同时，人体生理体征数据也通过各类传感器实时采集并显示，包括心率、血氧、额温和体位，如图8所示，图8为睡眠监测时人体生理体征数据显示图。当用户结束睡眠后，点击结束监测按钮，所获取的脑电信号波形图将通过睡眠分期算法进行运算，并结合人体生理体征信号，最终输出睡眠质量报告。包括：睡眠评分，采用五个维度信息去对睡眠评分：睡眠分期、入睡时长、实际睡眠时间、睡眠效率、睡眠体位。另外，还包括睡眠提醒以及智能唤醒等功能，帮助用户提高睡眠质量。
需要说明的是，在本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，在本实施例中不再赘述。
图9是根据本申请实施例的睡眠监测装置的结构框图，如图9所示，该装置包括：实时数据获取模块10、历史数据获取模块20、数据分析模块30。
实时数据获取模块10，用于获取实时睡眠数据，实时睡眠数据包括实时脑电信号数据以及实时人体生理体征数据；
实时数据获取模块10，还用于对脑电信号进行预处理，预处理至少包括去噪。
历史数据获取模块20，用于获取历史睡眠数据，历史睡眠数据存储在数据库中，历史睡眠数据包括历史脑电信号数据以及历史人体生理体征数据；
数据分析模块30，用于基于实时睡眠数据以及历史睡眠数据生成睡眠分析报告，睡眠分析报告至少包括睡眠评估结果以及生理数据监测结果。
数据分析模块30，还用于获取使用者生理特征，生理特征包括性别、年龄、身高、体重；基于使用者生理特征、实时睡眠数据以及历史睡眠数据生成睡眠分析报告。
睡眠监测装置，还包括：助眠音乐播放模块、助眠经颅微电流施加模块，异常数据信息生成模块；
助眠音乐播放模块，用于基于实时睡眠数据，获取助眠音乐并进行播放。
助眠经颅微电流施加模块，用于基于实时睡眠数据，对用户施加实时睡眠数据对应的助眠经颅微电流。
异常数据信息生成模块，用于监测实时睡眠数据是否在预设睡眠数据阈值范围内，若实时睡眠数据不在预设睡眠数据阈值范围内，则生成睡眠数据获取异常信息。
需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本实施例还提供了一种睡眠监测系统。图10是根据本申请实施例的睡眠监测系统的结构框图，如图10所示，该睡眠监测系统包括脑电监测设备410和信号处理设备420，所述脑电监测设备410与所述信号处理设备420连接，其中：所述脑电监测设备410包括采集装置510和通信装置520，所述采集装置510与所述通信装置连接520，所述通信装置520与所述信号处理设备420连接；所述采集装置510用于采集实时睡眠数据，所述实时睡眠数据包括实时脑电信号数据以及实时人体生理体征数据，并将所述实时睡眠数据发送至所述通信装置520；所述通信装置520传递所述实时睡眠数据给所述信号处理设备420；所述信号处理设备420用于接收所述实时睡眠数据，并基于历史睡眠数据与所述实时睡眠数据生成所述睡眠分析报告。
可以理解的，本实施例中睡眠监测系统包括脑电监测设备和信号处理设备，脑电监测设备用于采集和监测脑电信号和人体生理体征数据，信号处理设备用于接收实时脑电信号数据和人体生理体征数据，并基于历史睡眠数据和实时睡眠数据生成睡眠分析报告，其中，脑电监测设备包括主要用于采集实时脑电信号数据和人体生理体征数据的采集装置，还有用于将采集到的实时脑电信号数据和实时人体生理体征数据发送至信号处理设备的通信装置，当获取到实时睡眠数据和历史睡眠数据时，便可以对其进行分析，获取睡眠分析报告，接着可以基于分析结果，对使用者的睡眠情况进行监测，有效的地提高了监测睡眠时的准确度，可以更清晰的认知当前身体的睡眠状况。
在一个实施例中，图11是根据本申请实施例的采集装置510的结构框图；如图11所示，采集装置510包括电极对610；电极对610包括两个采集电极710和一个参考电极720，采集电极710与参考电极720分别与通信装置520连接；采集电极710用于采集作用脑电信号，并将作用脑电信号发送至通信装置520；参考电极720用于采集参考脑电信号，并将参考脑电信号发送至通信装置520；通信装置520用于将作用脑电信号和参考脑电信号发送至信号处理设备420，可以理解的，本申请实施例中利用采集装置510采集脑电信号，采集装置510由电极对610组成，每组电极对610包括两个采集电极710和一个参考电极720，采集电极710用于采集人体高低点位脑电波信号，参考电极720用于采集人体零电位脑电波信号，基于此，电极对610可以通过接触人体表面采集到可用于判断的脑电波信号。
在另一个实施例中，图12是根据本申请另一个实施例的电极贴片的结构示意图，如图12所示，电极贴片上包括四个按扣，电极贴片通过按扣连接采集电极与参考电极，电极贴上有粘性，可固定在额头上。
在其中一个实施例中，图13是根据本申请实施例的生理信号采集模块820的结构框图；如图13所示，生理信号采集模块820包括脉率传感器910、体温传感器920、体位传感器930以及血氧传感器940，脉率传感器910、体温传感器920、体位传感器930以及血氧传感器940分别与通信装置520连接；脉率传感器910用于采集脉率信号，并将脉率信号发送至通信装置520；体温传感器920用于采集体温信号，并将体温信号发送至通信装置520；体位传感器930用于采集体位信号，并将体位信号发送至通信装置520；血氧传感器940用于采集血氧信号，并将血氧信号发送至通信装置520，本实施例中，生理信号采集模块820可以通过脉率传感器910、体温传感器920、体位传感器930以及血氧传感器940来采集使用者的脉率、体温、体位和血氧。在其他实施例中，还可以有其他传感器，用来监测其他人体体征数据，有利于更全面的对使用者进行监测。
在其中一个实施例中，图14是根据本申请实施例的脑电监测设备410的结构框图，如图14所示，脑电监测设备410还包括滤波装置530；滤波装置530分别与采集装置510以及通信装置520连接；滤波装置530用于接收脑电信号，并过滤脑电信号中的干扰信号，得到待分析脑电信号，将待分析脑电信号发送至通信装置520，可以理解的，通过滤波装置530对采集装置510采集到的脑电信号进行滤波处理，目的是消除人体其他部位电波信号的干扰，有利于信号处理设备420更有效的对采集到的脑电信号进行分析。
在其中一个实施例中，图15是根据本申请另一实施例的脑电监测设备410的结构框图，如图15所示，脑电监测设备410还包括显示装置740；显示装置740与通信装置520连接；信号处理设备420还用于接收脑电信号以及人体体征数据，基于脑电信号以及人体体征数据生成人体睡眠分析图，并将人体睡眠分析图发送至通信装置520；通信装置520还用于将人体睡眠分析图发送给显示装置740，显示装置740用于接收并显示人体睡眠分析图，本申请中，人体睡眠分析图可以显示对人体睡眠的评测结果，还可以是脑电信号的监测结果，也可以是人体体征数据的监测结果，基于人体睡眠分析图，使用着可以准确判断睡眠时间的睡眠状况，另外，在另一个实施例中，显示装置740还可以显示关于脑电监测app的内容，包括详细的睡眠分析报告以及建议方案，提醒用户调整自己的睡眠习惯，并基于此更有效的使用脑电监测设备410对睡眠进行监测。
在其中一个实施例中，图16是根据本申请其中一些实施例的脑电监测设备410的结构框图，如图16所示，脑电监测设备410还包括音乐播放模块540；音乐播放模块540与通信装置520连接；信号处理设备420还用于基于睡眠数据匹配当前大脑睡眠状态，将当前大脑睡眠状态对应的助眠音乐发送至通信装置520；通信装置520还用于将助眠音乐发送给音乐播放模块540，音乐播放模块540用于接收并播放助眠音乐，本实施例中，信号处理设备420接收到脑电信号后，对脑电信号进行分析，可以得到当前使用者的大脑睡眠状态，基于当前大脑睡眠状态，可以通过预演得到下一大脑睡眠状态的特征，并匹配到相应的助眠音乐，通过音乐播放模块540播放对应的助眠音乐，对使用者进行助眠。
在其中一个实施例中，图17是根据本申请实施例的脑电监测设备410的结构示意图，如图17所示，脑电监测设备410还包括壳体550；所述采集装置510安装在所述壳体550外壁，所述通信装置520安装在所述壳体550内部，采集装置510包括两个电极对610和生理信号采集模块820，生理信号采集模块820位于两个电极对610中间，另外，生理信号采集模块820两侧上方有四个充电端子，每个电极对610包括两个采集电极710和一个参考电极720，采集电极710与参考电极720分别与通信装置520连接；采集电极710用于采集作用脑电信号，并将作用脑电信号发送至通信装置520；参考电极720用于采集参考脑电信号，并将参考脑电信号发送至通信装置520；通信装置520用于将作用脑电信号和参考脑电信号发送至信号处理设备420，可以理解的，本申请实施例的脑电监测设备410具有双通道脑电监测装置，因此可以有两个电极对610，总共包括两个采集电极710和两个参考电极720，两个电极对610的排列效果如图17所示。
在其中一个实施例中，如图17所示，参考电极720位于两个采集电极710之间，参考电极720与两个采集电极710的间距相等，本申请中，将参考电极720设置在两个采集电极710之间，并且设定参考电极720与两个采集电极710的间距相等，有利于保证测量数据的准确性，对后续得到分析结果有更佳的效果。
本实施例中，壳体可以更有效的使佩戴者使用脑电监测设备410，可以与使用者的使用部位更加贴合。
在另一个实施例中，电极对610与生理信号采集模块820以及其他模块集成在小型片状体上。
在其中一个实施例中，通信装置520包括蓝牙单元810，在另一个实施例中，通信装置520还可以包括wifi单元、有线连接单元，在其他实施例中，通信装置520可以包括有线连接单元或无线连接单元，本实施例不做特殊限定，只要可以将信号传输到信号处理设备120即可。
在其中一个实施例中，脑电监测设备410还包括电源模块360；电源模块360分别与采集装置510、通信装置520以及充电端子连接；电源模块360用于为采集装置510以及通信装置520供电。
在另一个实施例中，睡眠监测系统还可以包括智能移动装置，智能移动装置可以发送睡眠监测开始信号到脑电监测设备410，接着接收脑电监测设备410发送的脑电信号和人体体征信号，将脑电信号和人体体征信号发送到信号处理设备420，再接收由信号处理设备420发送的睡眠监测分析结果。
另外，结合图1描述的本申请实施例睡眠监测方法可以由计算机设备来实现。图18为根据本申请实施例的计算机设备的硬件结构示意图。
计算机设备可以包括处理器181以及存储有计算机程序指令的存储器182。
具体地，上述处理器181可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器182可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器182可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(Solid State Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(UniversalSerial Bus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器182可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器182可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器182是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器182包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(ErasableProgrammable Read-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically ErasableProgrammable Read-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(ElectricallyAlterable Read-Only Memory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-AccessMemory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode DynamicRandom Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(ExtendedDate Out Dynamic Random Access Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。
存储器182可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器181所执行的可能的计算机程序指令。
处理器181通过读取并执行存储器182中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种睡眠监测方法。
在其中一些实施例中，计算机设备还可包括通信接口183和总线180。其中，如图18所示，处理器181、存储器182、通信接口183通过总线180连接并完成相互间的通信。
通信接口183用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信接口183还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。
总线180包括硬件、软件或两者，将计算机设备的部件彼此耦接在一起。总线180包括但不限于以下至少之一：数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(Control Bus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制，总线180可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port，简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，简称为FSB)、超传输(Hyper Transport，简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count，简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture，简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment，简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards Association Local Bus，简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线180可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。
该睡眠监测系统可以基于获取到的计算机指令，执行本申请实施例中的睡眠监测方法，从而实现结合图1描述的睡眠监测方法。
此外，结合上述实施例中提供的睡眠监测方法，在本实施例中还可以提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种睡眠监测方法。
应该明白的是，这里描述的具体实施例只是用来解释这个应用，而不是用来对它进行限定。根据本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在不进行创造性劳动的情况下得到的所有其它实施例，均属本申请保护范围。
显然，附图只是本申请的一些例子或实施例，对本领域的普通技术人员来说，也可以根据这些附图将本申请适用于其他类似情况，但无需付出创造性劳动。另外，可以理解的是，尽管在此开发过程中所做的工作可能是复杂和漫长的，但是，对于本领域的普通技术人员来说，根据本申请披露的技术内容进行的某些设计、制造或生产等更改仅是常规的技术手段，不应被视为本申请公开的内容不足。
“实施例”一词在本申请中指的是结合实施例描述的具体特征、结构或特性可以包括在本申请的至少一个实施例中。该短语出现在说明书中的各个位置并不一定意味着相同的实施例，也不意味着与其它实施例相互排斥而具有独立性或可供选择。本领域的普通技术人员能够清楚或隐含地理解的是，本申请中描述的实施例在没有冲突的情况下，可以与其它实施例结合。
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专利保护范围的限制。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，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种睡眠监测方法，其特征在于，包括：
获取实时睡眠数据，所述实时睡眠数据包括实时脑电信号数据以及实时人体生理体征数据；
获取历史睡眠数据，所述历史睡眠数据存储在数据库中，所述历史睡眠数据包括历史脑电信号数据以及历史人体生理体征数据；
基于所述实时睡眠数据以及所述历史睡眠数据生成睡眠分析报告，所述睡眠分析报告至少包括睡眠评估结果以及生理数据监测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取实时睡眠数据还包括：
对所述脑电信号进行预处理，所述预处理至少包括去噪。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人体生理体征数据至少包括脉率信号数据、体温信号数据、体位信号数据以及血氧信号数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述睡眠监测方法还包括：
基于所述实时睡眠数据，判断用户的睡眠状态；
基于所述睡眠状态获取对应的助眠音乐并进行播放。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述睡眠监测方法还包括：
基于所述实时睡眠数据，判断用户的睡眠状态；
基于所述睡眠状态对用户施加对应的助眠经颅微电流。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述睡眠监测方法还包括：
监测所述实时睡眠数据是否在预设睡眠数据阈值范围内，若所述实时睡眠数据不在所述预设睡眠数据阈值范围内，则生成睡眠数据获取异常信息。
7.一种睡眠监测装置，其特征在于，包括：
实时数据获取模块：用于获取实时睡眠数据，所述实时睡眠数据包括实时脑电信号数据以及实时人体生理体征数据；
历史数据获取模块：用于获取历史睡眠数据，所述历史睡眠数据存储在数据库中，所述历史睡眠数据包括历史脑电信号数据以及历史人体生理体征数据；
数据分析模块：用于基于所述实时睡眠数据以及所述历史睡眠数据生成睡眠分析报告，所述睡眠分析报告至少包括睡眠评估结果以及生理数据监测结果。
8.一种睡眠监测系统，包括脑电监测设备和信号处理设备，所述脑电监测设备与所述信号处理设备连接，其特征在于，包括：
所述脑电监测设备包括采集装置和通信装置，所述采集装置与所述通信装置连接，所述通信装置与所述信号处理设备连接；
所述采集装置用于采集实时睡眠数据，所述实时睡眠数据包括实时脑电信号数据以及实时人体生理体征数据，并将所述实时睡眠数据发送至所述通信装置；所述通信装置传递所述实时睡眠数据给所述信号处理设备；
所述信号处理设备用于接收所述实时睡眠数据，并基于历史睡眠数据与所述实时睡眠数据生成所述睡眠分析报告。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述睡眠监测方法的步骤。
10.一种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权利要求1至7中任一项所述睡眠监测方法的步骤。
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