CN113729732B - 基于eeg信号的睡眠质量监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于EEG信号的睡眠质量监测系统及方法，包括控制装置和脑电波采集装置，所述脑电波采集装置与所述控制装置通信连接；所述脑电波采集装置采集被测者在清醒静息状态预定时间的脑电波信号；所述控制装置根据采集的脑电波信号识别睡眠质量指标，从而分析被测者的睡眠质量，得出睡眠质量分析结果。本发明实现了在清醒静息状态下提取脑电波信号进行睡眠质量监测和分析，提出了睡眠质量监测指标中重要和有切身体感的指标，从而能够帮助实现被测者自己阅读和理解监测结果，提高睡眠质量监测带来改善睡眠的有效性和可视化。

Description

基于EEG信号的睡眠质量监测系统及方法

技术领域

本发明涉及睡眠质量监测的技术领域，具体地，涉及一种基于EEG信号的睡眠质量监测系统及方法。

背景技术

睡眠是一项非常重要的生理活动。好的睡眠可以帮助消除身体疲劳，提高大脑和各脏器活力，是人的免疫能力和情绪健康的保障。然而，现代人的工作压力大、生活节奏快、入睡晚、频繁失眠、多梦困扰和醒来累等情况已成为我们睡眠的主要问题，继而引发的疲劳感影响着我们的正常工作和生活。长期的睡眠问题会让人白天精神不振，影响专注力和耐心，情绪容易发生波动，甚至引发抑郁，焦虑等心理问题。

自从德国精神病学家伯格(Berger)于1924年第一次记录头皮脑电信号以来，脑电信号就被用于大脑活动的研究。睡眠研究是大脑活动研究中最重要的课题之一。美国睡眠医学会(American Academy of Sleep Medicine，AASM)根据睡眠时EEG的特征，可以将睡眠分为：清醒期(W)、非快速眼动1期(N1)、非快速眼动2期(N2)、非快速眼动3期(N3)和快速眼动期(REM)。

目前市面上的睡眠监测产品大多是基于上述的5种睡眠分期而给出的人的睡眠状态的分类和监测，比如深睡眠和浅睡眠。应用于辅助睡眠产品开发领域比如助眠枕，健康手环等，或者科研分析领域和医学应用领域，其监测结果很难有效服务被测者个人，无法直接拿来分析影响睡眠质量的核心因素和直接后果。

而且，现有技术中很多睡眠质量监测产品需要用户佩戴过夜，即在整个睡眠过程中全程佩戴监测仪器，这种技术方案的弊端在于佩戴产品过夜让用户的睡眠舒适度体验下降，容易引发心理负担，从而对监测结果造成干扰；另一些要求必须在睡眠场景下采集脑波，对采集的时效有一定影响；如果想把数据应用于更多大规模采集的实验场景中，则无法设定标准值。

公开号为CN110074778A，申请人为北京脑陆科技有限公司的中国发明专利公开了一种基于EEG设备的大规模脑电睡眠监测系统，包括佩戴头套、蓝牙模块、无线模块、手机和云端服务器，所述EEG设备包括佩戴头套、接地电极、参考电极和脑电电极和控制电路电板，所述佩戴头套顶部通过安装盒安装控制电路电板，所述控制电路电板上具有蓝牙模块和无线模块，所述佩戴头套内顶端安装脑电电极，所述佩戴头套内一侧安装参考电极，所述佩戴头套内另一侧安装接地电极，所述接地电极、参考电极和脑电电极均与控制电路电板电连接，所述蓝牙模块与手机信号连接，所述无线模块和手机与云端服务器信号连接。该系统在用户睡眠期间对其进行数据采集，完成对用户睡眠数据的分析，给出睡眠分期报告：未入睡、浅睡、中睡、深睡和快速眼动睡眠(REM)。这种技术的数据采集场景必须在睡眠场景，既需要长时间收集脑波数据，而且所佩戴的设备必然对被试睡眠造成干扰，从而影响获取客观且实际的睡眠数据。

公开号为CN105476631A，申请人为华南理工大学的中国发明专利公开了一种基于脑电信号的睡眠检测及睡眠辅助方法及装置，其中所述方法包括：S1、采集人体单通道脑电信号；S2、对所述脑电信号进行处理，包括成分提取以及特征提取，所述特征是脑电信号中不同成分的能量，每种成分的能量定义为信号幅值的平方和；S3、利用前后两个能量向量的向量夹角作为对能量变化的评估；S4、通过评估控制准则对状态变化进行评估来实时检测睡眠状态，形成应用控制决策对音乐播放系统进行控制。该方法通过在线的能量变化评估方法分析睡眠状态并实施睡眠辅助,兼具实用性和通用性，同时使用者还可以根据自己的喜好对辅助过程进行个性化修改，具有方便灵活的特点。该方法使用两个电极采集脑电信号，然后实时评估脑电信号能量变化，当检测到入睡开始阶段，逐渐降低音乐音量，当使用者完全进入睡眠之后，辅助系统停止工作。该技术的睡眠监测结果直接应用着睡眠辅助。

针对上述中的相关技术，发明人认为上述技术的睡眠质量监测被用于客户端助眠产品研发和为科研和医疗领域服务，数据采集场景必须在睡眠场景。该场景必然限制了睡眠质量监测的范围，导致这些技术只能在医院睡眠科等专业睡眠机构使用，很难走向民用；此外，这些技术对脑波数据长时间采集的要求，导致所佩戴的设备必然对被试睡眠造成干扰，从而影响所获得睡眠数据的有效性，最终导致技术应用效果欠佳。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于EEG信号的睡眠质量监测系统及方法。

根据本发明提供的一种基于EEG信号的睡眠质量监测系统，包括控制装置和脑电波采集装置，所述脑电波采集装置与所述控制装置通信连接；

所述脑电波采集装置采集被测者在清醒静息状态预定时间的脑电波信号；

所述控制装置根据采集的脑电波信号识别睡眠质量指标，从而分析被测者的睡眠质量，得出睡眠质量分析结果。

优选的，所述睡眠质量指标包括入睡困难程度、多梦情况和醒来累程度。

优选的，所述脑电波采集装置采用非侵入式单导干电极。

优选的，所述脑电波采集装置采集的脑电波信号为直接反应人的认知心理指标的脑电波信号，至少包括α波、β波、θ波、δ波、γ波、专注度和放松度。

优选的，所述控制装置上通信连接有从所述控制装置内接收显示睡眠质量分析结果的显示单元，显示单元显示被测者的睡眠质量分析结果。

优选的，所述控制装置包括入睡困难程度模块、多梦情况模块、醒来累程度模块和主控制单元；

所述入睡困难程度模块根据脑电波信号判断被测者的入睡困难程度，并将入睡困难程度的判断结果发送至主控制单元；

所述多梦情况模块根据脑电波信号判断被测者的多梦情况，并将多梦情况的判断结果发送至主控制单元；

所述醒来累程度模块根据脑电波信号判断被测者的醒来累程度；并将醒来累程度的判断结果发送至主控制单元；

所述主控制单元：所述主控制单元接收入睡困难程度的判断结果、多梦情况的判断结果和醒来累程度的判断结果，并根据入睡困难程度、多梦情况和醒来累程度的判断结果组合得出综合的睡眠质量分析结果。

优选的，所述入睡困难程度包括对脑电波信号在预定时间中第一规定时间进行处理得到的入睡困难值；入睡困难值越高，代表入睡困难程度越大。

优选的，所述多梦情况包括预定时间对脑电波信号进行处理得到的多梦值；多梦值越大，多梦情况越严重。

优选的，所述醒来累程度包括对脑电波信号在预定时间中第二规定时间进行处理得到的醒来累值；醒来累值越大，醒来累程度越大。

根据本发明提供的一种基于EEG信号的睡眠质量监测方法，包括如下步骤：

步骤1：采集被测者在清醒静息状态预定时间的脑电波信号；

步骤2：根据采集的所述脑电波信号识别睡眠质量指标，从而监测分析被测者的睡眠质量，得出睡眠质量分析结果。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

1、本发明能够让被测者在清醒静息状态下预定时间内得到个人睡眠质量结果，直接可以利用并作为改善睡眠的基础，实现改善效果的可视化；

2、本发明实现了在清醒静息状态下提取脑电波信号进行睡眠质量监测和分析，提出了睡眠质量监测指标中重要和有切身体感的指标，从而能够帮助实现被测者自己阅读和理解监测结果，提高睡眠质量监测带来改善睡眠的有效性和可视化；

3、本发明不需要监测整个睡眠过程(以小时为单位)，只需要在清醒状态下监测很短时间(三分钟)的脑波，就能监测睡眠质量，时间大大缩短，而且更加方便。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明基于EEG信号的睡眠质量监测系统图；

图2为三个睡眠质量指标雷达图；

图3为本发明睡眠质量困扰程度和三个睡眠质量指标雷达图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

本发明实施例公开了一种基于EEG信号的睡眠质量监测系统，如图1和图2所示，包括控制装置和脑电波采集装置。脑电波采集装置与控制装置通信连接。脑电波采集装置采集被测者在清醒静息状态预定时间的脑电波信号。预定时间比如是3分钟。脑电波采集装置采用非侵入式单导干电极。脑电波采集装置采集的脑电波信号为直接反应人的认知心理指标的脑电波信号，至少包括α波、β波、θ波、δ波、γ波、专注度和放松度。EEG英文全称为Electroencephalogram，中文译文为脑电图。

控制装置根据采集的脑电波信号识别睡眠质量指标，从而分析被测者的睡眠质量，得出睡眠质量分析结果。睡眠质量指标包括入睡困难程度、多梦情况和醒来累程度。控制装置上通信连接有从控制装置内接收显示睡眠质量分析结果的显示单元，显示单元显示被测者的睡眠质量分析结果。

控制装置包括入睡困难程度模块、多梦情况模块、醒来累程度模块和主控制单元。入睡困难程度模块根据脑电波信号判断被测者的入睡困难程度，并将入睡困难程度的判断结果发送至主控制单元。入睡困难程度包括对脑电波信号在预定时间中第一规定时间进行处理得到的入睡困难值。入睡困难值越高，代表入睡困难程度越大。入睡困难程度包括脑电波信号在预定时间中第一规定时间的平均值。预定时间为清醒静息状态三分钟，第一规定时间比如是前10秒钟。脑电波信号在预定时间中第一规定时间的平均值越高，代表入睡困难程度越大。

入睡困难程度模块：入睡困难程度是指最近3天，正常入睡的时长。按照规律的时间点(例如11点)上床睡觉，从躺下到睡着的总计时长。入睡困难程度越大，代表入睡时长越长。其判断结果发送至主控制单元。入睡困难程度等于专注度和α波、β波在三分钟的前10秒钟的和的平均值。入睡困难程度(入睡困难值)的计算公式如下：

放松度和专注度的值范围是0-100.入睡困难程度的量纲是0-100。

该平均值越高，代表入睡困难程度越大，否则就越快速睡着。其判断结果发送至主控制单元。

入睡困难程度是指最近3日，正常入睡的时长。入睡前不是因为玩手机、看电视或做其他事情疲累至极再去睡，而是到点(例如11点)上床睡觉，从躺下到睡着的总计时长。入睡困难程度越大，代表入睡时长越长。入睡困难即是躺在床上想睡就是睡不着，心静不下来；或代表睡眠拖延程度越强，在可以睡觉时不睡觉，而是玩手机、看电视，或做其他事情，直到自己困得不行了才睡觉。

多梦情况模块根据脑电波信号判断被测者的多梦情况，并将多梦情况的判断结果发送至主控制单元。多梦情况包括预定时间对脑电波信号进行处理得到的多梦值。多梦值越大，多梦情况越严重。多梦情况包括预定时间脑电波信号的平均值，预定时间脑电波信号的平均值越大，多梦情况越严重。

多梦情况模块：多梦情况是指最近3天，深度睡眠(慢波睡眠)时间较少，睡觉过程中大脑总在不同程度地做梦(快波睡眠)。只要做梦，大脑就处于快波睡眠，也得不到充分的休息。多梦情况越大，代表晚上做梦越多。多梦情况等于这三分钟δ波和β波的和的平均值，其判断结果发送至主控制单元。多梦情况(多梦值)的计算公式如下：

多梦情况的量纲是0-100。

醒来累程度模块根据脑电波信号判断被测者的醒来累程度；并将醒来累程度的判断结果发送至主控制单元。醒来累程度包括对脑电波信号在预定时间中第二规定时间进行处理得到的醒来累值。醒来累值越大，醒来累程度越大。醒来累程度包括脑电波信号在预定时间中第二规定时间的平均值；脑电波信号在第二规定时间的平均值越大，醒来累程度越大。第二规定时间比如是最后10秒钟。脑电波信号在预定时间中第二规定时间的平均值越大，醒来累程度越大。

醒来累的程度模块：醒来累的程度是指最近3天，早上醒来后依然感觉到累的程度。醒来累的程度越大，代表人越觉得疲劳。醒来累程度等于δ波和β波在三分钟的最后10秒钟的和的平均值。其判断结果发送至主控制单元。醒来累程度(醒来累值)的计算公式如下：

醒来累的程度的量纲是0-100。

主控制单元接收入睡困难程度的判断结果、多梦情况的判断结果和醒来累程度的判断结果，并根据入睡困难程度、多梦情况和醒来累程度的判断结果组合得出综合的睡眠质量分析结果。根据入睡困难程度、多梦情况和醒来累程度的不同组合值计算出综合的睡眠质量分析结果，睡眠质量分析结果包括睡眠困扰程度。例如睡眠困扰程度为无、轻度、中度、中重度和重度。

如图2和图3所示，睡眠困扰程度判断的逻辑公式如下：If(如果)入睡困难程度、做梦情况和醒来累程度的和小于等于150，then(那么)睡眠困扰程度为无。or(或者)if入睡困难程度、做梦情况和醒来累程度的和大于150且小于等于180，then睡眠困扰程度轻度。orif入睡困难程度、做梦情况和醒来累程度的和大于180且小于等于240,then睡眠困扰程度中度。or if入睡困难程度、做梦情况和醒来累程度的和大于240且小于等于270,then睡眠困扰程度中重度。or if入睡困难程度、做梦情况和醒来累程度的和大于270且小于等于300,then睡眠困扰程度重度。

本发明实施例还公开了一种基于EEG信号的睡眠质量监测方法，如图1所示，包括如下步骤:步骤1：采集被测者在清醒静息状态预定时间的脑电波信号。采集被测者的脑电波信号(静息3分钟)。步骤2：识别所述脑电波信号，从而监测和分析被测者的睡眠质量。根据采集的脑电波信号识别睡眠质量指标，从而监测分析被测者的睡眠质量，得出睡眠质量分析结果。

本发明脑电波采集装置采集被测者在清醒静息状态3分钟的脑电波信号，控制装置识别入睡困难程度、多梦情况和醒来累程度这三项睡眠质量指标，从而分析被测者的睡眠质量。脑电波采集装置为非侵入式单导干电极。本发明实现了在清醒静息状态下提取脑电波信号进行睡眠质量监测和分析，提出了睡眠质量监测指标中重要和通俗易懂的指标，从而能够帮助实现被测者自己阅读和理解监测结果，提高睡眠质量监测带来改善睡眠的有效性和可视化。脑电波采集装置采集的数据为直接反应人的认知心理指标的脑电波信号，至少包括α波、β波、θ波、δ波、γ波、专注度和放松度。控制装置用于接收入睡困难程度模块判断结果，多梦情况模块判断结果，醒来累的程度模块判断结果。

结果，最后根据睡眠困扰情况综合判定睡眠质量分析结果：无、轻度困扰、中度困扰、中重度困扰和重度困扰。

本发明能够让被测者在清醒静息状态下(非睡眠状态)3分钟就可以得到个人睡眠质量结果，直接可以利用并作为改善睡眠的基础和察觉可视化的改善效果。

本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (5)

1.一种基于EEG信号的睡眠质量监测系统，其特征在于，包括控制装置和脑电波采集装置，所述脑电波采集装置与所述控制装置通信连接；

所述脑电波采集装置采集被测者在清醒静息状态预定时间的脑电波信号；

所述控制装置根据采集的脑电波信号识别睡眠质量指标，从而分析被测者的睡眠质量，得出睡眠质量分析结果；

所述睡眠质量指标包括入睡困难程度、多梦情况和醒来累程度；

所述控制装置包括入睡困难程度模块、多梦情况模块、醒来累程度模块和主控制单元；

所述入睡困难程度模块根据脑电波信号判断被测者的入睡困难程度，并将入睡困难程度的判断结果发送至主控制单元；

所述多梦情况模块根据脑电波信号判断被测者的多梦情况，并将多梦情况的判断结果发送至主控制单元；

所述醒来累程度模块根据脑电波信号判断被测者的醒来累程度；并将醒来累程度的判断结果发送至主控制单元；

所述主控制单元：所述主控制单元接收入睡困难程度的判断结果、多梦情况的判断结果和醒来累程度的判断结果，并根据入睡困难程度、多梦情况和醒来累程度的判断结果组合得出综合的睡眠质量分析结果；

所述入睡困难程度包括对脑电波信号在预定时间中第一规定时间进行处理得到的入睡困难值；入睡困难值越高，代表入睡困难程度越大；

所述入睡困难程度等于专注度和α波、β波在三分钟的前10秒钟的和的平均值，计算公式如下：

其中，放松度和专注度的值范围是0-100，入睡困难程度的量纲是0-100；

所述多梦情况包括预定时间对脑电波信号进行处理得到的多梦值；多梦值越大，多梦情况越严重；

所述多梦情况等于δ波和β波在三分钟内和的平均值，计算公式如下：

其中，多梦情况的量纲是0-100；

所述醒来累程度包括对脑电波信号在预定时间中第二规定时间进行处理得到的醒来累值；醒来累值越大，醒来累程度越大；

所述醒来累程度等于δ波和β波在三分钟的最后10秒钟的和的平均值，计算公式如下：

其中，醒来累的程度的量纲是0-100。

2.根据权利要求1所述的基于EEG信号的睡眠质量监测系统，其特征在于，所述脑电波采集装置采用非侵入式单导干电极。

3.根据权利要求1所述的基于EEG信号的睡眠质量监测系统，其特征在于，所述脑电波采集装置采集的脑电波信号为直接反应人的认知心理指标的脑电波信号，至少包括α波、β波、θ波、δ波、γ波、专注度和放松度。

4.根据权利要求1所述的基于EEG信号的睡眠质量监测系统，其特征在于，所述控制装置上通信连接有从所述控制装置内接收显示睡眠质量分析结果的显示单元，显示单元显示被测者的睡眠质量分析结果。

5.一种基于EEG信号的睡眠质量监测方法，其特征在于，应用权利要求1-4任一所述的基于EEG信号的睡眠质量监测系统，包括如下步骤：

步骤1：采集被测者在清醒静息状态预定时间的脑电波信号；

步骤2：根据采集的所述脑电波信号识别睡眠质量指标，从而监测分析被测者的睡眠质量，得出睡眠质量分析结果。

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