CN114451874A - 智能眼罩、终端设备、健康管理方法与系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种智能眼罩、终端设备、健康管理方法与系统，涉及健康管理技术领域，其中，智能眼罩上设置有信号采集单元、处理单元和EEG电极，其中，信号采集单元可以检测EEG电极对应的EEG信号、佩戴者的心率信号和头部运动信号；处理单元可以根据EEG信号、心率信号和头部运动信号进行癫痫检测，并可以在检测到癫痫发作的情况下，向与该智能眼罩连接的终端设备发送癫痫发作数据；终端设备可以响应于用户的操作，显示基于获取的癫痫发作数据生成的癫痫发作记录。本申请提供的技术方案可以实现对癫痫疾病的监测和管理，并可以提高癫痫检测结果的准确性。

Description

智能眼罩、终端设备、健康管理方法与系统

技术领域

本申请涉及健康管理技术领域，尤其涉及一种智能眼罩、终端设备、健康管理方法与系统。

背景技术

癫痫是大脑神经元突发性异常放电，导致短暂的大脑功能障碍的一种慢性疾病，它的典型特点为重复发作的或长或短的抽搐症状。对于癫痫患者来说，需要通过记录癫痫的发作情况，来帮助医生了解患者病情。

癫痫发作具有不可预测、反复性的特点，其发作时间可能在白天，也可能在夜间。对于白天的癫痫发作，可以通过患者的亲朋好友发现并记录；而在夜间睡眠期间，患者一般独处，癫痫发作时难以发现，这样不利于癫痫疾病的管理，因此，有必要对睡眠期间的癫痫发作(即睡眠癫痫)进行监测。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种智能眼罩、终端设备、健康管理方法与系统，用于实现对癫痫疾病的监测和管理。

为了实现上述目的，第一方面，本申请实施例提供一种智能眼罩，所述智能眼罩设置有信号采集单元、处理单元和脑电(electroencephalography，EEG)电极，其中，

所述信号采集单元，用于：

检测所述EEG电极对应的EEG信号；

检测佩戴者的心率信号；

检测所述佩戴者的头部运动信号；

所述处理单元，用于：

根据所述EEG信号、所述心率信号和所述头部运动信号进行癫痫检测；

在检测到癫痫发作的情况下，向与所述智能眼罩连接的终端设备发送癫痫发作数据。

本申请实施例提供的智能眼罩，可以通过智能眼罩采集的EEG信号、心率信号和头部运动信号进行癫痫检测，实现对睡眠癫痫的监测；并且，智能眼罩可以将癫痫发作数据传输给终端设备，帮助用户进行癫痫管理。另外，癫痫发作时患者的脑电波变化十分明显，也会出现心跳异常、身体抽搐等情况，EEG信号可以很好的反映癫痫发作时的脑电波变化情况，心率信号可以反映用户癫痫发作时的心率变化情况，头部运动信号可以反映用户癫痫发作时的头部运动情况，且该信号受身体运动(比如手部运动)干扰小，因而结合EEG信号、心率信号和头部运动信号进行癫痫检测，可以有效提高癫痫检测结果的准确性。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述智能眼罩包括眼罩本体和与所述眼罩本体的两端连接的固定带，所述EEG电极位于所述眼罩本体上与人体额头相对应的区域。这样可以采集到较为准确的EEG信号。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述信号采集单元包括：模拟前端芯片、光电容积描记传感器和加速度传感器，所述智能眼罩还包括：分别与所述模拟前端芯片电连接的参考电极，所述模拟前端芯片用于根据所述参考电极采集的信号和所述EEG电极采集的信号，输出EEG电极对应的EEG信号；所述光电容积描记传感器用于检测所述佩戴者的心率信号；所述加速度传感器用于检测所述佩戴者的头部运动信号。

上述实施方式中，通过设置参考电极，根据参考电极采集的信号和各EEG电极采集的信号得到各EEG电极对应的EEG信号，可以提高获得的EEG信号的准确性；而且，模拟前端芯片具有信号滤波、放大和模数转换等功能，采用模拟前端芯片可以进一步提高获得的EEG信号的准确性，因而通过参考电极和模拟前端芯片可以提高癫痫检测结果的准确性。另外，采用光电容积描记传感器测量心率，结构简单，可以提供智能眼罩的轻便性和用户的舒适度；采用加速度传感器采集的信号可以很好的反映头部运动情况，保证检测结果的准确性。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述参考电极通过连接线与所述固定带连接。此种参考电极的设置方式简单，可以降低智能眼罩的复杂度。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述眼罩本体的中部下侧设置有鼻罩，所述参考电极设置在所述鼻罩上与人体鼻尖相对应的位置。此种参考电极的设置方式方便用户使用，且可以获得较佳的EEG参考电位。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述眼罩本体上与鼻梁对应的位置设置有与鼻梁相匹配的鼻梁条。这样用户可以通过调节鼻梁条，使鼻罩更好的贴合鼻子，从而提高参考电极测得的参考电位的准确性。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述EEG电极包括多个，所述智能眼罩还包括：松紧度调节模块，所述处理单元具体用于：检测各所述EEG电极对应的EEG信号的信号质量，在各所述EEG信号的信号质量均满足要求的情况下，根据所述EEG信号、所述心率信号和所述头部运动信号进行癫痫检测；在任意一路EEG信号的信号质量不满足要求的情况下，控制所述松紧度调节模块调节所述智能眼罩的松紧度。

上述实施方式中，在各EEG信号的信号质量均满足要求的情况下，根据信号采集单元采集的信号数据进行癫痫检测，这样可以保证癫痫检测结果的准确性；在EEG信号的信号质量不满足要求的情况下，控制松紧度调节模块调节智能眼罩的松紧度，这样可以使EEG电极与皮肤充分接触，以获取更佳的EEG信号质量，从而提高癫痫检测结果的准确性。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述处理单元还用于：从各EEG信号中确定目标EEG信号，检测所述目标EEG信号的信号质量，在所述目标EEG信号的信号质量满足要求的情况下，根据所述目标EEG信号检测用户的睡眠状态；在所述目标EEG信号的信号质量不满足要求的情况下，控制所述松紧度调节模块调节所述智能眼罩的松紧度；向所述终端设备发送对应的睡眠状态数据。

上述实施方式中，从信号数据的各EEG信号中确定目标EEG信号，在目标EEG信号的信号质量满足要求的情况下，根据信号数据检测用户的睡眠状态，这样可以保证睡眠检测结果的准确性，并且可以提高处理效率；在目标EEG信号的信号质量不满足要求的情况下，控制松紧度调节模块调节智能眼罩的松紧度，这样可以使EEG电极与皮肤充分接触，以获取更佳的EEG信号质量，从而提高睡眠检测结果的准确性；另外，智能眼罩可以向终端设备发送对应的睡眠状态数据，帮助用户进行睡眠管理。

在第一方面的一种可能的实施方式中，至少两个EEG电极对称设置在所述智能眼罩的两侧，所述处理单元具体用于：根据头部运动信号检测用户的睡姿；若所述用户的睡姿为侧躺，则将与所述用户的睡姿同侧的EEG电极对应的EEG信号确定为目标EEG信号；若所述用户的睡姿为平躺，则将各所述EEG信号中信号质量最佳的EEG信号确定为目标EEG信号。

上述实施方式中，至少两个EEG电极对称设置在智能眼罩的两侧，这样可以适应用户的不同睡姿，提高睡眠检测结果的准确性。另外，智能眼罩根据头部运动信号检测用户的睡姿；在用户的睡姿为侧躺时，将与用户的睡姿同侧的EEG电极采集的EEG信号确定为目标EEG信号；在用户的睡姿为平躺时，将各EEG信号中信号质量最佳的EEG信号确定为目标EEG信号，这样在确定用户侧躺时，无需对每路EEG信号的信号质量进行判断，因而可以在一定程度上提高检测效率，并可以降低功耗。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述处理单元具体用于：将各所述EEG信号中信号质量最佳的EEG信号确定为目标EEG信号。该方式在确定目标EEG信号时，无需其他传感器信号，检测方式较为简单。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述智能眼罩还包括：睡眠刺激模块，所述处理单元还用于根据所述EEG信号和检测的睡眠状态，控制所述睡眠刺激模块输出用于改善用户睡眠状态的刺激信号。这样可以通过刺激信号提高用户的睡眠质量。

在第一方面的一种可能的实施方式中，所述癫痫发作数据包括下列数据中的多种：癫痫发作时间、癫痫发作时长、癫痫发作的严重程度、所述信号采集单元在癫痫发作前的第一时刻到癫痫发作结束后的第二时刻之间检测的EEG信号、心率信号和头部运动信号。

第二方面，本申请实施例提供一种健康管理方法，应用于终端设备，包括：

获取上述第一方面所述的智能眼罩检测的癫痫发作数据；

响应于用户的第一操作，显示基于获取的癫痫发作数据生成的癫痫发作记录，每条所述癫痫发作记录中包括癫痫发作的严重程度、发作时间和发作时长。

其中，第一操作可以是用户的语音指令输入操作，也可以是用户对目标选项(比如终端设备在健康管理应用中提供的癫痫记录卡片)的点击操作等。终端设备可以在癫痫记录详情页面中显示癫痫发作记录。

本申请实施例提供的健康管理方法，终端设备可以从智能眼罩获取癫痫发作数据，并可以响应用户操作，显示基于获取的癫痫发作数据生成的癫痫发作记录，这样可以方便用户查看和管理癫痫发作情况。

在第二方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：响应于用户的第二操作，获取用户输入的癫痫发作数据；并更新癫痫发作记录。

其中，第二操作可以包括用户手动添加癫痫发作数据的各个操作，比如终端设备可以在癫痫记录详情页面中提供添加控件，用户可以点击该控件，在打开的癫痫发作记录添加界面中输入癫痫发作数据后，通过确认操作确认添加的癫痫发作记录。

终端设备通过提供癫痫发作数据手动添加功能，可以方便用户记录癫痫发作数据，进而可以提高用户进行癫痫管理的便利性。

在第二方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：在根据所述癫痫发作数据确定用户处于癫痫发作状态，且癫痫发作的严重程度达到目标严重程度的情况下，提醒目标联系人。这样可以在患者癫痫发作严重时及时的提醒监护人，减少癫痫发作对患者带来的不利影响。

在第二方面的一种可能的实施方式中，所述提醒目标联系人，包括：

向所述目标联系人发送求助信息；

和/或，呼叫所述目标联系人，并向所述目标联系人播放求助录音，所述求助信息和所述求助录音中均指示了癫痫发作的严重程度。

通过采用求助信息或求助电话，可以及时的通知监护人；并且，在求助信息和求助录音中指示癫痫发作的严重程度，可以方便监护人了解患者的癫痫发作情况，以更好的采取应对措施。

在第二方面的一种可能的实施方式中，在所述提醒目标联系人之前，所述方法还包括：

响应于用户的第三操作，显示智能眼罩设置界面；

响应于用户在所述智能眼罩设置界面中进行的第四操作，启动紧急呼救功能，并保存用户设置的目标联系人。

其中，终端设备可以提供已配对的各种智能健康设备(比如智能眼罩)对应的设备编辑选项，第三操作可以是用户对智能眼罩对应的设备编辑选项的点击操作；另外，智能眼罩设备界面中可以提供紧急呼救选项，第四操作可以包括用户点击紧急呼救选项的操作，以及在打开的紧急呼救界面中进行的启动自动发送求助信息功能、自动拨打求助电话功能和/或设置紧急联系人的操作。

终端设备通过提供上述紧急呼救设置功能，可以方便用户进行癫痫发作的个性化紧急呼救设置，从而提高用户体验。

在第二方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：响应于用户在所述智能眼罩设置界面中进行的第五操作，控制所述智能眼罩开启或关闭目标功能，所述目标功能包括用于持续进行癫痫检测的癫痫监测功能和/或用于持续进行睡眠状态检测的睡眠监测功能。

其中，终端设备可以在智能眼罩设置界面中提供癫痫监测选项和/或睡眠监测选项，第五操作可以是用户对癫痫监测选项和/或睡眠监测选项进行的开关操作。

通过在终端设备上提供癫痫监测功能和睡眠监测功能的开关选项，可以提高用户设置智能眼罩的便利性。

在第二方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：响应于用户的第六操作，显示基于所述癫痫发作数据生成的统计数据，所述统计数据包括任一种严重程度对应的以不同统计周期为单位统计的癫痫发作次数和癫痫发作时长。

其中，终端设备可以在癫痫记录详情页面中提供统计控件，第六操作可以是用户点击统计控件的操作。

通过在终端设备上提供癫痫发作统计功能，可以方便用户了解患者在各个周期的癫痫发作情况。

第三方面，本申请实施例提供一种健康管理装置，应用于终端设备，包括：

通信模块，用于获取上述第一方面所述的智能眼罩检测的癫痫发作数据；

显示模块，用于响应于用户的第一操作，显示基于获取的癫痫发作数据生成的癫痫发作记录，每条所述癫痫发作记录中包括癫痫发作的严重程度、发作时间和发作时长。

在第三方面的一种可能的实施方式中，所述装置还包括：输入模块，用于响应于用户的第二操作，获取用户输入的癫痫发作数据；

所述显示模块还用于更新癫痫发作记录。

在第三方面的一种可能的实施方式中，所述装置还包括：处理模块，用于在根据所述癫痫发作数据确定用户处于癫痫发作状态，且癫痫发作的严重程度达到目标严重程度的情况下，指示所述通信模块提醒目标联系人。

在第三方面的一种可能的实施方式中，所述通信模块具体用于：

向所述目标联系人发送求助信息；

和/或，呼叫所述目标联系人，并向所述目标联系人播放求助录音，所述求助信息和所述求助录音中均指示了癫痫发作的严重程度。

在第三方面的一种可能的实施方式中，所述显示模块还用于：在所述处理模块指示所述通信模块提醒目标联系人之前，响应于用户的第三操作，显示智能眼罩设置界面；

所述处理模块还用于：响应于用户在所述智能眼罩设置界面中进行的第四操作，启动紧急呼救功能，并保存用户设置的目标联系人。

在第三方面的一种可能的实施方式中，所述处理模块还用于：响应于用户在所述智能眼罩设置界面中进行的第五操作，控制所述智能眼罩开启或关闭目标功能，所述目标功能为用于持续进行癫痫检测的癫痫监测功能或用于持续进行睡眠状态检测的睡眠监测功能。

在第三方面的一种可能的实施方式中，所述显示模块还用于：响应于用户的第六操作，显示基于所述癫痫发作数据生成的统计数据，所述统计数据包括任一种严重程度对应的以不同统计周期为单位统计的癫痫发作次数和癫痫发作时长。

第四方面，本申请实施例提供一种终端设备，包括：存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于在调用所述计算机程序时执行上述第二方面所述的方法。

上述第三方面和第四方面的有益效果可以参见上述第二方面中的相关描述，在此不再赘述。

第五方面，本申请实施例提供一种健康管理系统，包括：上述第一方面所述的智能眼罩和上述第四方面所述的终端设备。

上述第五方面的有益效果可以参见上述第第一方面和第二方面中的相关描述，在此不再赘述。

第六方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第二方面或第二方面的任一实施方式所述的方法。

第七方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第二方面或第二方面的任一实施方式所述的方法。

第八方面，本申请实施例提供一种芯片系统，包括处理器，所述处理器与存储器耦合，所述处理器执行存储器中存储的计算机程序，以实现上述第二方面或第二方面的任一实施方式所述的方法。其中，所述芯片系统可以为单个芯片，或者多个芯片组成的芯片模组。

可以理解的是，上述第六方面至第八方面的有益效果可以参见上述第二方面中的相关描述，在此不再赘述。

附图说明

图1为本申请实施例提供的健康管理系统的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的智能眼罩的功能模块示意图；

图3为本申请实施例提供的智能眼罩的一种结构示意图；

图4为本申请实施例提供的智能眼罩的另一种结构示意图；

图5为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的癫痫检测的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的睡眠检测的流程示意图；

图8-图12为本申请实施例提供的一些应用界面示意图；

图13为本申请实施例提供的健康管理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合本申请实施例中的附图对本申请实施例进行描述。本申请实施例的实施方式部分使用的术语仅用于对本申请的具体实施例进行解释，而非旨在限定本申请。

为了实现对睡眠癫痫的监测，一种可行的技术方案是通过可以佩戴在腕部或手臂的智能手环、智能手表等进行癫痫发作的检测。以智能手表为例，智能手表上可以设置光电容积描记(photoplethysmograph，PPG)传感器、陀螺仪和加速度(accelerator，ACC)传感器等，通过PPG传感器监测用户的心率变化情况，通过陀螺仪和ACC传感器监测用户的运动变化情况，结合用户的心率变化情况和运动变化情况检测用户的癫痫发作情况。

由于轻度癫痫的心率变化小、手部抽搐不明显，因此，上述这种方案对于轻度癫痫发作的检测准确率较低，并且，该方法极易受运动干扰，比如受睡眠时的手部运动干扰，因而也会影响检测结果的准确率。

为此，本申请实施例提供一种健康管理系统，以实现睡眠癫痫的监测和管理，并提高癫痫检测的准确性。

图1为本申请实施例提供的健康管理系统的结构示意图，如图1所示，本实施例提供的癫痫监测系统可以包括：智能眼罩100和终端设备200。

其中，终端设备200可以是手机、平板或电脑等电子设备，图1中是以手机为例进行示例性说明。智能眼罩100和终端设备200之间可以通过蓝牙或无线保真(wireless-fidelity，Wi-Fi)等近距离通信技术或其他无线通信技术建立无线通信连接，以方便用户使用；也可以通过通用串行总线(universal serial bus，USB)接口(未示出)等建立有线通信连接，以提供更加灵活的数据传输方式，本实施例中是以无线通信连接为例进行示例性说明。

本实施例中，智能眼罩100可以监测用户(即佩戴者)的脑电信息、心率信息和运动信息等，并可以基于这些信息进行癫痫检测；终端设备200可以从智能眼罩100中获取癫痫发作数据，并可以供用户记录白天的癫痫发作数据，以及获取其他智能健康设备记录的癫痫发作数据，以帮助用户更好的进行癫痫的监测和管理。

图2为本申请实施例提供的智能眼罩的功能模块示意图，图3为本申请实施例提供的智能眼罩的一种结构示意图，图4为本申请实施例提供的智能眼罩的另一种结构示意图。

如图2所示，智能眼罩100可以包括：信号采集单元110、处理单元120、数据缓存模块130、松紧度调节模块140、睡眠刺激模块150、无线通信模块160、通知模块170、电源模块180和EEG电极191等。其中，信号采集单元110可以包括脑电检测模块111、心率检测模块112和运动检测模块113等传感器检测模块，脑电检测模块111可以包括模拟前端(analogfront end，AFE)芯片1111；心率检测模块112可以包括PPG传感器1121；运动检测模块113可以包括ACC传感器1131。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对智能眼罩100的具体限定。在本申请另一些实施例中，智能眼罩100可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件，或者软件和硬件的组合实现。

EEG电极191用于监测用户的脑电波变化情况，其中，EEG电极191可以包括一个；也可以包括多个，以提高检测结果的准确性，图3和图4中是以3个EEG电极191为例进行示例性说明。EEG电极191可以位于智能眼罩100上与人体额头对应的位置，如图3和图4所示，三个EEG电极191分别位于智能眼罩100上与人体的左额极(left frontal pole，Fp1)区域、右额极(right frontal pole，Fp2)区域和额极中线(middle frontal pole，FpZ)区域相对应的位置，即用户佩戴好智能眼罩100后，三个EEG电极191分别位于用户的Fp1、Fp2和FpZ区域。

可以理解的是，EEG电极191也可以位于智能眼罩100上与人体的左额(leftfrontal，F3)区域或右额(right frontal，F4)区域等相对应的位置，本实施例对EEG电极191的具体位置不做特别限定，只要能够检测到质量较佳的脑电信号即可。

为了提高检测结果的准确性，智能眼罩100还可以包括参考电极(referenceelectrode，REF)192，用于为EEG电极191提供参考电位，脑电检测模块111记录的EEG信号即为EEG电极191采集的信号与参考电极192采集的信号的差值。其中，参考电极192可以放置在人体接近零电位的位置，即用户佩戴好智能眼罩100后，参考电极192位于用户身体上接近零电位的位置；本实施例中，该位置具体可以是耳垂、耳后、鼻尖或其他受生理和外界影响比较小的位置。

如图3所示，智能眼罩100可以包括眼罩本体11和固定带12，参考电极192可以通过连接线连接在智能眼罩100的固定带12上，在使用时，用户可以将参考电极192粘贴在耳垂、耳后或鼻尖等位置。

如图4所示，眼罩本体11的中部下侧也可以设置鼻罩13，参考电极192可以设置在鼻罩13上，以方便用户使用。在具体设置时，参考电极192可以位于鼻罩13上与人体鼻尖相对的位置，以提高脑电信号检测结果的准确性。

AFE芯片1111分别与各个EEG电极191和参考电极192电连接，用于根据EEG电极191采集的信号和参考电极192采集的信号确定EEG信号，并对EEG信号进行滤波、放大和模数转换等处理，然后传输给处理单元120。

PPG传感器1121主要用于监测用户的心率变化情况，其可以采集到用户额头的PPG信号。PPG传感器1121可以设置在眼罩本体11的上边缘或侧面等可以与皮肤紧密贴合且舒适度较佳的位置。PPG传感器1121可以设置一个，以提高眼罩的轻便性；也可以设置多个，以提高检测结果的准确性，具体实现时可以根据需要选择，本实施例中是以一个PPG传感器1121为例进行示例性说明。心率检测模块112采用PPG传感器1121检测心率信号(即PPG信号)，可以提高用户的舒适度；可以理解的是，心率检测模块112也可以采用压电传感器采集心率信号，以提高检测结果的准确度。

ACC传感器1131主要用于监测用户的头部运动，其可以采集到用户头部的ACC信号。与PPG传感器1121类似，ACC传感器1131也可以设置在眼罩本体11的上边缘或侧面等位置，其可以设置一个，以提高眼罩的轻便性；也可以设置多个，以提高检测结果的准确性，具体实现时可以根据需要选择，本实施例中是以一个ACC传感器1131为例进行示例性说明。

可以理解的是，运动检测模块113也可以包括陀螺仪等角速度传感器，以提高头部运动检测的准确性，并且，运动检测模块113也可以采用集成有ACC传感器和陀螺仪的惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)实现，具体实现时都可以根据需要选择，图中是以运动检测模块113只包括ACC传感器1131为例进行示例性说明。

处理单元120为智能眼罩100的总控制单元，其可以采用微控制单元(microcontroller unit，MCU)或数字信号处理器(digital signal processor，DSP)等处理单元。处理单元120可以获取信号采集单元110采集的信号数据，对获取的信号数据进行滤波和去噪等处理，并可以进一步根据这些信号数据实时检测用户的癫痫发作情况，实现癫痫监测，具体的癫痫检测过程可以参见后续内容。

处理单元120也可以根据信号采集单元110采集的信号数据检测用户的睡眠状态，实现睡眠监测，以方便用户进行睡眠管理。其中，睡眠状态可以包括：入睡、浅度睡眠、熟睡、深度睡眠和快速眼动睡眠等，用户在不同的睡眠状态下心率、脑电和运动状态都会有所不同，在检测用户睡眠状态时，可以根据EEG信号、PPG信号和ACC信号中的一种进行检测，以提高检测效率；也可以根据根据EEG信号、PPG信号和ACC信号中的多种进行检测，以提高睡眠检测的准确度。具体可以采用预先训练的睡眠状态识别模型或其他检测方法进行睡眠状态的检测，本实施例对此不做特别限定。为了便于说明，本申请实施例后续以采用睡眠状态识别模型，根据EEG信号、PPG信号和ACC信号进行睡眠检测为例，进行示例性说明，具体的睡眠检测过程详见后续方法实施例，此处不再赘述。

为了便于用户使用，智能眼罩100上可以设置功能开关键(未示出)，用户可以通过该键设置智能眼罩启动癫痫监测功能和/或睡眠监测功能。

可以理解的是，处理单元120也可以将信号采集单元110采集的信号数据，通过无线通信模块160传输给终端设备200，由终端设备200进行癫痫检测和睡眠检测；用户也可以通过终端设备200设置智能眼罩启动的检测功能。

考虑到由于用户佩戴较松、翻身、侧睡等会导致一侧或全部EEG电极接触不佳，影响检测结果，因此，为了提高检测结果的准确性，本实施例中，处理单元120在获取到EEG信号后，可以对EEG信号进行信号质量检测，在信号质量不满足要求的情况下，可以控制松紧度调节模块140调节智能眼罩的松紧度，使EEG电极与皮肤充分接触，以获取较佳的EEG信号质量。

其中，松紧度调节模块140可以包括用于调节固定带12长度的固定带调节装置，该装置可以包括电机和传动机构等，传动机构分别与电机和固定带12连接，电机可以在处理单元120的控制下带动传动机构移动，以增长或缩短固定带12的长度。

松紧度调节模块140也可以采用充气装置实现，以提高舒适度。具体的，充气装置可以设置在EEG电极附近，用于向EEG电极施加朝向皮肤的压力，使EEG电极紧贴皮肤。其中，充气装置可以包括气泵、气囊和气管等，气囊通过气管与气泵连通，气泵可以在处理单元120的控制下通过气管向气囊充气，使气囊向EEG电极加压。每个EEG电极附近都可以对应设置一个气囊，每个气囊具有对应的气管，各气囊可以采用不同的气泵，也可以采用同一气泵；或者也可以采用一个大的气囊同时实现各个EEG电极的加压控制，比如可以采用阵列式气囊，阵列式气囊覆盖各个EEG电极，在充气时，可以控制阵列式气囊的部分或全部气囊单元充气，以实现对部分或全部的EEG电极进行加压。

为了提高用户的睡眠质量，本实施例中，处理单元120可以根据获取的EEG信号和检测的睡眠状态，控制睡眠刺激模块150输出刺激信号刺激大脑，以改善用户的睡眠状态。其中，睡眠刺激模块150可以包括音频刺激模块和/或微电刺激模块。

音频刺激模块用于实现音频功能，其可以包括扬声器和用于进行音频数模转换的音频模块等，处理单元120可以采用相关的音频控制方法控制音频刺激模块播放音乐或其他音频信号来改善用户睡眠状态。例如：在用户入睡前，可以根据EEG信号的各频段的能量占比来确定播放的音频类型，然后可以根据EEG信号判断用户的睡意是否增加；若是，则可以继续播放该种类型的音频，否则可以调整播放的音频类型；在用户入睡后，可以停止播放音乐，或者可以播放一定频率的音频信号，通过调节音频信号的频率和音量大小，引导用户进入慢波睡眠期。

微电刺激模块用于实现微电流刺激，其可以包括脉冲发生器和刺激电极等。处理单元120可以采用相关的微电控制方法控制微电刺激模块输出刺激电流，来改善用户睡眠状态。例如：在用户入睡后，可以根据用户的EEG信号，控制刺激电流的波形、强度、频率、循环周期等参数，引导用户进入慢波睡眠期。其中，音频刺激模块和微电刺激模块对应的控制方法可以采用目前的各种相关算法，上述音频控制方法和微电控制方法只是一种示例，在具体实现时可以根据需要选择，本实施例对此不做特别限定。

数据缓存模块130用于缓存信号采集单元110采集的信号数据，其可以是独立的存储器件，也可以集成在处理单元120中。在检测到癫痫发作时，处理单元120可以生成癫痫发作数据后发送至终端设备200；为了提高灵活性，处理单元120也可以将癫痫发作数据存储在数据缓存模块130中，在后续用户触发数据同步时将数据缓存模块130中的信号数据同步至终端设备200，这样也可以在发送失败的情况下进行再次传输，因而也可以提高数据管理的可靠性。其中，癫痫发作数据可以包括癫痫检测结果(可以包括癫痫发作时间、癫痫发作的时长和严重程度等)，并可以包括癫痫发作前几分钟、癫痫发作期和癫痫发作结束后几分钟的信号数据，即癫痫发作前的第一时刻到癫痫发作结束后的第二时刻之间的信号数据。同样的，处理单元120可以根据睡眠状态检测结果生成睡眠状态数据后实时发送给终端设备200，或者缓存在数据缓存模块130中，其中，睡眠状态数据可以包括检测的睡眠状态和睡眠状态对应的睡眠时间。

无线通信模块160可以提供应用在智能眼罩100上的包括无线局域网(wirelesslocal area networks，WLAN)(如Wi-Fi网络)、蓝牙等无线通信的解决方案。处理单元120可以通过无线通信模块160与终端设备200进行通信，将检测的癫痫发作数据和睡眠状态数据发送给终端设备200。

通知模块170用于指示用户操作，其可以包括扬声器、马达和/或指示灯等，用于进行声音提示、振动提示和/或光提示。通知模块170也可以用于指示充电状态、电量变化和工作状态等。

电源模块180用于为智能眼罩100供电，其可以包括电池和电源管理单元，电源管理单元可以通过USB接口接收有线充电器的充电输入，也可以通过无线充电线圈接收无线充电输入，从而为电池充电；并可以监测电池容量和电池健康状态等参数。电源管理单元可以是独立的器件，也可以集成在处理单元120中。

其中，上述的EEG电极191和PPG传感器1121可以设置在智能眼罩100上用于与皮肤接触的内侧面；ACC传感器1131、处理单元120、数据缓存模块130、松紧度调节模块140、睡眠刺激模块150、无线通信模块160、通知模块170和电源模块180中无需裸露在外的部分，可以设置在眼罩本体11的夹层中，需要裸露在外的部分可以设置在智能眼罩100的外表面上，各模块的具体设置位置都可以根据实际需要选择，本实施例对此不做特别限定。

上述图3和图4示例性的示出了智能眼罩100的两种结构，其不同之处主要在于固定带12和鼻罩13的区别。

其中，对于固定带12，如图3所示，可以为挂耳式固定带12，对应的，固定带12包括两个，眼罩本体11的两侧分别连接一个固定带12。如图4所示，固定带12也可以为头戴式固定带12，其可以如图4所示的包括一个，该固定带12的一端与眼罩本体11的一侧连接，另一端与眼罩本体11的另一侧连接。

可以理解的是，头戴式固定带12也可以包括两个，其中一个固定带12与眼罩本体11的一侧连接，另一个固定带12与眼罩本体11的另一侧连接，两个固定带12可以通过打结、魔术贴或连接扣等连接在一起。另外，图3和图4只是用于示出固定带12的不同实现方式，其并非用于限定本申请，图3所示的智能眼罩100也可以采用头戴式固定带12，图4所示的智能眼罩100也可以采用挂耳式固定带12。

为了提高用户的舒适度和佩戴的便利性，固定带12可以为弹性固定带12，这样也可以使眼罩本体11更好的贴合皮肤。

为了提高参考电极192的信号检测结果的准确性，眼罩本体11上与鼻梁对应的位置可以设置与鼻梁相匹配的鼻梁条14，用户可以通过调节鼻梁条14，使鼻罩13更好的贴合鼻子。

眼罩本体11可以采用纤维织布、弹性泡沫、塑料、金属和/或硅胶等材质制成，具体材质本实施例不做特别限定。

本实施例中，终端设备200可以是手机或平板等便携式的电子设备，也可以是电脑等非便携式的电子设备，本申请实施例是以终端设备200为手机为例进行示例性说明。

图5为本申请实施例提供的终端设备的结构示意图，如图5所示，终端设备200可以包括处理器210，外部存储器接口220，内部存储器221，USB接口230，充电管理模块240，电源管理模块241，电池242，天线1，天线2，移动通信模块250，无线通信模块260，音频模块270，扬声器270A，受话器270B，麦克风270C，耳机接口270D，传感器模块280，按键290，马达291，指示器292，摄像头293，显示屏294，以及用户标识模块(subscriber identificationmodule，SIM)卡接口295等。其中传感器模块280可以包括压力传感器280A，陀螺仪传感器280B，气压传感器280C，磁传感器280D，加速度传感器280E，距离传感器280F，接近光传感器280G，指纹传感器280H，温度传感器280J，触摸传感器280K，环境光传感器280L，骨传导传感器280M等。

可以理解的是，本发明实施例示意的结构并不构成对终端设备200的具体限定。在本申请另一些实施例中，终端设备200可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

终端设备200可以通过无线通信模块260或USB接口230接收智能眼罩100检测的癫痫发作数据和睡眠状态数据，并可以根据癫痫发作数据为用户提供癫痫管理服务，以及根据睡眠状态数据为用户提供睡眠管理服务。另外，终端设备200也可以将用户的癫痫发作数据和睡眠状态数据上传到云端进行存储，以供后续医生进一步分析。

处理器210可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器210可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(sraphics processingunit，GPU)，图像信号处理器(image signal processor，ISP)，控制器，存储器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-network processing unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的器件，也可以集成在一个或多个处理器中。

其中，控制器可以是终端设备200的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器210中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。在一些实施例中，处理器210中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器210刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器210需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取，减少了处理器210的等待时间，因而提高了系统的效率。

在一些实施例中，处理器210可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路(inter-integrated circuit，I2C)接口，集成电路内置音频(inter-integrated circuitsound，I2S)接口，脉冲编码调制(pulse code modulation，PCM)接口，通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter，UART)接口，移动产业处理器接口(mobile industry processor interface，MIPI)，通用输入输出(general-purposeinput/output，GPIO)接口，用户标识模块(subscriber identity module，SIM)接口，和/或通用串行总线(universal serial bus，USB)接口等。

I2C接口是一种双向同步串行总线，包括一根串行数据线(serial data line，SDA)和一根串行时钟线(serail clock line，SCL)。在一些实施例中，处理器210可以包含多组I2C总线。处理器210可以通过不同的I2C总线接口分别耦合触摸传感器280K，充电器，闪光灯，摄像头293等。例如：处理器210可以通过I2C接口耦合触摸传感器280K，使处理器210与触摸传感器280K通过I2C总线接口通信，实现终端设备200的触摸功能。

I2S接口可以用于音频通信。在一些实施例中，处理器210可以包含多组I2S总线。处理器210可以通过I2S总线与音频模块270耦合，实现处理器210与音频模块270之间的通信。在一些实施例中，音频模块270可以通过I2S接口向无线通信模块260传递音频信号，实现通过蓝牙耳机接听电话的功能。

PCM接口也可以用于音频通信，将模拟信号抽样，量化和编码。在一些实施例中，音频模块270与无线通信模块260可以通过PCM总线接口耦合。在一些实施例中，音频模块270也可以通过PCM接口向无线通信模块260传递音频信号，实现通过蓝牙耳机接听电话的功能。所述I2S接口和所述PCM接口都可以用于音频通信。

UART接口是一种通用串行数据总线，用于异步通信。该总线可以为双向通信总线。它将要传输的数据在串行通信与并行通信之间转换。在一些实施例中，UART接口通常被用于连接处理器210与无线通信模块260。例如：处理器210通过UART接口与无线通信模块260中的蓝牙模块通信，实现蓝牙功能。在一些实施例中，音频模块270可以通过UART接口向无线通信模块260传递音频信号，实现通过蓝牙耳机播放音乐的功能。

MIPI接口可以被用于连接处理器210与显示屏294，摄像头293等外围器件。MIPI接口包括摄像头串行接口(camera serial interface，CSI)，显示屏串行接口(displayserial interface，DSI)等。在一些实施例中，处理器210和摄像头293通过CSI接口通信，实现终端设备200的拍摄功能。处理器210和显示屏294通过DSI接口通信，实现终端设备200的显示功能。

GPIO接口可以通过软件配置。GPIO接口可以被配置为控制信号，也可被配置为数据信号。在一些实施例中，GPIO接口可以用于连接处理器210与摄像头293，显示屏294，无线通信模块260，音频模块270，传感器模块280等。GPIO接口还可以被配置为I2C接口，I2S接口，UART接口，MIPI接口等。

USB接口230是符合USB标准规范的接口，具体可以是Mini USB接口，Micro USB接口，USB Type C接口等。USB接口230可以用于连接充电器为终端设备200充电，也可以用于终端设备200与外围设备之间传输数据。也可以用于连接耳机，通过耳机播放音频。该接口还可以用于连接其他终端设备，例如AR设备等。

可以理解的是，本发明实施例示意的各模块间的接口连接关系，只是示意性说明，并不构成对终端设备200的结构限定。在本申请另一些实施例中，终端设备200也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式，或多种接口连接方式的组合。

充电管理模块240用于从充电器接收充电输入。其中，充电器可以是无线充电器，也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中，充电管理模块240可以通过USB接口230接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中，充电管理模块240可以通过终端设备200的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块240为电池242充电的同时，还可以通过电源管理模块241为终端设备供电。

电源管理模块241用于连接电池242，充电管理模块240与处理器210。电源管理模块241接收电池242和/或充电管理模块240的输入，为处理器210，内部存储器221，外部存储器，显示屏294，摄像头293，和无线通信模块260等供电。电源管理模块241还可以用于监测电池容量，电池循环次数，电池健康状态(漏电，阻抗)等参数。在其他一些实施例中，电源管理模块241也可以设置于处理器210中。在另一些实施例中，电源管理模块241和充电管理模块240也可以设置于同一个器件中。

终端设备200的无线通信功能可以通过天线1，天线2，移动通信模块250，无线通信模块260，调制解调处理器以及基带处理器等实现。

天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。终端设备200中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。

移动通信模块250可以提供应用在终端设备200上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块250可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器(low noise amplifier，LNA)等。移动通信模块250可以由天线1接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块250还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块250的至少部分功能模块可以被设置于处理器210中。在一些实施例中，移动通信模块250的至少部分功能模块可以与处理器210的至少部分模块被设置在同一个器件中。

调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中，调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后，被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器270A，受话器270B等)输出声音信号，或通过显示屏294显示图像或视频。在一些实施例中，调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中，调制解调处理器可以独立于处理器210，与移动通信模块250或其他功能模块设置在同一个器件中。

无线通信模块260可以提供应用在终端设备200上的包括无线局域网(wirelesslocal area networks，WLAN)(如无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，调频(frequency modulation，FM)，近距离无线通信技术(near field communication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块260可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块260经由天线2接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器210。无线通信模块260还可以从处理器210接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线2转为电磁波辐射出去。

在一些实施例中，终端设备200的天线1和移动通信模块250耦合，天线2和无线通信模块260耦合，使得终端设备200可以通过无线通信技术与网络以及其他设备通信。所述无线通信技术可以包括全球移动通讯系统(global system for mobile communications，GSM)，通用分组无线服务(general packet radio service，GPRS)，码分多址接入(codedivision multiple access，CDMA)，宽带码分多址(wideband code division multipleaccess，WCDMA)，时分同步码分多址(time division-synchronous code divisionmultiple access，TD-SCDMA)，长期演进(long term evolution，LTE)，BT，GNSS，WLAN，NFC，FM，和/或IR技术等。所述GNSS可以包括全球卫星定位系统(global positioning system，GPS)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，北斗卫星导航系统(beidou navigation satellite system，BDS)，准天顶卫星系统(quasi-zenithsatellite system，QZSS)和/或星基增强系统(satellite based augmentation systems，SBAS)。

终端设备200通过GPU，显示屏294，以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏294和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器210可包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。

显示屏294用于显示图像，视频等。显示屏294包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)，有机发光二极管(organic light-emittingdiode，OLED)，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode的，AMOLED)，柔性发光二极管(flex light-emittingdiode，FLED)，Mini LED，Micro LED，量子点发光二极管(quantum dot light emittingdiodes，QLED)等。在一些实施例中，终端设备200可以包括1个或N个显示屏294，N为大于1的正整数。

终端设备200可以通过ISP，摄像头293，视频编解码器，GPU，显示屏294以及应用处理器等实现拍摄功能。

ISP用于处理摄像头293反馈的数据。例如，拍照时，打开快门，光线通过镜头被传递到摄像头感光元件上，光信号转换为电信号，摄像头感光元件将所述电信号传递给ISP处理，转化为肉眼可见的图像。ISP还可以对图像的噪点，亮度，肤色进行算法优化。ISP还可以对拍摄场景的曝光，色温等参数优化。在一些实施例中，ISP可以设置在摄像头293中。

摄像头293用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device，CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给ISP转换成数字图像信号。ISP将数字图像信号输出到DSP加工处理。DSP将数字图像信号转换成标准的RGB，YUV等格式的图像信号。在一些实施例中，终端设备200可以包括1个或N个摄像头293，N为大于1的正整数。

数字信号处理器用于处理数字信号，除了可以处理数字图像信号，还可以处理其他数字信号。例如，当终端设备200在频点选择时，数字信号处理器用于对频点能量进行傅里叶变换等。

视频编解码器用于对数字视频压缩或解压缩。终端设备200可以支持一种或多种视频编解码器。这样，终端设备200可以播放或录制多种编码格式的视频，例如：动态图像专家组(moving picture experts group，MPEG)1，MPEG2，MPEG3，MPEG4等。

NPU为神经网络(neural-network，NN)计算处理器，通过借鉴生物神经网络结构，例如借鉴人脑神经元之间传递模式，对输入信息快速处理，还可以不断的自学习。通过NPU可以实现终端设备200的智能认知等应用，例如：图像识别，人脸识别，语音识别，文本理解等。

外部存储器接口220可以用于连接外部存储卡，例如Micro SD卡，实现扩展终端设备200的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口220与处理器210通信，实现数据存储功能。例如将音乐，视频等文件保存在外部存储卡中。

内部存储器221可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。处理器210通过运行存储在内部存储器221的指令，从而执行终端设备200的各种功能应用以及数据处理。内部存储器221可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统，至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能，图像播放功能等)等。存储数据区可存储终端设备200使用过程中所创建的数据(比如音频数据，电话本等)等。此外，内部存储器221可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。

终端设备200可以通过音频模块270，扬声器270A，受话器270B，麦克风270C，耳机接口270D，以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。

音频模块270用于将数字音频信息转换成模拟音频信号输出，也用于将模拟音频输入转换为数字音频信号。音频模块270还可以用于对音频信号编码和解码。在一些实施例中，音频模块270可以设置于处理器210中，或将音频模块270的部分功能模块设置于处理器210中。

扬声器270A，也称“喇叭”，用于将音频电信号转换为声音信号。终端设备200可以通过扬声器270A收听音乐，或收听免提通话。

受话器270B，也称“听筒”，用于将音频电信号转换成声音信号。当终端设备200接听电话或语音信息时，可以通过将受话器270B靠近人耳接听语音。

麦克风270C，也称“话筒”，“传声器”，用于将声音信号转换为电信号。当拨打电话或发送语音信息时，用户可以通过人嘴靠近麦克风270C发声，将声音信号输入到麦克风270C。终端设备200可以设置至少一个麦克风270C。在另一些实施例中，终端设备200可以设置两个麦克风270C，除了采集声音信号，还可以实现降噪功能。在另一些实施例中，终端设备200还可以设置三个，四个或更多麦克风270C，实现采集声音信号，降噪，还可以识别声音来源，实现定向录音功能等。

耳机接口270D用于连接有线耳机。耳机接口270D可以是USB接口230，也可以是3.5mm的开放移动终端设备平台(open mobile terminal platform，OMTP)标准接口，美国蜂窝电信工业协会(cellular telecommunications industry association of the USA，CTIA)标准接口。

压力传感器280A用于感受压力信号，可以将压力信号转换成电信号。在一些实施例中，压力传感器280A可以设置于显示屏294。压力传感器280A的种类很多，如电阻式压力传感器，电感式压力传感器，电容式压力传感器等。电容式压力传感器可以是包括至少两个具有导电材料的平行板。当有力作用于压力传感器280A，电极之间的电容改变。终端设备200根据电容的变化确定压力的强度。当有触摸操作作用于显示屏294，终端设备200根据压力传感器280A检测所述触摸操作强度。终端设备200也可以根据压力传感器280A的检测信号计算触摸的位置。在一些实施例中，作用于相同触摸位置，但不同触摸操作强度的触摸操作，可以对应不同的操作指令。例如：当有触摸操作强度小于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时，执行查看短消息的指令。当有触摸操作强度大于或等于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时，执行新建短消息的指令。

陀螺仪传感器280B可以用于确定终端设备200的运动姿态。在一些实施例中，可以通过陀螺仪传感器280B确定终端设备200围绕三个轴(即，x，y和z轴)的角速度。陀螺仪传感器280B可以用于拍摄防抖。示例性的，当按下快门，陀螺仪传感器280B检测终端设备200抖动的角度，根据角度计算出镜头模组需要补偿的距离，让镜头通过反向运动抵消终端设备200的抖动，实现防抖。陀螺仪传感器280B还可以用于导航，体感游戏场景。

气压传感器280C用于测量气压。在一些实施例中，终端设备200通过气压传感器280C测得的气压值计算海拔高度，辅助定位和导航。

磁传感器280D包括霍尔传感器。终端设备200可以利用磁传感器280D检测翻盖皮套的开合。在一些实施例中，当终端设备200是翻盖机时，终端设备200可以根据磁传感器280D检测翻盖的开合。进而根据检测到的皮套的开合状态或翻盖的开合状态，设置翻盖自动解锁等特性。

加速度传感器280E可检测终端设备200在各个方向上(一般为三轴)加速度的大小。当终端设备200静止时可检测出重力的大小及方向。还可以用于识别终端设备姿态，应用于横竖屏切换，计步器等应用。

距离传感器280F，用于测量距离。终端设备200可以通过红外或激光测量距离。在一些实施例中，拍摄场景，终端设备200可以利用距离传感器280F测距以实现快速对焦。

接近光传感器280G可以包括例如发光二极管(LED)和光检测器，例如光电二极管。发光二极管可以是红外发光二极管。终端设备200通过发光二极管向外发射红外光。终端设备200使用光电二极管检测来自附近物体的红外反射光。当检测到充分的反射光时，可以确定终端设备200附近有物体。当检测到不充分的反射光时，终端设备200可以确定终端设备200附近没有物体。终端设备200可以利用接近光传感器280G检测用户手持终端设备200贴近耳朵通话，以便自动熄灭屏幕达到省电的目的。接近光传感器280G也可用于皮套模式，口袋模式自动解锁与锁屏。

环境光传感器280L用于感知环境光亮度。终端设备200可以根据感知的环境光亮度自适应调节显示屏294亮度。环境光传感器280L也可用于拍照时自动调节白平衡。环境光传感器280L还可以与接近光传感器280G配合，检测终端设备200是否在口袋里，以防误触。

指纹传感器280H用于采集指纹。终端设备200可以利用采集的指纹特性实现指纹解锁，访问应用锁，指纹拍照，指纹接听来电等。

温度传感器280J用于检测温度。在一些实施例中，终端设备200利用温度传感器280J检测的温度，执行温度处理策略。例如，当温度传感器280J上报的温度超过阈值，终端设备200执行降低位于温度传感器280J附近的处理器的性能，以便降低功耗实施热保护。在另一些实施例中，当温度低于另一阈值时，终端设备200对电池242加热，以避免低温导致终端设备200异常关机。在其他一些实施例中，当温度低于又一阈值时，终端设备200对电池242的输出电压执行升压，以避免低温导致的异常关机。

触摸传感器280K，也称“触控面板”。触摸传感器280K可以设置于显示屏294，由触摸传感器280K与显示屏294组成触摸屏，也称“触控屏”。触摸传感器280K用于检测作用于其上或附近的触摸操作。触摸传感器可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器，以确定触摸事件类型。可以通过显示屏294提供与触摸操作相关的视觉输出。在另一些实施例中，触摸传感器280K也可以设置于终端设备200的表面，与显示屏294所处的位置不同。

骨传导传感器280M可以获取振动信号。在一些实施例中，骨传导传感器280M可以获取人体声部振动骨块的振动信号。骨传导传感器280M也可以接触人体脉搏，接收血压跳动信号。在一些实施例中，骨传导传感器280M也可以设置于耳机中，结合成骨传导耳机。音频模块270可以基于所述骨传导传感器280M获取的声部振动骨块的振动信号，解析出语音信号，实现语音功能。应用处理器可以基于所述骨传导传感器280M获取的血压跳动信号解析心率信息，实现心率检测功能。

按键290包括开机键，音量键等。按键290可以是机械按键。也可以是触摸式按键。终端设备200可以接收按键输入，产生与终端设备200的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。

马达291可以产生振动提示。马达291可以用于来电振动提示，也可以用于触摸振动反馈。例如，作用于不同应用(例如拍照，音频播放等)的触摸操作，可以对应不同的振动反馈效果。作用于显示屏294不同区域的触摸操作，马达291也可对应不同的振动反馈效果。不同的应用场景(例如：时间提醒，接收信息，闹钟，游戏等)也可以对应不同的振动反馈效果。触摸振动反馈效果还可以支持自定义。

指示器292可以是指示灯，可以用于指示充电状态，电量变化，也可以用于指示消息，未接来电，通知等。

SIM卡接口295用于连接SIM卡。SIM卡可以通过插入SIM卡接口295，或从SIM卡接口295拔出，实现和终端设备200的接触和分离。终端设备200可以支持1个或N个SIM卡接口，N为大于1的正整数。SIM卡接口295可以支持Nano SIM卡，Micro SIM卡，SIM卡等。同一个SIM卡接口295可以同时插入多张卡。所述多张卡的类型可以相同，也可以不同。SIM卡接口295也可以兼容不同类型的SIM卡。SIM卡接口295也可以兼容外部存储卡。终端设备200通过SIM卡和网络交互，实现通话以及数据通信等功能。在一些实施例中，终端设备200采用eSIM，即：嵌入式SIM卡。eSIM卡可以嵌在终端设备200中，不能和终端设备200分离。

上述健康管理系统，可以通过智能眼罩采集的EEG信号、PPG信号和ACC信号进行癫痫检测，实现对睡眠癫痫的监测；并且，智能眼罩可以将癫痫发作数据传输给终端设备，帮助用户进行癫痫管理。另外，癫痫发作时患者的脑电波变化十分明显，也会出现心跳异常、身体抽搐等情况，EEG信号可以很好的反映癫痫发作时的脑电波变化情况，PPG信号可以反映用户癫痫发作时的心率变化情况，头部ACC信号可以反映用户癫痫发作时的头部运动信息，且该信号受身体运动(比如手部运动)干扰小，因而结合EEG信号、PPG信号和头部ACC信号进行癫痫检测，可以有效提高癫痫检测结果的准确性。

下面对癫痫检测过程进行说明。请参见图6，图6为本申请实施例提供的癫痫检测的流程示意图。

为了节省处理资源，降低系统功耗，智能眼罩可以在检测到用户入睡后，开始进行癫痫检测。其中，智能眼罩可以根据信号采集单元采集的信号数据检测用户是否入睡，或者也可以在睡眠监测功能开启的情况下，基于睡眠监测结果确定用户是否入睡，以进一步节省处理资源。具体的入睡检测方式可以参见后续的睡眠检测过程的相关描述，此处不再赘述。

在具体进行癫痫检测时，可以以预设的癫痫检测周期进行检测，在每个周期，根据该周期对应的信号片段(称为第一信号片段)进行癫痫检测。其中，该周期可以是若干秒，该周期对应的第一信号片段中可以包括该周期对应的检测时刻之前的预设时长的信号数据，该预设时长(即第一信号片段的时长)可以大于或等于周期的时长。例如：周期的时长为2秒，第一信号片段的时长可以是4秒，即每2秒进行一次癫痫检测，每次采用最近采集的4秒信号数据，即相邻两个周期会复用2秒的信号数据；或者，周期的时长和第一信号片段的时长均为4秒，信号采集单元采集的数据不进行复用，每次癫痫检测都采用该周期内采集的信号数据。对于每个周期，可以采用图6所示的方法进行癫痫检测。

如图6所示，对于每个周期，在获取到该周期对应的第一信号片段后，可以根据该第一信号片段中的信号数据依次进行信号处理、特征提取和癫痫发作检测，并可以在癫痫发作结束后进行癫痫发作的持续时长计算和严重程度评估等。

其中，在进行信号处理时，一般可以使用巴特沃斯(butterworth)等带通滤波器，对第一信号片段中的信号数据滤波，以去除基线、低频和高频等噪声及无用信号，得到有用信号。

相比于未发作癫痫的情况，癫痫患者在癫痫发作时，脑电波的幅度会大幅上升，脑电波中会出现各种异常波，其频率也有所变化；而且也会出现心跳加快、身体抽搐等症状。对应的，EEG信号、PPG信号和ACC信号的信号特征也会有所变化；通过分析这些信号数据的信号特征，即可判断用户是否发生癫痫。因此，在对第一信号片段进行信号处理后，可以先提取第一信号片段内与癫痫检测相关的特征，然后基于这些提取的特征进行癫痫发作的判断。

其中，EEG信号中与癫痫检测相关的特征可以包括：EEG幅值及其统计特征，EEG信号的统计特征可以包括均值、方差、协方差矩阵等时域特征和各频段信号(α、β、θ、δ等波)的能量占比等频域特征中的部分或全部特征；PPG信号中与癫痫检测相关的特征可以包括：心率和心率变异性等相关特征；ACC信号中与癫痫检测相关的特征可以包括：ACC幅值及其统计特征，ACC信号的统计特征可以包括：均值、方差、标准差等时域特征和信号能量等频率特征中的部分或全部特征。

在提取出第一信号片段的信号特征后，可以采用预先训练的第一分类模型进行癫痫发作检测，即可以将提取的信号特征输入第一分类模型中，得到癫痫发作检测结果。如果检测到癫痫发作情况，可以在检测到癫痫发作结束的情况下进一步计算癫痫发作的持续时长和严重程度等信息；如果未检测到癫痫发作情况，则可以不做处理。

其中，对于EEG信号，如前所述，为提高检测结果的准确性，EEG电极包括多个，即EEG信号包括多路，则输入第一分类模型的EEG信号的信号特征可以包括每路EEG信号的信号特征，也可以是根据各路EEG信号的信号特征确定的EEG信号的每种信号特征的均值。

在判断癫痫发作是否结束时，可以根据后续第一信号片段的癫痫发作检测结果判断，具体可以在后续检测每个第一信号片段的过程中，如果首次或连续多次检测到未发生癫痫，则可以确定癫痫发作结束。

癫痫发作的持续时长可以根据癫痫发作的开始时间和结束时间确定。癫痫发作的严重程度可以采用预先训练的第二分类模型进行确定。

在具体实现时，可以将癫痫发作期间内各第一信号片段的信号特征、癫痫发作的持续时长和各第一信号片段的聚合特征输入第二分类模型中，得到癫痫发作的严重程度。其中，各第一信号片段的聚合特征可以根据各第一信号片段的各种信号特征确定，其例如可以包括：根据各第一信号片段中各种信号特征的值确定的每种信号特征的均值和方差等。癫痫发作的严重程度也可以划分为若干个等级，例如可以包括轻度、中度和重度三个等级，具体等级数量本实施例不做特别限定。

第一分类模型和第二分类模型具体可以是分类器，也可以是回归器。两者采用的机器学习算法可以是贝叶斯算法、支持向量机(Support Vector Machine，SVM)算法或基于神经网络的分类算法等。

与常规的模型训练方法类似，对于第一分类模型，可以预先获取第一训练样本集，第一训练样本集中包含癫痫发作对应的训练样本和癫痫未发作对应的训练样本，每个训练样本中包括信号数据(EEG信号、PPG信号和ACC信号)和分类标签(包括发生癫痫和未发生癫痫)；然后对每个训练样本中的信号数据进行特征提取，再将提取的信号特征和对应的分类标签输入待训练的初始第一分类模型进行训练，得到第一分类模型。对于第二分类模型，可以预先获取第二训练样本集，第二训练样本集中包含各种严重程度的癫痫发作对应的训练样本，每个训练样本中可以包括：癫痫发作期间的各第一信号片段的信号数据(EEG信号、PPG信号和ACC信号)和分类标签(即癫痫发作的严重程度)；然后对每个训练样本中各第一信号片段的信号数据进行特征提取，并确定癫痫发作的持续时长和各第一信号片段的聚合特征；再将提取的信号特征、确定的癫痫发作的持续时长、各第一信号片段的聚合特征对应的分类标签，输入待训练的初始第二分类模型进行训练，得到第二分类模型。

为了提高检测结果的准确性，如图6所示，在对第一信号片段进行信号处理前，可以先对第一信号片段中的EEG信号进行信号质量检测，在EEG信号的信号质量满足要求的情况下，再进行后续的癫痫检测；在EEG信号的信号质量不满足要求的情况下，可以控制松紧度调节模块调节智能眼罩的松紧度，使EEG电极与皮肤充分接触，以获取更佳的EEG信号质量。

具体的，可以根据EEG信号的信噪比来确定EEG信号的信号质量是否满足要求；为提高准确性，也可以对EEG信号进行特征提取，根据提取的特征与对应的特征值范围的关系，来确定EEG信号的信号质量是否满足要求。例如：可以在提取的各特征均在对应的特征值范围内(即各特征均满足要求)，或者，满足要求的特征的数量达到预设数量时，认为EEG信号的信号质量满足要求，否则，认为EEG信号的信号质量不满足要求。

对于第一信号片段中每个脑电电极对应的EEG信号，均可以采用上述方法进行信号质量检测，在各EEG信号的信号质量均满足要求的情况下，可以进行后续的癫痫检测。在任意一路EEG信号的信号质量不满足要求的情况下，可以控制松紧度调节模块调节智能眼罩的松紧度。

在进行松紧度调节时，可以控制松紧度调节模块调节预设的松紧度调节量；为了较快的确定出合适的松紧度调节量，也可以控制松紧度调节模块以预设的调节速度持续调节智能眼罩的松紧度，在调节的过程中，进行EEG信号的信号质量检测，在检测到EEG信号的信号质量满足要求的情况下，控制松紧度调节模块停止调节；或者也可以根据检测的信号质量确定松紧度调节量，然后控制松紧度调节模块根据该松紧度调节量进行调节，例如：可以采用满足要求的特征的数量占总特征数量的比值来衡量信号质量，根据预设的信号质量与松紧度调节量之间的对应关系来确定松紧度调节量。

另外，可以根据智能眼罩的松紧度与用户佩戴舒适度之间的关系，预先确定一最大松紧度；在进行调节时，如果智能眼罩的松紧度达到该预设的最大松紧度，那么也可以控制松紧度调节模块停止调节，以提高用户佩戴智能眼罩的舒适度。

需要说明的是，上述信号质量检测方法和松紧度调节方法只是一种示例性说明，其并非用于限定本申请，具体的实现方法可以根据需要设定，本实施例对此不作特别限定。

上述癫痫检测方法，结合EEG信号、PPG信号和ACC信号进行癫痫检测，其中，癫痫发作时患者的脑电波变化十分明显，也会出现心跳异常、身体抽搐等情况，EEG信号可以很好的反映癫痫发作时的脑电波变化情况，PPG信号可以反映用户癫痫发作时的心率变化情况，头部ACC信号可以反映用户癫痫发作时的头部运动信息，且该信号受身体运动(比如手部运动)干扰小，因而结合EEG信号、PPG信号和头部ACC信号进行癫痫检测，可以有效提高癫痫检测结果的准确性。另外，在EEG信号的信号质量满足要求的情况下再进行后续的癫痫检测过程，在EEG信号的信号质量不满足要求时，通过松紧度调节模块调节智能眼罩的松紧度，以保证EEG信号的信号质量满足要求，这样可以进一步提高癫痫检测结果的准确性。

下面对睡眠检测过程进行说明。请参见图7，图7为本申请实施例提供的睡眠检测的流程示意图。

与上述癫痫检测类似的过程类似，在进行睡眠检测时，可以以预设的睡眠检测周期进行检测，对于每个周期，可以在获取到该周期对应的信号片段(称为第二信号片段)后，根据该第二信号片段中的信号数据依次进行信号处理、特征提取和睡眠状态判断等处理过程，得到用户的睡眠状态和睡眠时长等睡眠参数。其中，睡眠检测周期与癫痫检测周期可以相同也可以不同，睡眠检测周期对应的第二信号片段与癫痫检测周期对应的第一信号片段的时长可以不同，其可以设置较大的时长，例如可以为30秒；第二信号片段的确定方式与癫痫检测中第一信号片段的确定方式类似，此处不再赘述。

与癫痫检测中相关步骤的处理过程类似，在进行信号处理时，可以采用带通滤波器对第二信号片段中的信号数据滤波；然后可以提取第二信号片段中EEG信号的幅值和统计特征、PPG信号的心率特征、ACC信号的幅值和统计特征等；在提取出第二信号片段的信号特征后，可以采用预先训练的第三分类模型(即睡眠状态识别模型)确定睡眠状态检测结果。其中，睡眠检测与癫痫检测采用的特征可以相同也可以不同，具体实现时都可以根据需要选择；第三分类模型与第一分类模型类似，只是训练时的训练样本集不同，第三分类模型的训练样本集中包含的是各种睡眠状态对应的训练样本；如前所述，睡眠状态可以包括：入睡、浅度睡眠、熟睡、深度睡眠和快速眼动睡眠等。这些步骤的其他细节说明可以参见癫痫检测中的相关描述，此处不再赘述。

同样的，为了提高检测结果的准确性，如图7所示，在对第二信号片段进行信号处理前，可以先对第二信号片段中的EEG信号进行信号质量检测，在EEG信号的信号质量满足要求的情况下，再进行后续的睡眠检测；在EEG信号的信号质量不满足要求的情况下，可以控制松紧度调节模块调节智能眼罩的松紧度。其中，具体的信号质量检测方法和松紧度调节方法与癫痫检测中相关方法类似，此处不再赘述。

对于EEG电极包括多个的情况，在进行睡眠检测时，可以采用所有EEG电极的EEG信号；也可以只采用其中一个EEG电极采集的EEG信号，以提高处理效率，对应的，在进行信号质量检测时，可以选择信号质量最佳的EEG信号(此处称为目标EEG信号)，在该信号的信号质量满足要求的情况下即可进行后续的睡眠检测；在该信号的信号质量不满足要求的情况下，控制松紧度调节模块调节智能眼罩的松紧度。

为了提高检测结果的准确性，至少两个EEG电极可以对称设置在智能眼罩的两侧，以适应用户的不同睡姿。例如，两个EEG电极可以如图3中所示的对称设置在智能眼罩上与人体的FP1区域和FP2区域对应的位置，或者也可以设置在智能眼罩上其他相对于额极中线左右对称的位置，比如F3区域和F4区域对应的位置。对应的，如图7所示，在进行信号质量检测时，可以先根据第二信号片段中的ACC信号进行睡姿判断，如果用户的睡姿是平躺，可以根据各EEG信号的信号质量确定信号质量最佳的EEG信号，即目标EEG信号；如果用户的睡姿是侧躺，可以将与用户的睡姿同侧的EEG电极对应的EEG信号确定为目标EEG信号，然后判断确定的目标EEG信号的信号质量是否满足要求。该方案在确定用户侧躺时，无需对每路EEG信号的信号质量进行判断，因而可以在一定程度上提高检测效率，并可以降低功耗。当然，也可以不进行睡姿的判断，直接从各EEG信号中确定信号质量最佳的EEG信号，该方式无需其他传感器信号，检测方式较为简单。

考虑到睡眠检测的第二信号片段的时长较长，也可以在进行上述睡眠检测的同时，以预设的信号质量检测周期进行信号质量监测，每个周期对应的第三信号片段的时长可以与癫痫检测周期对应的第一信号片段的时长相同，也可以稍大于或小于第一信号片段的时长。在EEG信号的信号质量满足要求的情况下，可以不做处理；在EEG信号的信号质量不满足要求的情况下，可以控制松紧度调节模块调节智能眼罩的松紧度。

可以理解的是，若智能眼罩同时启动了癫痫检测功能和睡眠检测功能，则通过癫痫检测过程中的信号质量检测即可同时满足癫痫检测和睡眠检测的信号质量检测需求，在进行睡眠检测时，无需额外进行信号质量监测；并且，癫痫检测中会对每路EEG信号进行信号质量检测，经过松紧度调节后，各路EEG信号的信号质量均满足要求，则在进行睡眠检测时，可以任意选择一路或多路满足信号质量要求的EEG信号进行后续的睡眠状态判断。

上述睡眠检测方法，结合EEG信号进行睡眠监测，可以提高睡眠状态检测结果的准确性。另外，在EEG信号的信号质量满足要求的情况下再进行后续的睡眠检测过程，在EEG信号的信号质量不满足要求时，通过松紧度调节模块调节智能眼罩的松紧度，以保证EEG信号的信号质量满足要求，这样可以进一步提高睡眠状态检测结果的准确性。

如前所述，智能眼罩可以将癫痫发作数据和睡眠状态数据发送给终端设备，以方便用户进行癫痫疾病和睡眠的管理。下面以癫痫管理为例介绍终端设备中的癫痫管理过程。

终端设备可以提供癫痫管理功能，癫痫管理功能可以是某应用中的功能，也可以是单独的一个应用，本实施例中以癫痫检测功能为健康管理应用中的功能为例进行示例性说明。

图8为本申请实施例提供的一种应用界面示意图，如图8中的(a)所示，终端设备200的屏幕界面中显示有健康管理应用对应的应用图标(例如图8中所示的运动健康图标11)和其他应用图标，用户可以点击该运动健康图标11打开健康管理应用；如图8中的(b)所示，终端设备200响应用户点击运动健康图标的操作，显示健康管理应用的主界面10，该主界面10中可以包括功能名称101、卡片列表102和导航栏103，其中：

功能名称101可用于指示当前打开的功能，例如图中所示的“健康”功能。

卡片列表102中可以包括健康管理应用提供的各种健康管理功能对应的卡片，例如图中所示的主卡片1021(可用于查看步数和热量等基础活动数据)、癫痫记录卡片1022、睡眠卡片1023、体重卡片1024和运动记录卡片1025，以及未示出的心率卡片和血糖卡片等，卡片列表102中可以显示全部或部分卡片；用户可以通过滑动操作查看卡片列表102的隐藏部分，例如：体重卡片1024和运动记录卡片1025的隐藏部分，以及卡片列表102中的其他卡片(例如：心率卡片)。另外，卡片列表102的下方可以提供编辑卡片控件(未示出)供用户编辑卡片列表102中包含的卡片；卡片列表102下方还可以包含其他内容，例如：健康生活推荐内容等。

导航栏103中可以包括各种功能菜单，例如图8中的(b)所示的：用于查看各种健康管理功能的“健康”功能、用于查看各种运动数据的“运动”功能、用于管理连接的智能健康设备的“设备”功能和用于进行个人账号管理的“我的”功能。

如前所述，智能眼罩100可以将检测的癫痫发作数据和睡眠状态数据发送给终端设备200，对应的，终端设备200可以管理这些数据供用户查看。具体的，用户可以通过点击卡片打开卡片详情页面，以查看卡片对应的数据，下面以癫痫记录卡片为例进行示例性说明。

如图8中的(b)所示，用户点击癫痫记录卡片1022后可以进入癫痫记录详情页面20，如图8中的(c)所示，癫痫记录详情页面20中可以展示用户的癫痫发作记录203，并可以包括返回控件201和癫痫发作严重程度选择控件202，用户可以通过返回控件201返回癫痫记录详情页面20的上一级界面；通过癫痫发作严重程度选择控件202选择待显示的癫痫发作严重程度的癫痫发作记录，其中癫痫发作严重程度与智能眼罩100识别的严重程度相对应，例如可以包括轻度、中度和重度，如图8中的(c)所示的，癫痫记录详情页面20中可以默认显示所有严重程度的癫痫发作记录203，其中，每条癫痫发作记录可以展示癫痫发作的严重程度、发作日期、发作时长和起止时间等。可以理解的是，终端设备200也可以通过其他具有癫痫监测功能的智能健康设备获取癫痫发作数据，对应的，上述癫痫发作记录203中可以包括终端设备200根据从其他智能健康设备中获取的癫痫发作数据生成的记录。

另外，癫痫记录详情页面20中可以包括添加控件204和统计控件205等控件，用户可以通过添加控件204打开癫痫发作记录添加界面手动添加癫痫发作数据，通过统计控件205查看癫痫发作统计数据，下面举例说明。

如图9中的(a)和(b)所示，用户可以点击添加控件204打开癫痫发作记录添加界面30，癫痫发作记录添加界面30中可以包括参数编辑项301、取消控件302和确认控件303，其中，参数编辑项301可以包括严重程度、发作日期、开始时间和结束时间等与癫痫发作数据相关的编辑选项，通过这些参数编辑项301可以引导用户完成癫痫发作记录的添加；用户可以通过点击取消控件302取消添加癫痫发作记录，并返回癫痫发作记录添加界面30的上一级界面；如图9中的(b)和(c)所示，用户在编辑完各个参数编辑项301后，可以通过点击确认控件303确认添加的癫痫发作记录，癫痫记录详情页面20中则可以更新用户添加的癫痫发作记录。

如图10中的(a)和(b)所示，用户可以点击统计控件205打开癫痫发作统计界面40，该界面中可以展示用户的癫痫发作统计数据403，并可以包括返回控件401和癫痫发作严重程度选择控件402，用户可以通过返回控件201返回癫痫发作统计界面40的上一级界面；通过癫痫发作严重程度选择控件402选择待显示的癫痫发作严重程度的癫痫发作统计数据，如图10中的(b)所示的，癫痫发作统计界面40中可以默认显示轻度癫痫发作的统计数据。其中，癫痫发作统计数据可以包括以天为单位统计的周统计数据、以周为单位统计的月统计数据、以月为单位统计的年统计数据和总统计数据等，这些统计数据可以采用柱形图等方式展示癫痫发作时长，并可以显示对应统计方式下的癫痫发作次数等数据。

类似的，用户可以通过其他卡片对应的卡片详情页面，查看对应的健康管理数据，并且也可以手动添加健康管理数据和查看对应的统计数据等，不同卡片的卡片详情页面可以根据待展示的健康管理数据的特点采用不同的展示方式，具体实现时都可以根据需要设置，本实施例对此不做特别限定。

如前所述，智能眼罩100可以在与终端设备200建立连接的情况下，自动向终端设备200传输癫痫发作数据和睡眠状态数据，也可以先将这些数据存储起来，在用户触发数据同步时将存储的数据同步至终端设备200。对应的，终端设备200可以提供自动同步功能和手动同步功能，通过这两个功能从包括智能眼罩在内的智能健康设备获取用户的健康数据。

如图11中所示的，终端设备200可以在应用设置界面50中提供手动同步数据对应的同步控件501和自动同步数据的开关控件502，用户可以通过点击同步控件501手动同步数据，通过点击开关控件502选择打开或关闭自动同步功能。其中，该应用设置界面50可以通过点击“我的”功能中的设置选项打开，该界面中还可以包括其他设置选项，例如图中所示的数据共享、消息管理、隐私和清除缓存等选项，本实施例对此不做特别限定。为了便于用户使用，用户也可以通过在主界面10中向下触摸滑动进行数据的同步。

为了方便用户使用，健康管理应用还可以提供用于控制连接的智能健康设备的设备控制功能，具体的，可以在导航栏103中“设备”功能下实现设备控制功能。如图12中的(a)和(b)所示的，用户可以点击“设备”功能，打开设备管理界面60；设备管理界面60中可以包括添加设备控件601和我的设备栏，其中，添加设备控件601可以采用卡片或其他方式展示，用户可以通过该控件添加新的智能健康设备；我的设备栏中列出终端设备200已配对的各种智能健康设备对应的设备编辑选项，如图中所示的智能眼罩对应的眼罩编辑选项602和智能手环对应的手环编辑选项603，用户可以通过设备编辑选项设置对应的智能健康设备。

例如图12中的(b)和(c)所示的，用户可以点击眼罩编辑选项602打开眼罩设置界面70，眼罩设置界面70中可以包括用于展示设备状态信息的设备卡片701和各种功能编辑选项，其中，设备状态信息可以包括智能眼罩的设备名(例如“Aaa 111”)、连接状态和剩余电量等。

功能编辑选项可以包括使用指南选项702、癫痫监测选项703、睡眠监测选项704、紧急呼救选项705、蓝牙断开提醒选项706和解除配对选项707等。用户可以通过使用指南选项702查看相关的使用指南，通过癫痫监测选项703打开或关闭智能眼罩100的癫痫监测功能，通过睡眠监测选项704打开或关闭智能眼罩100的睡眠监测功能，并且，用户可以通过紧急呼救选项705启动紧急呼救功能，通过蓝牙断开提醒选项706开启或关闭蓝牙断开提醒服务，通过解除配对选项707解除智能眼罩100与终端设备200之间的配对连接。通过上述这些功能，用户可以方便的对智能眼罩进行设置，且可以通过紧急呼救功能及时的提醒监护人，减少癫痫发作对患者带来的不利影响。

图12中的(d)为紧急呼救界面的示意图，如图12中的(c)和(d)所示，用户可以点击紧急呼救选项705打开紧急呼救界面80，该界面中可以包括：返回控件801、自动发送求助信息选项802、自动拨打求助电话选项803、紧急联系人选项804和紧急呼救时间段选项805等，用户可以通过返回控件801返回紧急呼救界面80的上一级界面，通过自动发送求助信息选项802打开或关闭自动发送求助信息的功能，通过自动拨打求助电话选项803打开或关闭自动拨打求助电话的功能，其中，自动发送求助信息的功能开启后，终端设备200可以在癫痫发作的严重程度达到目标程度(比如重度)时，可以自动向紧急联系人发送包含健康状态(例如发生重度癫痫)的求助信息；自动拨打求助电话的功能开启后，终端设备200可以在癫痫发作的严重程度达到目标程度时，可以自动呼叫紧急联系人并播放求助录音，播放完毕后可以自动挂断电话，其中，求助录音中可以包含用户的癫痫发作严重程度等信息。为了便于用户使用，如图中所示的，可以在自动发送求助信息选项802和自动拨打求助电话选项803下显示对应的功能提示信息。

另外，用户可以通过紧急联系人选项804设置紧急联系人，具体可以手动输入紧急联系人的电话号码，或者也可以从通讯录中选择紧急联系人。为了提高灵活性，健康管理应用可以提供上述紧急呼救时间段选项805，供用户设置紧急呼救的时间段，比如在白天时，患者周围有监护人，监护人可以及时的发现患者的癫痫发作情况，则可以在白天的时间段不启用紧急呼救功能，对应的，可以将紧急呼救时间段设置为夜间对应的时间段，比如22:00至第二天07:00；若患者在白天时周围没有监护人，则可以如图所示的将紧急呼救时间段设置为全天。

本实施例提供的终端设备，通过上述癫痫管理功能可以使用户方便的管理癫痫疾病的发作数据，并可以使用户方便的设置智能眼罩的相关功能，另外，通过紧急呼救功能，可以及时的提醒监护人，从而可以减少癫痫发作对患者带来的不利影响。

可以理解的是，终端设备也可以根据从智能眼罩获取的睡眠状态数据进行睡眠管理，与癫痫管理类似，终端设备可以在用户点击睡眠卡片1023后展示睡眠状态历史记录，并且，也可以提供睡眠统计数据，用户也可以手动输入睡眠记录等睡眠数据，具体的界面可以参照目前的各种睡眠管理界面，此处不再赘述。

基于同一发明构思，作为对上述方法的实现，本申请实施例提供了一种健康管理装置，该装置实施例与前述方法实施例对应，为便于阅读，本装置实施例不再对前述方法实施例中的细节内容进行逐一赘述，但应当明确，本实施例中的装置能够对应实现前述方法实施例中的全部内容。

图13为本申请实施例提供的健康管理装置的结构示意图，如图13所示，本实施例提供的装置包括：

显示模块310、输入模块320、处理模块330和通信模块340。

其中，显示模块310用于支持终端设备执行上述实施例中的界面显示操作和/或用于本文所描述的技术的其它过程。显示单元可以是触摸屏或其他硬件或硬件与软件的综合体。

输入模块320用于接收用户在终端设备的显示界面上的输入，如触摸输入、语音输入、手势输入等，输入模块用于支持终端执行上述实施例中与接收用户操作相关的步骤和/或用于本文所描述的技术的其它过程。输入模块可以是触摸屏或其他硬件或硬件与软件的综合体。

处理模块330用于支持终端设备执行上述实施例中的处理操作和/或用于本文所描述的技术的其它过程。

通信模块340用于支持终端设备执行上述实施例中与云端和智能眼罩之间的通信过程相关的操作和/或用于本文所描述的技术的其它过程。

本实施例提供的装置可以执行上述方法实施例，其实现原理与技术效果类似，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，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单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例所述的方法。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时实现上述方法实施例所述的方法。

本申请实施例还提供一种芯片系统，包括处理器，所述处理器与存储器耦合，所述处理器执行存储器中存储的计算机程序，以实现上述方法实施例所述的方法。其中，所述芯片系统可以为单个芯片，或者多个芯片组成的芯片模组。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如软盘、硬盘或磁带)、光介质(例如DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。

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，该流程可以由计算机程序来指令相关的硬件完成，该程序可存储于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实施例的流程。而前述的存储介质可以包括：ROM或随机存储记忆体RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (23)

1.一种智能眼罩，其特征在于，所述智能眼罩设置有信号采集单元、处理单元和脑电EEG电极，其中，

所述信号采集单元，用于：

检测所述EEG电极对应的EEG信号；

检测佩戴者的心率信号；

检测所述佩戴者的头部运动信号；

所述处理单元，用于：

根据所述EEG信号、所述心率信号和所述头部运动信号进行癫痫检测；

在检测到癫痫发作的情况下，向与所述智能眼罩连接的终端设备发送癫痫发作数据。

2.根据权利要求1所述的智能眼罩，其特征在于，所述智能眼罩包括眼罩本体和与所述眼罩本体的两端连接的固定带，所述EEG电极位于所述眼罩本体上与人体额头相对应的区域。

3.根据权利要求2所述的智能眼罩，其特征在于，所述信号采集单元包括：模拟前端芯片，所述智能眼罩还包括：分别与所述模拟前端芯片电连接的参考电极，所述模拟前端芯片用于根据所述参考电极采集的信号和所述EEG电极采集的信号，输出所述EEG电极对应的EEG信号。

4.根据权利要求3所述的智能眼罩，其特征在于，所述参考电极通过连接线与所述固定带连接。

5.根据权利要求3所述的智能眼罩，其特征在于，所述眼罩本体的中部下侧设置有鼻罩，所述参考电极设置在所述鼻罩上与人体鼻尖相对应的位置。

6.根据权利要求5所述的智能眼罩，其特征在于，所述眼罩本体上与鼻梁对应的位置设置有与鼻梁相匹配的鼻梁条。

7.根据权利要求1-6任一项所述的智能眼罩，其特征在于，所述EEG电极包括多个，所述智能眼罩还包括：松紧度调节模块，所述处理单元具体用于：检测各所述EEG电极对应的EEG信号的信号质量，在各所述EEG信号的信号质量均满足要求的情况下，根据所述EEG信号、所述心率信号和所述头部运动信号进行癫痫检测；在任意一路EEG信号的信号质量不满足要求的情况下，控制所述松紧度调节模块调节所述智能眼罩的松紧度。

8.根据权利要求7所述的智能眼罩，其特征在于，所述处理单元还用于：从各所述EEG信号中确定目标EEG信号，检测所述目标EEG信号的信号质量，在所述目标EEG信号的信号质量满足要求的情况下，根据所述目标EEG信号检测用户的睡眠状态；在所述目标EEG信号的信号质量不满足要求的情况下，控制所述松紧度调节模块调节所述智能眼罩的松紧度；向所述终端设备发送对应的睡眠状态数据。

9.根据权利要求8所述的智能眼罩，其特征在于，至少两个EEG电极对称设置在所述智能眼罩的两侧，所述处理单元具体用于：根据所述头部运动信号检测用户的睡姿；若所述用户的睡姿为侧躺，则将与所述用户的睡姿同侧的EEG电极对应的EEG信号确定为目标EEG信号；若所述用户的睡姿为平躺，则将各所述EEG信号中信号质量最佳的EEG信号确定为目标EEG信号。

10.根据权利要求8所述的智能眼罩，其特征在于，所述处理单元具体用于：将各所述EEG信号中信号质量最佳的EEG信号确定为目标EEG信号。

11.根据权利要求1-10任一项所述的智能眼罩，其特征在于，所述智能眼罩还包括：睡眠刺激模块，所述处理单元还用于根据所述EEG信号和检测的睡眠状态，控制所述睡眠刺激模块输出用于改善用户睡眠状态的刺激信号。

12.根据权利要求1-11任一项所述的智能眼罩，其特征在于，所述癫痫发作数据包括下列数据中的多种：癫痫发作时间、癫痫发作时长、癫痫发作的严重程度、所述信号采集单元在癫痫发作前的第一时刻到癫痫发作结束后的第二时刻之间检测的EEG信号、心率信号和头部运动信号。

13.一种健康管理方法，应用于终端设备，其特征在于，包括：

获取权利要求1-12任一项所述的智能眼罩检测的癫痫发作数据；

响应于用户的第一操作，显示基于获取的癫痫发作数据生成的癫痫发作记录，每条所述癫痫发作记录中包括癫痫发作的严重程度、发作时间和发作时长。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于用户的第二操作，获取用户输入的癫痫发作数据；

更新癫痫发作记录。

15.根据权利要求13或14所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在根据所述癫痫发作数据确定用户处于癫痫发作状态，且癫痫发作的严重程度达到目标严重程度的情况下，提醒目标联系人。

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述提醒目标联系人，包括：

向所述目标联系人发送求助信息；

和/或，呼叫所述目标联系人，并向所述目标联系人播放求助录音，所述求助信息和所述求助录音中均指示了癫痫发作的严重程度。

17.根据权利要求15或16所述的方法，其特征在于，在所述提醒目标联系人之前，所述方法还包括：

响应于用户的第三操作，显示智能眼罩设置界面；

响应于用户在所述智能眼罩设置界面中进行的第四操作，启动紧急呼救功能，并保存用户设置的目标联系人。

18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于用户在所述智能眼罩设置界面中进行的第五操作，控制所述智能眼罩开启或关闭目标功能，所述目标功能包括用于持续进行癫痫检测的癫痫监测功能和/或用于持续进行睡眠状态检测的睡眠监测功能。

19.根据权利要求13-18任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于用户的第六操作，显示基于所述癫痫发作数据生成的统计数据，所述统计数据包括任一种严重程度对应的以不同统计周期为单位统计的癫痫发作次数和癫痫发作时长。

20.一种终端设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于在调用所述计算机程序时执行如权利要求13-19任一项所述的方法。

21.一种健康管理系统，其特征在于，包括：如权利要求1-12任一项所述的智能眼罩和如权利要求20所述的终端设备。

22.一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如权利要求13-19任一项所述的方法。

23.一种芯片系统，其特征在于，所述芯片系统包括处理器，所述处理器与存储器耦合，所述处理器执行存储器中存储的计算机程序，以实现如权利要求13-19任一项所述的方法。

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