CN116603151A - 一种基于生理数据的睡眠改善方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于生理数据的睡眠改善方法，属于按摩床垫技术领域，包括以下步骤：步骤S00：通过床垫上设置的传感器采集人体的心率、呼吸率、体动、鼾声几项生理数据；步骤S10：基于上述生理数据建立预测评估模型，预测评估模型中基于生理数据将睡眠状态划分为清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段，建立睡眠质量评估模型；步骤S20：基于评估得出的睡眠质量制定按摩改善方案，在床垫本体中内置有按摩气囊，所述按摩气囊进气端设置有比例调节阀，在检测到鼾声或者呼吸暂停时启动按摩气囊调整人体姿势使呼吸通畅，通过按摩后提高睡眠质量，采集按摩前后生理数据进行比对评估按摩效果。
Description
技术领域
本发明涉及按摩床垫技术领域，尤其涉及一种基于生理数据的睡眠改善方法。
背景技术
在人的一生中，睡眠差不多占据了其中三分之一的时间，睡眠质量的好坏对人的健康有重大意义。睡眠质量评估是诊断和治疗睡眠相关疾病的依据。当前睡眠质量评估主要分为主观和客观两个方面，主观评估主要是依赖于各式各样的量表；客观评估是通过仪器设备采集各种与睡眠相关的生理，生化，行为等客观指标进行分析。主观评估需要人工辨别，需要睡眠专家的视觉分析来完成，效率低，容易造成误判。通过采集人体睡眠时的生理数据并利用算法模型进行睡眠分期；是利用现代信号处理技术自动进行睡眠质量评估的一种有效而客观的方法。睡眠监测与数据采集方面：PSG是权威监测手段，可同步记录人体整夜睡眠过程中的多项生理数据，但是监测过程复杂，需要在人体贴设多个监测片；智能手环是通过内置的加速度传感器，光学传感器、扬声器/麦克风等器件记录整晚的心跳震动、位移变化、光强度变化，声音变化等信号，生成报告。
对于OSAHS(睡眠障碍综合征)伴随有打鼾、呼吸暂停等症状的患者，在睡觉时如果没有实时监护和人工干预，往往伴随很大的风险，现有的床垫对于这些患者并不能很好的改善其睡眠。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在解决上面描述的问题。本发明的一个目的是提供解决以上问题中的一种基于生理数据的睡眠改善方法。
本实施例采取的方案是，一种基于生理数据的睡眠改善方法，包括以下步骤：步骤S00：通过床垫上设置的传感器采集人体的心率、呼吸率、体动、鼾声几项生理数据；
步骤S10：基于上述生理数据建立预测评估模型，预测评估模型中基于生理数据将睡眠状态划分为清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段，建立睡眠质量评估模型；
步骤S20：基于评估得出的睡眠质量制定按摩改善方案，在床垫本体中内置有按摩气囊，所述按摩气囊进气端设置有比例调节阀，在检测到鼾声时启动按摩气囊调整人体姿势，通过按摩后提高睡眠质量。
优选的一种技术方案在于，在步骤S00中，床垫上设置的传感器包括压电薄膜传感器以及压电心电与织物传感器，所述压电薄膜传感器集成于所述床垫本体中，以利用声波振动作用于压电薄膜上所产生的微小电信号来感知鼾声；通过集成压电心电与织物传感器阵列，捕捉人体睡姿以及睡眠时长下的多模态生理信息。
优选的技术方案在于，在步骤S10中，通过传感器检测到的体动信号，当体动次数比较多且集中于大动作时判定为清醒阶段；当体动次数不多但是以大动作为主时判定为REM阶段，当大动作减少且集中于身体抽搐小动作时判定为浅度睡眠阶段，当仅有轻微的小动作时判定为深度睡眠阶段。
进一步地，在步骤S10中进一步结合其他生理数据对睡眠状态进行校正，依靠心率、呼吸率的周期长短判断是睡或者醒的状态，依据心率变化周期判断睡眠阶段的转换过程，以确定目前所处的睡眠状态。
可选的方案在于，在步骤S10中，将获取的生理信息利用隐马尔可夫模型与BP神经网络混合法进行睡眠分期，使用隐马尔可夫模型对心率信号和呼吸率信号进行建模，训练出各个睡眠状态的HMM，进行初次睡眠分期计算，然后利用BP神经网络的区分能力对HMM分期计算的结果进行记忆训练。
进一步地，在模型训练的过程中，使用神经网络模型对HMM模型的错误匹配结果和正确标记结果进行记忆训练；当输入新的睡眠数据时，BP神经网络会纠正HMM分期的计算结果，将其对应到正确的睡眠时相上，以提高睡眠分期计算的准确率。
优选的技术方案在于，在步骤S10中，建立睡眠质量评估模型，对于每个睡眠阶段，计算该阶段的总时长Hx，将每个阶段的时长相加，以获得总睡眠时间h；
设定清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段的调节系数分别为a、b、c、d；通过公式(aH1+bH2+cH3+dH4)/h计算得出睡眠评分，同时根据H1、H2、H3、H4以及睡眠评分综合调整按摩方案。
优选的技术方案在于，在步骤S20中，比例调节阀在调整进气量时，基于检测到人体所处的清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段，调整时乘上对应调节系数a、b、c、d。
优选的技术方案在于，步骤S21，采集按摩前后的生理数据，对比分析按摩方案对于按摩质量的提升效果，基于理论模型分析可以进一步改善的空间，针对不同的按摩部位、按摩时间、按摩手法以及按摩强度调整方案。
优选的技术方案在于，步骤S20中的所述按摩气囊设置有多层囊体，多层囊体自上而下依次堆叠，每个所述按摩气囊的多个囊体间相互连通。
本发明基于生理数据的睡眠改善方法具有以下技术效果：
1、本申请基于生理数据的睡眠改善方法，包括以下步骤：步骤S00：通过床垫上设置的传感器采集人体的心率、呼吸率、体动、鼾声几项生理数据；步骤S10：基于上述生理数据建立预测评估模型，预测评估模型中基于生理数据将睡眠状态划分为清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段，建立睡眠质量评估模型；步骤S20：基于评估得出的睡眠质量制定按摩改善方案，在床垫本体中内置有按摩气囊，所述按摩气囊进气端设置有比例调节阀，在检测到鼾声时启动按摩气囊调整人体姿势，通过按摩后提高睡眠质量。通过检测人体睡眠状态，在不同状态下进行不同的按摩，进而改善睡眠。
2、所述按摩气囊进气端设置有比例调节阀，比例调节阀在调整进气量时，基于检测到人体所处的清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段，调整时乘上对应调节系数a、b、c、d。在不同的阶段控制比例调节阀的进气变化情况不同，避免按摩时影响人体睡眠，
3、步骤S20中的所述按摩气囊设置有多层囊体，多层囊体自上而下依次堆叠，每个所述按摩气囊的多个囊体间相互连通。通过多个囊体同步释放通过的气体，使得进入气体分散释放，按摩动作舒缓，且多层囊体可以实现多种按摩手法，使得按摩效果更好。
参照附图来阅读对于示例性实施例的以下描述，本发明的其他特性特征和优点将变得清晰。
附图说明
并入到说明书中并且构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且与描述一起用于解释本发明的原理。在这些附图中，类似的附图标记用于表示类似的要素。下面描述中的附图是本发明的一些实施例，而不是全部实施例。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，可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明具体实施方式中提供的一种仿生手指智能按摩床垫整体结构示意图；
图2是本发明具体实施方式中提供的模型训练示意图；
图3是本发明具体实施方式中提供的按摩气囊在床垫的分布示意图；
图中：
1、床垫本体；2、传感器；3、按摩气囊；31、囊体。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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做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。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
名词解释：HMM即是隐马尔可夫模型。
下面结合附图及实施例，详细说明该仿生手指智能按摩床垫。
如图1-3所示，本发明提供的一种基于生理数据的睡眠改善方法，包括以下步骤：步骤S00：通过床垫上设置的传感器2采集人体的心率、呼吸率、体动、鼾声几项生理数据；床垫上设置的传感器2包括压电薄膜传感器以及压电心电与织物传感器，所述压电薄膜传感器集成于所述床垫本体1中，以利用声波振动作用于压电薄膜上所产生的微小电信号来感知鼾声；通过集成压电心电与织物传感器阵列，捕捉人体睡姿以及睡眠时长下的多模态生理信息。或者直接通过运动手环采集人体生理数据传送至按摩床垫控制端。人体生理数据的采集主要为了监控人体睡眠质量，同时检测人体所处的睡眠状态，便于后续在调节人体睡眠质量时进行针对性调整，保证有效改善睡眠质量。
步骤S10：基于上述生理数据建立预测评估模型，预测评估模型中基于生理数据将睡眠状态划分为清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段，建立睡眠质量评估模型；不同睡眠阶段，人体对于外界的反应是不同的，为了避免按摩气囊3在工作时影响睡眠，需要对人体睡眠状态进行监测区分，在不同阶段对应不同的反馈调节机制，才能更好的改善睡眠质量。
步骤S20：基于评估得出的睡眠质量制定按摩改善方案，在床垫本体1中内置有按摩气囊3，所述按摩气囊3进气端设置有比例调节阀，在检测到鼾声时启动按摩气囊3调整人体姿势，通过按摩后提高睡眠质量。比例调节阀可以更加精确的控制进气量，可以实现及其微小的进气量控制，在用户睡着之后也可以通过比例调节阀极其轻缓的充气对按摩气囊3调整，不会惊醒用户。在检测到鼾声时通过按摩气囊3将颈部抬起减少对气管的压迫从而避免打呼，而不是直接推动用户使其改变睡眠状态，使得用户具有更优的睡眠质量。打鼾除了颈部抬升使得气道通畅，还有全身一侧的按摩气囊3充放气使得人体改变睡姿，使得翻身仰卧变侧卧改善打鼾。呼吸暂停情况处理方式：按摩气囊3抬升使得气道通畅而后蜂鸣器报警，蜂鸣器报警设置在颈部位置。
为了准确的判断人体所处的睡眠阶段，在步骤S10中，通过传感器2检测到的体动信号，当体动次数比较多且集中于大动作时判定为清醒阶段；当体动次数不多但是以大动作为主时判定为REM阶段，当大动作减少且集中于身体抽搐小动作时判定为浅度睡眠阶段，当仅有轻微的小动作时判定为深度睡眠阶段。
进一步地，在步骤S10中进一步结合其他生理数据对睡眠状态进行校正，依靠心率、呼吸率的周期长短判断是睡或者醒的状态，依据心率变化周期判断睡眠阶段的转换过程，以确定目前所处的睡眠状态。结合体动和心率、呼吸率的周期来综合判断人体所处的睡眠阶段，可以较为准确的对睡眠阶段进行判定，准确判定后可以更加精确的提供按摩气囊3调整方案，保证有效改善用户睡眠质量。
在数据处理方面，在步骤S10中，将获取的生理信息利用隐马尔可夫模型与BP神经网络混和算法进行睡眠分期，使用隐马尔可夫模型对心率信号和呼吸率信号进行建模，训练出各个睡眠状态的HMM，进行初次睡眠分期计算，然后利用BP神经网络的区分能力对HMM分期计算的结果进行记忆训练。
进一步地，在模型训练的过程中，使用神经网络模型对HMM模型的错误匹配结果和正确标记结果进行记忆训练；当输入新的睡眠数据时，BP神经网络会纠正HMM分期的计算结果，将其对应到正确的睡眠时相上，以提高睡眠分期计算的准确率。通过隐马尔可夫模型与BP神经网络混和算法，可以极大程度上保证人体睡眠阶段判定的准确性。
为了更好的根据睡眠情况来调整按摩，在步骤S10中，建立睡眠质量评估模型，对于每个睡眠阶段，计算该阶段的总时长Hx，将每个阶段的时长相加，以获得总睡眠时间h；设定清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段的调节系数分别为a、b、c、d；通过公式(aH1+bH2+cH3+dH4)/h计算得出睡眠评分，同时根据H1、H2、H3、H4以及睡眠评分综合调整按摩方案。其中a＝8、b＝17、c＝36、d＝39；当四个阶段的睡眠时长分别为2小时、1小时、5小时、1小时；那么睡眠评分为28。然后针对各阶段时长以及总体睡眠评分指定合适的按摩方案。
进一步地，在步骤S20中，比例调节阀在调整进气量时，基于检测到人体所处的清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段，调整时乘上对应调节系数a、b、c、d。调节系数的设定使得在比例调节阀调节时可以更加具有针对性，在不同的阶段进行相同的按摩手法也会出现不同的效果，在REM阶段采用较为轻缓的按摩方式，该阶段人体处于容易被惊醒的转态，按摩器的突然性变化容易导致使用者惊醒，而本方案采用比例调节阀控制流量稳定输送，同时基于系数调节使得更加轻缓，可以让使用者更容易进入深度睡眠。
为了方便使用者自己调节控制按摩器，采用手机APP与按摩床垫连接，步骤S21，采集按摩前后的生理数据，对比分析按摩方案对于按摩质量的提升效果，基于理论模型分析可以进一步改善的空间，针对不同的按摩部位、按摩时间、按摩手法以及按摩强度调整方案。在手机上可以清楚看到按摩前后的数据，通过对比按摩前后生理数据的变化，评估按摩效果。同时使用者可以通过APP选择按摩方式和按摩时长等，也可以直接使用系统推荐的按摩方式。
优选的，步骤S20中的所述按摩气囊3设置有多层囊体31，多层囊体31自上而下依次堆叠，每个所述按摩气囊3的多个囊体31间相互连通。通过多个囊体31同步释放通过的气体，使得进入气体分散释放，按摩动作舒缓，且多层囊体31可以实现多种按摩手法，使得按摩效果更好，多层囊体31可以实现多层次的按摩。
同时按摩床垫具有起床唤醒功能，当到了预设的唤醒时间时，床垫会通过启动按摩气囊3对人体进行轻缓的按摩，从而使得人体被轻轻推醒，该唤醒模式不会产生噪音干扰他人。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括要素的物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，仅仅参照较佳实施例对本发明进行了详细说明。本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本1发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种基于生理数据的睡眠改善方法，其特征在于：
包括以下步骤：步骤S00：通过床垫上设置的传感器采集人体的心率、呼吸率、体动、鼾声几项生理数据；
步骤S10：基于上述生理数据建立预测评估模型，预测评估模型中基于生理数据将睡眠状态划分为清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段，建立睡眠质量评估模型；
步骤S20：基于评估得出的睡眠质量制定按摩改善方案，在床垫本体中内置有按摩气囊，所述按摩气囊进气端设置有比例调节阀，在检测到鼾声时启动按摩气囊调整人体姿势，通过按摩后提高睡眠质量。
2.如权利要求1所述的基于生理数据的睡眠改善方法，其特征在于：
在步骤S00中，床垫上设置的传感器包括压电薄膜传感器以及压电心电与织物传感器，所述压电薄膜传感器集成于所述床垫本体中，以利用声波振动作用于压电薄膜上所产生的微小电信号来感知鼾声；通过集成压电心电与织物传感器阵列，捕捉人体睡姿以及睡眠时长下的多模态生理信息。
3.如权利要求1所述的基于生理数据的睡眠改善方法，其特征在于：
在步骤S10中，通过传感器检测到的体动信号，当体动次数比较多且集中于大动作时判定为清醒阶段；当体动次数不多但是以大动作为主时判定为REM阶段，当大动作减少且集中于身体抽搐小动作时判定为浅度睡眠阶段，当仅有轻微的小动作时判定为深度睡眠阶段。
4.如权利要求3所述的基于生理数据的睡眠改善方法，其特征在于：
在步骤S10中进一步结合其他生理数据对睡眠状态进行校正，依靠心率、呼吸率的周期长短判断是睡或者醒的状态，依据心率变化周期判断睡眠阶段的转换过程，以确定目前所处的睡眠状态。
5.如权利要求1所述的基于生理数据的睡眠改善方法，其特征在于：
在步骤S10中，将获取的生理信息利用隐马尔可夫模型与BP神经网络混和算法进行睡眠分期，使用隐马尔可夫模型对心率信号和呼吸率信号进行建模，训练出各个睡眠状态的HMM，进行初次睡眠分期计算，然后利用BP神经网络的区分能力对HMM分期计算的结果进行记忆训练。
6.如权利要求5所述的基于生理数据的睡眠改善方法，其特征在于：
在模型训练的过程中，使用神经网络模型对HMM模型的错误匹配结果和正确标记结果进行记忆训练；当输入新的睡眠数据时，BP神经网络会纠正HMM分期的计算结果，将其对应到正确的睡眠时相上，以提高睡眠分期计算的准确率。
7.如权利要求1所述的基于生理数据的睡眠改善方法，其特征在于：
在步骤S10中，建立睡眠质量评估模型，对于每个睡眠阶段，计算该阶段的总时长Hx，将每个阶段的时长相加，以获得总睡眠时间h；
设定清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段的调节系数分别为a、b、c、d；通过公式(aH1+bH2+cH3+dH4)/h计算得出睡眠评分，同时根据H1、H2、H3、H4以及睡眠评分综合调整按摩方案。
8.如权利要求7所述的基于生理数据的睡眠改善方法，其特征在于：
在步骤S20中，比例调节阀在调整进气量时，基于检测到人体所处的清醒阶段、REM阶段、浅度睡眠阶段、深度睡眠阶段，调整时乘上对应调节系数a、b、c、d。
9.如权利要求1所述的基于生理数据的睡眠改善方法，其特征在于：
步骤S21，采集按摩前后的生理数据，对比分析按摩方案对于按摩质量的提升效果，基于理论模型分析可以进一步改善的空间，针对不同的按摩部位、按摩时间、按摩手法以及按摩强度调整方案。
10.如权利要求1所述的基于生理数据的睡眠改善方法，其特征在于：
步骤S20中的所述按摩气囊设置有多层囊体，多层囊体自上而下依次堆叠，每个所述按摩气囊的多个囊体间相互连通。
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|---|---|---|---|
| CN202310581054.0A CN116603151A (zh) | 2023-05-23 | 2023-05-23 | 一种基于生理数据的睡眠改善方法 |
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2023
- 2023-05-23 CN CN202310581054.0A patent/CN116603151A/zh active Pending
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