CN116850452A - 一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪及睡眠治疗方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪和睡眠治疗方法，所述睡眠治疗仪包括多导睡眠监测模块、图像识别追踪模块、反馈策略制定和实施模块、经颅交流电刺激治疗模块。本发明采用图像识别追踪技术，在多导睡眠监测仪电脑端识别睡眠某个时期，利用图像识别追踪模块、采用图像识别技术，对PSG睡眠分期软件屏幕内容读取并实时识别。识别技术将对项目实验中预设需要施加电刺激的睡眠阶段进行识别，利用反馈策略制定和实施模块，向电刺激装置发送刺激启动和不同刺激参数的信号，实现睡眠分期监测与电刺激的自主执行过程。从而实现在睡眠的特定时期给予电刺激治疗，对患者实施精准干预。
Description
技术领域
本发明属于失眠治疗技术领域，具体涉及一种失眠治疗仪及其工作方法。
背景技术
失眠症是以频繁而持续的入睡困难和睡眠维持困难并导致睡眠感不满意为特征的睡眠障碍。失眠症可孤立存在，或者与精神障碍、躯体疾病或物质滥用共同存在。根据世界卫生组织调查，全世界范围内约有三分之一的人存在失眠症状或睡眠功能障碍。据目前统计，我国睡眠障碍患者约有3亿，睡眠不良者高达5亿人。
睡眠问题会导致神经—内分泌紊乱，使人产生抑郁、焦虑、紧张等情绪；有睡眠问题的人群患心脏病的风险会比正常人高2到3倍，睡眠问题可诱发高血压、糖尿病等疾病，长期失眠的人死亡率更高。失眠导致身体免疫力下降，对各种疾病的抵抗力减弱；失眠引起记忆力减退、头痛；经常失眠会使人过早衰老、缩短寿命；儿童睡眠障碍会影响身体的生长发育、智力发育；失眠亦是导致自杀倾向的危险因素。
目前，失眠障碍主要采用药物治疗为主，尤其以苯二氮卓类药物最为常用，但长期使用会产生依赖性、成瘾性，影响认知功能，增加痴呆的发生风险，同时也影响正常的睡眠生理结构，导致浅睡眠延长、快速动眼睡眠持续时间缩短、慢波睡眠比例减少。在失眠障碍的治疗中，物理治疗具有疗效显著、安全性高、不良反应少等优势。但现有的物理治疗都是按照预设疗程或者程序进行工作，无法根据用户的特殊情况进行个性化设定。
经颅电刺激治疗仪是一种小脑顶核电刺激治疗仪(非药物性治疗)，是采用生物信息模拟技术及计算机软件技术合成脉冲组合波形，通过粘贴于两耳侧乳突的电极贴片，无创引入小脑顶核，对人的脑部进行电刺激治疗，扩张大脑血管，改善脑微循环，其机理是脑内固有的神经传导通路受到特定的电刺激，会影响脑循环和脑血管自动调节功能，提高脑血流(rCBF)。主要功能是：显著增加脑部血流量，保护神经细胞，促进神经功能恢复。稳定大脑细胞膜的兴奋性。研究表明，与单一服用阿普唑仑组相比，失眠治疗仪联用药物治疗后，在入睡时间、睡眠时间、睡眠效率方面明显优于对照组，而且治疗组30天内停药率达86.7％。而且基于不同的失眠分期进行刺激，对失眠改善的效果不同。有研究发现，在睡眠期间尤其是NREM期给予刺激更有利失眠症状的改善。Marshall等发现，在NREM早期给予受试者0.75HZ的tACS可以增加受试者的慢波睡眠时长；Saebipour等针对慢性失眠障碍的研究结果表明，0.75HZ慢振震荡模式的颅电刺激作用于N2期可以通过共振作用增加睡眠期间的慢波活动，从而实现稳固睡眠的效果。
多导睡眠监测仪，简称为PSG，是医院内专用的睡眠监测设备，精确度最高，是睡眠障碍诊断的“金标准”。使用时需要专人在监测者身上接入多条导联设备，能在全夜睡眠过程，连续并且同步的描记脑电、呼吸等多项指标，将主观的睡眠症状和表现转化为客观的可被记录和分析的数据，再运用人工智能监测数据逐帧分析，最后汇总成一份完整的睡眠监测报告。从睡眠报告中，能够客观地、科学地、量化地了解入睡潜伏期、觉醒次数和时间、睡眠时相和各期睡眠比例等。
虽然目前多导睡眠监测能够基于脑电数据实现对睡眠的精准分期，但是目前的物理调控都是根据预编程的主动设置刺激参数进行调节，不受患者刺激后出现睡眠脑电变化的影响，随着人工智能的发展，如果能够将多导睡眠监测和经颅电刺激治疗仪结合起来，根据多导睡眠监测的脑电信号特征，识别特征性的睡眠分期，对预设睡眠分期区域进行识别，根据识别结果自动设定电刺激策略功能，就能对患者实施精准治疗。
目前尚无将经颅电刺激治疗仪和多导睡眠监测仪两者结合的医疗仪器设备，在睡眠障碍患者浅睡眠期实施经颅电刺激治疗，最大化的实现监测和治疗效果。同时目前的治疗设备也没有配备音乐播放模块、柔和光线闪耀模块、按摩组件及助眠香薰输送组件等，帮助患者进入深度睡眠，且在整个监测-治疗过程中，该系统自动记录所有监测数据、电刺激参数并跟踪睡眠质量。
发明内容
本发明的目的是提供一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪，包括多导睡眠监测模块、图像识别追踪模块、反馈策略制定和实施模块、经颅交流电刺激治疗模块。其特征是包括图像识别追踪模块，反馈策略制定和实施模块；所述其图像识别追踪模块包括：识别文字和图像分模块、学习和监测分模块；所述识别文字和图像分模块包括：文字识别处理部分、图像特征识别分部分、色彩识别分部分、色彩变化率识别分部分。特别是图像识别追踪模块又细分为神经网络训练学习和监督两个子模块。
本发明还具有音乐播放模块，用于播放轻松的音乐或诱导助眠语音，使患者大脑放松，为患者的睡眠做准备；柔和光线闪耀模块，用于对患者的眼部释放柔和的光线、或进行频率闪烁，使患者大脑放松，为患者的睡眠做准备；按摩组件，主要包括按摩头枕模块和床体轻微震动模块，用于对患者的身体进行按摩，使患者的身体放松，为患者的睡眠做准备；最后在患者头部布置助眠香薰输送组件，用于对患者释放中药香薰使患者进深度睡眠。整个过程中，系统记录所有数据，包括的患者状态/电刺激参数/音乐时间/按摩时间/香薰浓度等等。
并通过卷积神经网络子模块对基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片进行不断反馈学习卷积操作，通过训练学习得到特征图，并进行池化操作，学习的参数包括卷积核、全连接层权重、激活函数参数。由此对各种显示信号屏幕分布关联病人响应的反馈，在监督图像显示情况对比后，进行经颅交流电刺激，并对比刺激前后的图像变化，学习记录所有数据情况，寻找到最佳的治疗刺激时机。其特征还包括数据统计模块，统计对比输出数据汇总和统计结果。
将经颅电刺激治疗仪和多导睡眠监测仪两者结合的医疗仪器设备，在睡眠障碍患者的特定睡眠时期进行经颅电刺激治疗，最大化的实现监测和治疗效果。结合多导睡眠监测模块(包括多导睡眠监测仪)、经颅交流电刺激治疗模块(包括经颅交流电刺激治疗仪)采用图像识别追踪技术，在多导睡眠监测仪电脑端识别睡眠某个时期，通过卷积神经网络模块对基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片进行不断反馈学习卷积操作，通过训练学习得到特征图，并进行池化操作，学习的参数包括卷积核、全连接层权重、激活函数参数。由此对各种显示信号屏幕分布关联病人响应的反馈，在监督图像显示情况对比后，进行经颅交流电刺激，并对比刺激前后的图像变化，同时包括音乐播放模块，柔和光线闪耀模块，按摩组件，助眠香薰输送组件，学习记录所有数据情况，寻找到最佳的治疗刺激时机，从而实现在睡眠的特定时期给予电刺激治疗。
本发明的技术效果包括：
本发明采用图像识别技术，对PSG睡眠分期软件屏幕实时识别。识别技术将对项目实验中预设需要施加电刺激的睡眠阶段进行识别，向电刺激装置发送刺激启动和不同刺激参数的信号，实现睡眠分期监测与电刺激的自主执行过程。
本发明还具有音乐播放模块，用于播放轻松的音乐或诱导睡眠语音，使患者大脑放松，为患者的睡眠做准备；柔和光线闪耀模块，用于对患者的眼部释放柔和的光线或进行频率闪烁，使患者大脑放松，为患者的睡眠做准备；按摩组件，包括按摩头枕模块和床体轻微震动模块，用于对患者的身体进行按摩，使患者的身体放松，为患者的睡眠做准备；最后在患者头部布置助眠香薰输送组件，用于对患者释放中药香薰使患者进入深度睡眠。整个过程中，系统记录所有数据，包括的患者状态/电刺激参数/音乐时间/按摩时间/香薰浓度等等。通过训练学习得到特征图，并进行池化操作，学习的参数包括卷积核、全连接层权重、激活函数参数。由此对各种显示信号屏幕分布关联病人响应的反馈，在监督图像显示情况对比后，进行经颅交流电刺激，并对比刺激前后的图像变化，学习记录所有数据情况，寻找到最佳的治疗刺激时机。
本发明的其它特征和优点将在随后具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。
图1所示为本发明一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪。
图2所示为图像识别跟踪模块结构图
图3所示为睡眠治疗方法流程图
图4所示为治疗过程示意图
图5所示为神经网络学习模块
图6所示为神经网络学习在本发明中的应用。
具体实施方式
下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。
本发明采用图像识别技术，对PSG睡眠分期软件屏幕实时识别。识别技术将对项目实验中预设需要施加电刺激的睡眠阶段进行识别，向电刺激装置发送刺激启动和不同刺激参数的信号，实现睡眠分期监测与电刺激的自主执行过程。
识别参数
——文字识别
——图像特征识别
——色彩识别
——色彩变化率识别
技术实施过程：
监督学习阶段
——设定待识别睡眠分期阶段的图像参数基线；
——训练图像识别模型。
监测判定阶段
——对预设睡眠分期区域进行识别，根据识别结果自动设定电刺激策略；
——动态实时监控刺激过程中睡眠周期的变化，识别停止刺激的时间节点或阈值；
——异常情况实时监控；
——循环监测判定。
数据统计阶段
——识别到结束标志信息后，统计全过程数据，至少包括：触发刺激时间点、单次刺激持续时长、单次刺激过程中睡眠周期的改变情况；
——对比循环过程中参数的差异，输出数据汇总和统计结果。
本发明一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪，包括多导睡眠监测模块和经颅磁交流电刺激治疗模块。其特征是还具有图像识别追踪模块，反馈策略制定和实施模块，见图1，在多导睡眠监测模块图像显示端显示图像类型和走势，从而识别睡眠某个时期给予电刺激治疗策略，特别是图像识别追踪模块还有神经网络训练学习和监督模块。
通过卷积神经网络模块对基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片进行不断反馈学习卷积操作，通过训练学习得到特征图，并进行池化操作，学习的参数包括卷积核全连接层权重激活函数参数。由此对各种显示信号屏幕分布关联病人响应的反馈，在监督图像显示情况对比后，进行经颅交流电刺激，并对比刺激前后的图像变化，学习记录所有数据情况，寻找到最佳的治疗刺激时机。
以上具体操作如下
本申请提供一种监督学习方法、装置、设备及存储介质，以使数据图像学习系统的设置更符合科学，获得图像和睡眠过程更加匹配。
第一方面，本申请提供一种监督学习方法，包括：
获取基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片数据；将其中的偏离正常数据值较远异常数据剔除，得到待处理数据；根据待处理数据选择待学习的基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片参数，并按照参数对应的计算规则对待处理数据进行计算，得到参数的学习结果，该学习结果用于指示图像识别追踪模块在跟踪睡眠监测过程中，输出学习结果，指导经颅交流电刺激治疗模块按照学习结果设置经颅磁交流电刺激治疗参数。
在一种可行的实现方式中，气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片参数包跟踪记录数据和图片和/或同时进行经颅磁交流电刺激治疗参数。
上述方法中，通过获取气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片，并对异常数据进行剔除，根据剔除后的数据来计算基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片参数的学习结果，保证了系统进行自学习的数据符合识别技术将对项目实验中预设需要施加电刺激的睡眠阶段进行识别，向电刺激装置发送刺激启动和不同刺激参数的信号，实现睡眠分期监测与电刺激的自主执行过程等，使得自学习获得的系统参数不仅能够识别睡眠参数，同时还向电刺激装置发送刺激启动和不同刺激参数的信号，实现睡眠分期监测与电刺激的自主执行过程。
在一种可行的实现方式中，将数据中的异常数据剔除，包括：
根据预设规则确定基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片数据中的异常数据；删除异常数据。
所述其图像识别追踪模块包括，见图2，识别文字和图像分模块，学习和监测分模块；所述识别文字和图像分模块，包括文字识别处理部分，图像特征识别分部分，色彩识别分部分，色彩变化率识别分部分。其学习和监督分模块还包括监督学习部分和监测判定部分。其中监督学习部分作用包括设定待识别睡眠分期阶段的图像参数部分，进而训练图像识别模型；所述其监测判定部分，包括对预设睡眠分期区域进行识别，根据识别结果自动设定电刺激；所述其监测判定部分，可以间歇性监控刺激过程中睡眠周期的变化，识别停止刺激的时间节点或阈值；还具有异常情况实时监控功能；同时还具有循环监测判定功能。
一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪，包括数据统计模块，其主要功能是识别到结束标志信息后，统计全过程数据，包括：触发刺激时间点、单次刺激持续时长、单次刺激过程中睡眠周期的改变情况；同时对比循环过程中参数的差异，输出数据汇总和统计结果。
一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗方法，包括首先利用多导睡眠监测模块监测病人的睡眠状况，其次利用经颅交流电刺激治疗病人病灶。其特征是还具有图像识别追踪模块用来在多导睡眠监测模块图像显示端显示图像类型和走势，从而识别睡眠某个时期给予电刺激治疗。
所述其图像识别追踪模块功能包括，首先文字识别处理分模块识别文字，图像特征识别分模块识别图像，其次色彩识别分模块识别色彩，色彩变化率识别分模块识别色彩变化率。通过上述识别过程监测学习训练图像识别功能，然后监测判断识别是否需要电刺激和电刺激治疗策略。其图像识别追踪模块功能包括监督学习和监测判定，其中监督学习功能包括设定待识别睡眠分期阶段的图像参数基线，进而训练图像识别模型；监测判定功能，包括对预设睡眠分期区域进行识别，根据识别结果自动设定电刺激策略功能；同时可以动态实时监控刺激过程中睡眠周期的变化，识别停止刺激的时间节点或阈值；还具有异常情况实时监控功能；同时还具有循环监测判定功能。
一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗方法，还包括数据统计功能，其主要功能是识别到结束标志信息后，统计全过程数据，至少包括：触发刺激时间点、单次刺激持续时长、单次刺激过程中睡眠周期的改变情况；同时对比循环过程中参数的差异，输出数据汇总和统计结果。图3给出了整个睡眠治疗方法流程图。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。
Claims (10)
1.一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪，其特征在于，包括多导睡眠监测模块、图像识别追踪模块、反馈策略制定和实施模块、经颅交流电刺激治疗模块，所述睡眠治疗仪集图像识别追踪、反馈策略制定、刺激实施模块于一体，而且在图像识别追踪模块具有神经网络训练学习和监督功能；
通过卷积神经网络模块对基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片进行不断反馈学习卷积操作，由此对各种显示信号屏幕分布学习病人响应的反馈，在监督图像显示情况对比后，进行经颅交流电刺激，并对比刺激前后的图像变化，学习记录所有数据情况，寻找到最佳的治疗刺激时机。
2.如权利要求1所述的一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪，其中，同时在患者处于浅睡眠状态或者即将惊醒时，根据当前的时间，提供轻音乐播放模块，用于播放轻松的音乐或诱导睡眠的语音，使患者大脑放松；提供柔和光线闪耀模块，用于对患者的眼部释放柔和的光线，或进行频率闪烁，使患者大脑放松；在患者枕头和身体部位布置按摩组件，用于对患者的身体进行按摩，使患者的身体放松；最后在患者头部布置香薰助眠输送组件，用于对患者释放中药香薰使患者进入深度睡眠。
3.如权利要求1所述的一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪，其中，所述其图像识别追踪模块包括：识别文字和图像分模块、学习和监测分模块；所述识别文字和图像分模块包括：文字识别处理部分，图像特征识别分部分，色彩识别分部分，色彩变化率识别分部分。
4.如权利要求3所述的一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪，其中，其学习和监督分模块包括：监督学习部分和监测判定部分；其中监督学习部分包括通过卷积神经网络模块对基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片进行不断反馈学习卷积操作，通过训练学习得到特征图，并进行池化操作，学习的参数包括卷积核、全连接层权重、激活函数参数。监测判定部分由此对各种显示信号屏幕分布关联病人响应的反馈。
5.如权利要求4所述的一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪，其中，获取基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片数据；将其中的偏离正常数据值较远异常数据剔除，得到待处理数据；根据待处理数据选择待学习的基于气管呼吸音、血氧饱和度信号、心电信号和脑电信号等显示的数据数字及图片参数，并按照参数对应的计算规则对待处理数据进行计算，得到参数的学习结果，该学习结果用于指示图像识别追踪模块在跟踪睡眠监测过程中，输出学习结果，指导经颅交流电刺激治疗模块按照学习结果设置经颅磁交流电刺激治疗参数。
6.采用权利要求1所述的监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗仪，实施一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗方法，首先利用多导睡眠监测病人的睡眠状况，其特征是运用图像识别追踪功能在多导睡眠监测模块图像显示端显示图像类型和走势，从而识别睡眠某个时期给予电刺激治疗，利用经颅交流电刺激改善睡眠质量。
7.如权利要求6所述的一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗方法，其中，所述其图像识别追踪模块功能包括，首先识别睡眠监测图示显示文字，其次识别睡眠监测图示显示图像，其次识别睡眠监测图示显示识别色彩并识别色彩变化率。通过上述识别过程对识别的信息进行监测学习训练，判断识别是否需要电刺激和电刺激治疗策略。
8.如权利要求6所述的一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗方法，其中，其图像识别追踪模块功能包括监督学习和监测判定，其中监督学习功能包括设定待识别睡眠分期阶段的图像参数基线，进而训练图像识别模型。
9.如权利要求6所述的一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗方法，其中，其监测判定功能，包括对预设睡眠分期区域进行识别，如识别结果自动设定电刺激策略功能；同时可以动态实时监控刺激过程中睡眠周期的变化，识别停止刺激的时间节点或阈值；还具有异常情况实时监控功能；同时还具有循环监测判定功能。
10.如权利要求6所述的一种监测睡眠时进行经颅电刺激的睡眠治疗方法，其中，包括数据统计功能，其主要功能是识别到结束标志信息后，统计全过程数据，至少包括：触发刺激时间点、单次刺激持续时长、单次刺激过程中睡眠周期的改变情况；同时对比循环过程中参数的差异，输出数据汇总和统计结果。
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| CN117100291A (zh) * | 2023-10-18 | 2023-11-24 | 杭州般意科技有限公司 | 一种经颅直流电刺激设备的干预刺激模式的评价方法 |
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| CN117100291B (zh) * | 2023-10-18 | 2024-01-30 | 深圳般意科技有限公司 | 一种经颅直流电刺激设备的干预刺激模式的评价方法 |
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