CN116919750A - 一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法及系统，涉及睡眠舱控制领域，该方法包括采集睡眠舱中目标对象的生理信号；根据生理信号以及睡眠评估SVM模型，确定评估结果；所述睡眠评估SVM模型以生理信号为输入，以评估结果为输出；根据评估结果确定睡眠舱参数，并根据睡眠舱参数对睡眠舱进行干预调节；并返回所述采集睡眠舱中目标对象的生理信号的步骤。本发明能够基于睡眠舱实时对睡眠者的睡眠质量进行监测和干预调节，进而实现个性化、精准化的智能调节。
Description
技术领域
本发明涉及睡眠舱控制领域，特别是涉及一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法及系统。
背景技术
随着社会压力的加剧和心理生理疾病的频发，睡眠质量低、失眠等睡眠问题已成为现代人常见的健康问题。为解决上述问题，有学者研究了多途径助眠释压睡眠舱，该装置将音乐疗法、经颅微电流刺激疗法、香薰疗法和光照疗法组合，由使用者自主选择有效的疗法组合。但该装置无法智能自动调节疗法组合，仅凭使用者选择疗法组合可能无法选出最佳治疗方案。也有学者提出了一种基于AI智能与疗愈的新概念睡眠舱，该装置通过脑贴部位接收使用者的脑波信息，根据脑波信息调用装置中的语音系统和脑贴刺激仪，改善使用者的睡眠脑波，或者让舱内喷头喷射气氛气体辅助睡眠。但该装置仅凭脑波进行调节，可能无法精确的对使用者进行定向治疗。并且，现有技术还无法无法自动调节，监测的生理信号单一。
针对上述存在的问题，亟需一种基于多种生理信号反馈的智能睡眠舱干预调节方法或系统，来有效改善使用者的睡眠质量。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法及系统，能够基于睡眠舱实时对睡眠者的睡眠质量进行监测和干预调节，进而实现个性化、精准化的智能调节。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法，包括：
采集睡眠舱中目标对象的生理信号；
根据生理信号以及睡眠评估SVM模型，确定评估结果；所述睡眠评估SVM模型以生理信号为输入，以评估结果为输出；
根据评估结果确定睡眠舱参数，并根据睡眠舱参数对睡眠舱进行干预调节；并返回所述采集睡眠舱中目标对象的生理信号的步骤。
可选地，所述生理信号包括：心电信号、脉搏信号、睡眠声、体温信号以及血氧信号。
可选地，所述睡眠舱参数包括：睡眠舱的温度、氧气含量以及环境声音。
可选地，所述根据生理信号以及睡眠评估SVM模型，确定睡眠舱参数，具体包括：
基于小波分析对生理信号进行自适应阈值降噪；
采用小波分解方法对降噪后的生理信号进行特征提取；
根据提取的特征和睡眠评估SVM模型确定睡眠舱参数。
可选地，所述基于小波分析对生理信号进行自适应阈值降噪，之后还包括：
采用ALO蚁狮优化算法进行特征加权。
可选地，所述根据评估结果确定睡眠舱参数，并根据睡眠舱参数对睡眠舱进行干预调节，具体包括：
采用比例积分微分PID控制器进行干预调节。
一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节系统，包括：
生物传感器模块，用于采集睡眠舱中目标对象的生理信号；
生理计算智能芯片用于根据生理信号以及睡眠评估SVM模型，确定评估结果；所述睡眠评估SVM模型以生理信号为输入，以评估结果为输出；
触发控制模块，用于根据评估结果确定睡眠舱参数，并根据睡眠舱参数对睡眠舱进行干预调节；并返回所述生物传感器模块。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明所提供的一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法及系统，根据睡眠舱中目标对象的生理信号，采用睡眠评估SVM模型，确定评估结果；根据评价结果实现目标对象的睡眠状态客观量化的评估。进而根据评估结果确定睡眠舱参数，并根据睡眠舱参数对睡眠舱进行干预调节；根据睡眠状态的量化的评估结果对睡眠舱进行动态自适应的实时调节。之后，返回所述采集睡眠舱中目标对象的生理信号，再进行下一轮调节，即根据目标对象的自身条件，形成闭环“评估-干预-评估”生物反馈控制的睡眠状态智能干预调节方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明所提供的一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法流程示意图；
图2为本发明所提供的一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法原理示意图；
图3为反馈控制方法原理示意图；
图4为睡眠舱工作原理图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅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。
本发明的目的是提供一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法及系统，能够基于睡眠舱实时对睡眠者的睡眠质量进行监测和干预调节，进而实现个性化、精准化的智能调节。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1和图2所示，本发明所提供的一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法，包括：
S101，采集睡眠舱中目标对象的生理信号；所述生理信号包括：心电信号、脉搏信号、睡眠声、体温信号以及血氧信号。心电信号包括：心冲击图、耦合心电和接触心电。
S102，根据生理信号以及睡眠评估SVM模型，确定评估结果；所述睡眠评估SVM模型以生理信号为输入，以评估结果为输出。
S102具体包括：
基于小波分析对生理信号进行自适应阈值降噪。
采用小波分解方法对降噪后的生理信号进行特征提取。
根据提取的特征和睡眠评估SVM模型确定睡眠舱参数。
睡眠阶段：入睡期，浅睡期，深度睡眠期。首先对睡眠状态监测，根据心率和肌电数据采集特征判断睡眠状态，入睡期时，保证睡眠舱内的温度适宜，根据睡眠者的具体情况调节环境声(保持安静或适当的白噪声或轻音乐)来帮助入睡。入睡后，人体体温开始下降，自动控制睡眠舱内温度调高，保证人体不失温。全程监测睡眠者血氧值，实时调节睡眠舱内的氧气含量。记录每个睡眠阶段的时长和占比，参与分析睡眠质量。同时将睡眠时采集的心跳、脉搏、睡眠声、血氧和体温等睡眠数据；之后，进行数据处理提取与睡眠质量相关的特征，经过特征加权和特征选择，特征加权可以提高模型的精度，同时提高模型的泛化能力，采用ALO蚁狮优化算法进行特征加权。
睡眠舱会在使用者睡眠时采集其身体发出的声音，称为睡眠声，主要包含呼吸声音和心跳声音，将睡眠声作为输入，带入深度学习训练好的睡眠评估SVM模型，进行睡眠质量(0-100％)的评估，根据评估结果利用比例积分微分(PID)控制系统实时计算干预调节的效果，精确获得个体所适应的睡眠环境参数，调节睡眠舱温度、氧气含量等环境因素干预使用者的睡眠。本发明使用基于小波分析的自适应阈值降噪，将输入信号进行小波分解，选择合适的阈值，高于阈值的为有效信号，低于阈值的为噪声，舍去噪声后对信号进行重构。为了滤除与呼吸声频率有重叠的心音等信号噪声，我们先将呼吸音作为噪声，进行小波分析自适应阈值降噪，得到比较纯净的心音信号，然后用最初的包含噪声的信号减去纯净的心音信号，实现心音去除。将含有心音等噪声的呼吸音信号进行运用小波分析进分解，将分解后的信号使用自适应阈值法降噪。对处理后的小波系数提取更层高频和低频的系数及能量作为特征。使用提取到的离散小波特征作为输入让睡眠舱内的预置呼吸音评估模型进行评估，根据评估结果，调节睡眠舱内环境，改善使用者睡眠质量。
此外睡眠舱也会在使用者睡眠时采集使用者脉搏，与心音和呼吸音相比，脉搏信号采集容易，采集的信号噪声干扰较少，我们对采集的信号进行小波变换去除基线漂移等噪声，之后对去噪后的脉搏信号进行时域特征提取。将从去噪后的脉搏信号的时域统计特征以及小波分解后的小波系数特征作为脉搏声睡眠评估模块的输入，评估使用者的睡眠状态，调整睡眠舱内环境变量参数，使得使用者睡眠质量保持在良好状态。
基于小波分析的自适应阈值降噪，将输入信号进行小波分解，参考公式1选择合适的阈值，高于阈值的为有效信号，低于阈值的为噪声，舍去噪声后对信号进行重构。
其中，x为小波系数，λ为阈值，c为阈值处理后的小波系数。
为了滤除与呼吸声频率有重叠的心音等信号噪声，我们先将呼吸音作为噪声，进行小波分析自适应阈值降噪，得到比较纯净的心音信号，然后用最初的包含噪声的信号减去纯净的心音信号，实现心音去除。自适应阈值λj定义为：
σj为第j级尺度上的噪声标准差，N为信号的采样点数，l为小波分解层数，j为阈值的所在层，s为大于等于2的整数，一般为2，bj为各层小波系数。
睡眠舱选择db4作为小波基函数，将含有心音等噪声的呼吸音信号进行运用小波分析进行6层分解，将分解后的信号使用自适应阈值法降噪。对处理后的小波系数提取更层高频和低频的系数及能量作为特征。
使用提取到的离散小波特征作为输入让睡眠舱内的预置呼吸音评估模型进行评估，根据评估结果，调节睡眠舱内环境，改善使用者睡眠质量。
此外睡眠舱也会在使用者睡眠时采集使用者脉搏，与心音和呼吸音相比，脉搏信号采集容易，采集的信号噪声干扰较少，我们对采集的信号进行小波变换去除基线漂移等噪声，之后对去噪后的脉搏信号进行时域特征提取，包括(1)脉搏波及其一阶差分的均值、中值、标准差、最小值；(2)波峰峰值及降中峡的均值、中值、标准差、最小值、最大值；(3)波峰之间的距离及其一阶差分的均值、中值、标准差、最小值、最大值；(4)波峰总个数及总峰值和。
之后对小波分解，选择db7作为小波基函数，进行五层分解提取每一层的小波系数特征。从去噪后的脉搏信号的时域统计特征以及小波分解后的小波系数特征作为脉搏声睡眠评估模块的输入，评估使用者的睡眠状态，调整睡眠舱内环境变量参数，使得使用者睡眠质量保持在良好状态。触发控制模块对睡眠者进行外部环境干预调节，而睡眠舱内的温度、氧气含量和环境会根据精神状态的量化评估结果进行动态自适应的调节。通过智能闭环“评估-干预-评估”方法，智能睡眠舱可以实时对睡眠者的睡眠质量进行监测和干预调节，现个性化、精准化的智能调节方案。
S103，根据评估结果确定睡眠舱参数，并根据睡眠舱参数对睡眠舱进行干预调节；并返回所述采集睡眠舱中目标对象的生理信号的步骤。所述睡眠舱参数包括：睡眠舱的温度、氧气含量以及环境声音。
S103具体包括：
采用比例积分微分PID控制器进行干预调节。
如图3所示，先提取实时个体睡眠状态特征的反馈，然后进行个体睡眠环境参数调节，决策层面根据生物信息得反馈调整不同的参数。最后，利用PID控制器实现了系统的精确调节。具体反馈控制算法为，根据公式e(t)＝x(t)-Xth计算出e(t)，来表示当前值与期望值之间的误差，其中Xth为当前阈值，也是反馈特征的参考值，其初始值为X0th，公式计算睡眠参数调整的大小。个体在t时刻阈值的变化与此时的误差成正比，误差调整的速度由Kp控制。此外，它还与误差的变化率成正比，误差调整的变化率由Ka控制。偏差积分通过Ki进行调整，公式dif(t)＝dif(t-1)+Δdif的dif(t)表示当前睡眠环境参数。比例控制反映了系统的当前误差，通过比例系数得到输出值，差动控制反映了误差信号的变化率。在精确调节过程中，将比例控制与微分控制和积分控制相结合，形成PID控制系统。
如图4所示，本发明还提供一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节系统，包括：
生物传感器模块，用于采集睡眠舱中目标对象的生理信号。
生理计算智能芯片用于根据生理信号以及睡眠评估SVM模型，确定评估结果；所述睡眠评估SVM模型以生理信号为输入，以评估结果为输出。
触发控制模块，用于根据评估结果确定睡眠舱参数，并根据睡眠舱参数对睡眠舱进行干预调节；并返回所述生物传感器模块。
基于上述系统，具体的实时步骤如下：
通过多生物信号传感器模块采集睡眠者的一定时长的睡眠生理信号，采集的信号经过放大、滤波等处理传送至生理计算智能芯片，并进一步对生理信号进行时序分割，基于神经网络的多通道时序信息融合算法，利用自动编码等技术实现多模态数据解耦，减少冗余数据，增加模型鲁棒性，克服数据维度限制，通过多维度数据建立CNN睡眠模型完成当下的睡眠状态的量化评估建模，形成对应的睡眠分期报告，量化计算睡眠质量分数，进而触发控制模块对智能睡眠舱进行睡眠环境参数调节，包括睡眠舱的温度、氧气含量和环境声，而干预调节参数的频度和幅度会根据睡眠状态的量化评估结果进行动态自适应的调节，在软件实时调节以完成对患者的个性化、精准化干预治疗。
本发明根据睡眠者睡眠状态客观量化评估技术，挖掘睡眠外围环境因素与睡眠状态干预的关联机制，通过实时监测睡眠舱内的人睡眠状态，构建睡眠状态评估指标体系和优化智能睡眠舱调节参数，达到闭环精准的睡眠状态干预效果。实现数据驱动的面向不同人各个阶段睡眠状态的客观表征与分类，并形成识别与干预的客观数据标准，进而制定睡眠质量的客观筛查、评估的数据化标准和流程。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (7)
1.一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法，其特征在于，包括：
采集睡眠舱中目标对象的生理信号；
根据生理信号以及睡眠评估SVM模型，确定评估结果；所述睡眠评估SVM模型以生理信号为输入，以评估结果为输出；
根据评估结果确定睡眠舱参数，并根据睡眠舱参数对睡眠舱进行干预调节；并返回所述采集睡眠舱中目标对象的生理信号的步骤。
2.根据权利要求1所述的一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法，其特征在于，所述生理信号包括：心电信号、脉搏信号、睡眠声、体温信号以及血氧信号。
3.根据权利要求1所述的一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法，其特征在于，所述睡眠舱参数包括：睡眠舱的温度、氧气含量以及环境声音。
4.根据权利要求1所述的一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法，其特征在于，所述根据生理信号以及睡眠评估SVM模型，确定睡眠舱参数，具体包括：
基于小波分析对生理信号进行自适应阈值降噪；
采用小波分解方法对降噪后的生理信号进行特征提取；
根据提取的特征和睡眠评估SVM模型确定睡眠舱参数。
5.根据权利要求4所述的一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法，其特征在于，所述基于小波分析对生理信号进行自适应阈值降噪，之后还包括：
采用ALO蚁狮优化算法进行特征加权。
6.根据权利要求1所述的一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节方法，其特征在于，所述根据评估结果确定睡眠舱参数，并根据睡眠舱参数对睡眠舱进行干预调节，具体包括：
采用比例积分微分PID控制器进行干预调节。
7.一种基于实时生物反馈的睡眠舱干预调节系统，其特征在于，包括：
生物传感器模块，用于采集睡眠舱中目标对象的生理信号；
生理计算智能芯片用于根据生理信号以及睡眠评估SVM模型，确定评估结果；所述睡眠评估SVM模型以生理信号为输入，以评估结果为输出；
触发控制模块，用于根据评估结果确定睡眠舱参数，并根据睡眠舱参数对睡眠舱进行干预调节；并返回所述生物传感器模块。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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