CN117860199A - 一种ai智能睡眠仪及睡眠质量评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种AI智能睡眠仪及睡眠质量评估方法，AI智能睡眠仪包括电磁波发射器、声波发射器、光波发射器和睡眠质量监测模块，电磁波发射器、声波发射器、光波发射器和睡眠质量监测模块均与处理器电连接。睡眠质量评估方法包括：计算周围环境的初始睡眠影响系数；再根据初始睡眠影响系数设置电磁波的释放时长、低频声波的频率和释放时长、负离子发生器的功率和香薰装置的功率，开始进入睡眠状态；采集进入睡眠状态的动作参数、环境参数、光照强度和噪音参数；对用户当前的睡眠质量进行综合评估。本发明用于睡眠过程中提升用户的睡眠质量，并可以通过多种方式实现对用户身体的调理，实现对用户睡眠质量准确的评估。

Description

一种AI智能睡眠仪及睡眠质量评估方法

技术领域

本发明涉及睡眠大数据处理领域，具体涉及一种AI智能睡眠仪及睡眠质量评估方法。

背景技术

随着人们生活水平的提高，越来越多的人开始关注睡眠质量，睡眠质量的好坏不仅影响第二天人的状态，长时间的睡眠质量差还会影响身心健康，特别是抑郁症患者或心理健康患者，失眠已经成为一种常态。通过科学研究表明，人体在失眠或睡眠质量差的过程中，大脑发出的脑波会出现不同程度的异常变化，而通过利用不同声波和电磁波的刺激会改善这种脑波的异常变化，修正睡眠质量差的情况。现有的睡眠仪只能释放一些固定的电磁波或声波，无法根据实际情况进行动态调整，以及现有技术的睡眠仪无法对睡眠质量进行定性和定量的评估，正对不同的外界环境影响，无法适应多条件差异下的睡眠质量动态评估。

发明内容

针对现有技术的上述不足，本发明提供了一种AI智能睡眠仪及睡眠质量评估方法，解决不同用户、不同外界影响环境的差异性，实现精确的睡眠质量修正与评估。

为达到上述发明目的，本发明所采用的技术方案为：

提供一种AI智能睡眠仪，其包括电磁波发射器、声波发射器、光波发射器和睡眠质量监测模块，电磁波发射器、声波发射器、光波发射器和睡眠质量监测模块均与处理器电连接；

电磁波发射器与外置银线网络连接，外置银线网络安装在枕头表面与脑部接触的一侧，电磁波发射器产生38赫兹的电磁波，并通过外置银线网络向头部释放；

声波发射器生成低频声波，用于屏蔽环境噪音，创造宁静的睡眠环境，利用低频声波促进放松；声波发射器向左右耳分别播放具有频率差的两个纯音，大脑感知两个纯音的频率差节拍，产生相应的脑波频率；

超声波发生器产生高频声波，形成微振动和热效应；

睡眠质量监测模块包括运动传感器、环境传感器、光强传感器和噪音传感器，运动传感器用于监测睡眠过程中的动作频率，环境传感器用于监测睡眠过程中的环境参数，光强传感器用于监测睡眠过程中周围环境的光照强度，噪音传感器用于监测睡眠过程中周围环境的噪音参数；

光波发生器用于产生红外光、低水平激光和蓝光，红外光用于提供温和的热效应。

进一步地，还包括负离子发生器和香薰装置，负离子发生器和香薰装置均与处理器电连接，负离子发生器和香薰装置均与空气释放器连通，香薰装置用于产生香薰，通过空气释放器进行释放，负离子发生器产生负离子，通过空气释放器向空气中释放负离子。

进一步地，还包括超声波发生器，超声波发生器与处理器电连接，超声波发生器产生高频声波，通过形成微振动和热效应促进血流，减轻疼痛，增加组织的伸展性。

进一步地，还包括音响，音响播放417赫兹的音乐或催眠音乐。

一种用于上述AI智能睡眠仪的睡眠质量评估方法，其包括以下步骤：

S1：利用睡眠仪进行睡眠时，先采集周围环境的噪音参数、光强参数和环境参数，环境参数包括周围环境的氧浓度、二氧化碳浓度和温度，计算周围环境的初始睡眠影响系数；

S2：再根据初始睡眠影响系数设置电磁波的释放时长、低频声波的频率和释放时长、负离子发生器的功率和香薰装置的功率，开始进入睡眠状态；

S3：运动传感器采集进入睡眠状态的动作参数，环境传感器监测睡眠过程的环境参数，光强传感器监测睡眠过程中环境的光照强度，噪音传感器采集监测睡眠过程中环境的噪音参数；

S4：根据睡眠过程中的动作参数、环境参数、光照强度和噪音参数计算睡眠质量系数，对用户当前的睡眠质量进行综合评估。

进一步地，步骤S1包括：

S11：设置人体进入最佳睡眠状态的噪音阈值Z_yuzhi、光强阈值Q_yuzhi和环境参数阈值H_yuzhi；

S12：采集周围环境的噪音参数Z、光强参数Q和环境参数H，计算周围环境的初始睡眠影响系数f₁：

k₁+k₂+k₃＝1；

其中，O_yuzhi为针对睡眠最优的氧浓度阈值、C_yuzhi为针对睡眠最优的二氧化碳浓度阈值和针对睡眠最优的温度阈值T_yuzhi；σ为环境参数的误差率系数，x为各环境参数计算出的波动率，x_max为波动率的最大值，x_min为波动率的最小值，环境参数包括氧浓度O、二氧化碳浓度C和温度值T，k₁、k₂和k₃分别为周围环境的噪音、光强和环境对睡眠的影响权重。

进一步地，步骤S2包括：

S21：采集历史使用睡眠仪进入深度睡眠所需的时长Δt，形成基于电磁波刺激和低频声波刺激条件下进入深度睡眠的时长数据组(Δt₁,Δt₂,…,Δt_n)，获取每次使用睡眠仪时电磁波释放时长数据组(δ₁,δ₂,…,δ_n)、低频声波释放时长数据组(α₁,α₂,…,α_n)，并提取每次使用时的低频声波的频率数据组(p₁,p₂,…,p_n)，n为使用睡眠仪的次数；

S22：计算进入深度睡眠所需的平均时长

其中，Δt_i为时长数据组内的第i个时长数据，i为时长数据的编号；

S23：将时长数据组(Δt₁,Δt₂,…,Δt_n)内的时长数据Δti分别与平均时长进行比较：若/>则本次睡眠为优质睡眠，若/>则本次睡眠为劣质睡眠；

S24：筛选出优质睡眠对应的进入深度睡眠所需的时长，形成优质睡眠时长数据组(Δt₁,Δt₂,…,Δt_m)，m为优质睡眠的次数；根据优质睡眠对应的次数编号，筛选优质睡眠对应的电磁波释放时长数据(δ₁,δ₂,…,δ_m)、低频声波释放时长数据(α₁,α₂,…,α_m)、低频声波的频率数据(p₁,p₂,…,p_m)；

S23：计算电磁波释放时的平均值低频声波释放时长的平均值/>和低频声波的频率数据平均值/>

其中，δ_I,α_I,p_I分别为优质睡眠对应的第I个电磁波释放时长、低频声波释放时长和低频声波的频率；

S24：根据初始睡眠影响系数f₁计算当前周围环境条件下电磁波释放时长δ′、低频声波释放时长α′和释放低频声波的频率p′：

S25：将睡眠仪释放的电磁波释放时长设置为δ′，低频声波释放时长设置为α′，释放低频声波的频率设置为p′，负离子发生器的功率和香薰装置的功率设置为额定功率，开始进入睡眠状态。

进一步地，步骤S4包括：

S41：根据运动传感器采集进入睡眠状态的动作参数，动作参数包括身体各部位的运动幅度F和睡眠过程中运动的次数γ；

S42：利用运动幅度F和次数γ计算表征睡眠系数f₂：

其中，M为身体上采集动作参数部位的数量，F_a为身体上第a个部位，a为部位的编号，为部位a对应的运动幅度阈值，/>为用户的睡眠总时长；

S43：根据环境参数H′、光照强度Q′和噪音参数Z′计算睡眠影响系数f₃：

S44：计算睡眠质量系数 设置评估睡眠质量的参考阈值f_yuzhi；若则判定该用户的睡眠质量差，/>则判定该用户的睡眠质量好。

本发明的有益效果为：本发明用于睡眠过程中提升用户的睡眠质量，并可以通过多种方式实现对用户身体的调理，包括向脑部释放电磁波、释放声波等方式，在睡眠过程中可以实时采集影响睡眠质量的环境数据和身体运动数据，实现对用户睡眠质量准确的评估，同时，针对不同的外界环境影响和用户，可以针对性的设置相应电磁波、声波刺激的时长和频率，确保精确实现对用户睡眠质量的正向影响。

附图说明

图1为AI智能睡眠仪的原理图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

如图1所示，一种AI智能睡眠仪，包括电磁波发射器、声波发射器、光波发射器和睡眠质量监测模块，电磁波发射器、声波发射器、光波发射器和睡眠质量监测模块均与处理器电连接。

电磁波发射器与外置银线网络连接，外置银线网络安装在枕头表面与脑部接触的一侧，电磁波发射器产生38赫兹的电磁波，并通过外置银线网络向头部释放，可以实现最大化覆盖和效率释放电磁波，外置银线网络作为38赫兹波段的传导介质，同时银具有抗菌特性，还能保持枕头卫生。低频电磁波可以影响大脑活动，特别是与睡眠周期相关的脑波(如Alpha、Theta和Delta波)；电磁波在细胞水平上产生作用，通过影响细胞信号传导路径来改变生物节律。

声波发射器生成低频声波，用于屏蔽环境噪音，创造宁静的睡眠环境，利用低频声波促进放松；声波发射器向左右耳分别播放具有频率差的两个纯音，大脑感知两个纯音的频率差节拍，产生相应的脑波频率促进放松和冥想。通过在左右耳播放略有频率差的音频来创造一个低频“节拍”，例如一个耳朵放104Hz，另一个放100Hz，大脑会感知到4Hz的节拍。使用Theta波(4-7Hz)或Delta波(0.5-3Hz)频率的双耳节拍音频。某些音乐疗法使用特定频率的声音，如60Hz左右的低频率声音，以促进放松。

超声波发生器产生高频声波，通过形成微振动和热效应促进血流，减轻疼痛，增加组织的伸展性。还包括音响，音响播放417赫兹的音乐或催眠音乐。

睡眠质量监测模块包括运动传感器、环境传感器、光强传感器和噪音传感器，运动传感器用于监测睡眠过程中的动作频率，环境传感器用于监测睡眠过程中的环境参数，光强传感器用于监测睡眠过程中的周围环境的光照强度，噪音传感器用于监测睡眠过程中的周围环境的噪音参数。监测睡眠质量，包括睡眠周期、动作频率等；能自动感知房间的光线和噪音水平，并根据这些环境因素调整其功能，如在较吵闹的环境中增强低频声波的输出。

光波发生器用于产生红外光、低水平激光和蓝光，红外光用于提供温和的热效应。蓝光会干扰人体的昼夜节律，导致睡眠障碍，蓝光抑制褪黑素的产生，这是一种帮助调节睡眠-觉醒周期的荷尔蒙。可调节光源，能发出模拟日光的光波，帮助调节用户的生物钟，特别适用于冬季抑郁症(SAD)患者或需要调整昼夜节律的用户。在红光和近红外光谱范围内，大约600-1000纳米。低水平激光能刺激细胞功能，增加细胞代谢，减少炎症反应，从而有助于缓解疼痛和减少炎症。红外线波段大约在700纳米至1毫米之间。红外光能深入皮肤，提供温和的热效应，帮助缓解肌肉紧张和疼痛，增加血流，从而减轻炎症和促进组织愈合。

还包括负离子发生器和香薰装置，负离子发生器和香薰装置均与处理器电连接，负离子发生器和香薰装置均与空气释放器连通，香薰装置用于产生香薰，通过空气释放器进行释放，负离子发生器产生负离子，通过空气释放器像空气中释放负离子。

还包括超声波发生器，超声波发生器与处理器电连接，超声波发生器产生高频声波，通过形成微振动和热效应促进血流，减轻疼痛，增加组织的伸展性。

一种用于上述AI智能睡眠仪的睡眠质量评估方法，包括以下步骤：

S1：利用睡眠仪进行睡眠时，先采集周围环境的噪音参数、光强参数和环境参数，环境参数包括周围环境的氧浓度、二氧化碳浓度和温度，计算周围环境的初始睡眠影响系数。

步骤S1包括：

S11：设置人体进入最佳睡眠状态的噪音阈值Z_yuzhi、光强阈值Q_yuzhi和环境参数阈值H_yuzhi；

S12：采集周围环境的噪音参数Z、光强参数Q和环境参数H，计算周围环境的初始睡眠影响系数f₁：

k₁+k₂+k₃＝1；

其中，O_yuzhi为针对睡眠最优的氧浓度阈值、C_yuzhi为针对睡眠最优的二氧化碳浓度阈值和针对睡眠最优的温度阈值T_yuzhi；σ为环境参数的误差率系数，x为各环境参数计算出的波动率，x_max为波动率的最大值，x_min为波动率的最小值，环境参数包括氧浓度O、二氧化碳浓度C和温度值T，k₁、k₂和k₃分别为周围环境的噪音、光强和环境对睡眠的影响权重。

S2：再根据初始睡眠影响系数设置电磁波的释放时长、低频声波的频率和释放时长、负离子发生器的功率和香薰装置的功率，开始进入睡眠状态。

步骤S2包括：

S21：采集历史使用睡眠仪进入深度睡眠所需的时长Δt，形成基于电磁波刺激和低频声波刺激条件下进入深度睡眠的时长数据组(Δt₁,Δt₂,…,Δt_n)，获取每次使用睡眠仪时电磁波释放时长数据组(δ₁,δ₂,…,δ_n)、低频声波释放时长数据组(α₁,α₂,…,α_n)，并提取每次使用时的低频声波的频率数据组(p₁,p₂,…,p_n)，n为使用睡眠仪的次数；

S22：计算进入深度睡眠所需的平均时长

其中，Δt_i为时长数据组内的第i个时长数据，i为时长数据的编号；

S23：将时长数据组(Δt₁,Δt₂,…,Δt_n)内的时长数据Δti分别与平均时长进行比较：若/>则本次睡眠为优质睡眠，若/>则本次睡眠为劣质睡眠；

S24：筛选出优质睡眠对应的进入深度睡眠所需的时长，形成优质睡眠时长数据组(Δt₁,Δt₂,…,Δt_m)，m为优质睡眠的次数；根据优质睡眠对应的次数编号，筛选优质睡眠对应的电磁波释放时长数据(δ₁,δ₂,…,δ_m)、低频声波释放时长数据(α₁,α₂,…,α_m)、低频声波的频率数据(p₁,p₂,…,p_m)；

S23：计算电磁波释放时的平均值低频声波释放时长的平均值/>和低频声波的频率数据平均值/>

其中，δ_I,α_I,p_I分别为优质睡眠对应的第I个电磁波释放时长、低频声波释放时长和低频声波的频率；

S24：根据初始睡眠影响系数f₁计算当前周围环境条件下电磁波释放时长δ′、低频声波释放时长α′和释放低频声波的频率p′：

S25：将睡眠仪释放的电磁波释放时长设置为δ′，低频声波释放时长设置为α′，释放低频声波的频率设置为p′，负离子发生器的功率和香薰装置的功率设置为额定功率，开始进入睡眠状态。

S3：运动传感器采集进入睡眠状态的动作参数，环境传感器监测睡眠过程的环境参数，光强传感器监测睡眠过程中环境的光照强度，噪音传感器采集监测睡眠过程中环境的噪音参数；

S4：根据睡眠过程中的动作参数、环境参数、光照强度和噪音参数计算睡眠质量系数，对用户当前的睡眠质量进行综合评估。

步骤S4包括：

S41：根据运动传感器采集进入睡眠状态的动作参数，动作参数包括身体各部位的运动幅度F和睡眠过程中运动的次数γ；

S42：利用运动幅度F和次数γ计算表征睡眠系数f₂：

其中，M为身体上采集动作参数部位的数量，F_a为身体上第a个部位，a为部位的编号，为部位a对应的运动幅度阈值，/>为用户的睡眠总时长；

S43：根据环境参数H′、光照强度Q′和噪音参数Z′计算睡眠影响系数f₃：

S44：计算睡眠质量系数 设置评估睡眠质量的参考阈值f_yuzhi；若则判定该用户的睡眠质量差，/>则判定该用户的睡眠质量好。

本发明用于睡眠过程中提升用户的睡眠质量，并可以通过多种方式实现对用户身体的调理，包括向脑部释放电磁波、释放声波等方式，在睡眠过程中可以实时采集影响睡眠质量的环境数据和身体运动数据，实现对用户睡眠质量准确的评估，同时，针对不同的外界环境影响和用户，可以针对性的设置相应电磁波、声波刺激的时长和频率，确保精确实现对用户睡眠质量的正向影响。

Claims (8)

1.一种AI智能睡眠仪，其特征在于，包括电磁波发射器、声波发射器、光波发射器和睡眠质量监测模块，所述电磁波发射器、声波发射器、光波发射器和睡眠质量监测模块均与处理器电连接；

所述电磁波发射器与外置银线网络连接，所述外置银线网络安装在枕头表面与脑部接触的一侧，所述电磁波发射器产生38赫兹的电磁波，并通过外置银线网络向头部释放；

所述声波发射器生成低频声波，用于屏蔽环境噪音，创造宁静的睡眠环境，利用低频声波促进放松；所述声波发射器向左右耳分别播放具有频率差的两个纯音，大脑感知两个纯音的频率差节拍，产生相应的脑波频率；

所述超声波发生器产生高频声波，形成微振动和热效应；

所述睡眠质量监测模块包括运动传感器、环境传感器、光强传感器和噪音传感器，所述运动传感器用于监测睡眠过程中的动作频率，所述环境传感器用于监测睡眠过程中的环境参数，所述光强传感器用于监测睡眠过程中周围环境的光照强度，所述噪音传感器用于监测睡眠过程中周围环境的噪音参数；

所述光波发生器用于产生红外光、低水平激光和蓝光，红外光用于提供温和的热效应。

2.根据权利要求1所述的AI智能睡眠仪，其特征在于，还包括负离子发生器和香薰装置，所述负离子发生器和香薰装置均与处理器电连接，所述负离子发生器和香薰装置均与空气释放器连通，所述香薰装置用于产生香薰，通过空气释放器进行释放，所述负离子发生器产生负离子，通过空气释放器向空气中释放负离子。

3.根据权利要求1所述的AI智能睡眠仪，其特征在于，还包括超声波发生器，所述超声波发生器与处理器电连接，所述超声波发生器产生高频声波，通过形成微振动和热效应促进血流，减轻疼痛，增加组织的伸展性。

4.根据权利要求1所述的AI智能睡眠仪，其特征在于，还包括音响，所述音响播放417赫兹的音乐或催眠音乐。

5.一种用于权利要求1-4任一项所述的AI智能睡眠仪的睡眠质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：利用睡眠仪进行睡眠时，先采集周围环境的噪音参数、光强参数和环境参数，环境参数包括周围环境的氧浓度、二氧化碳浓度和温度，计算周围环境的初始睡眠影响系数；

S2：再根据初始睡眠影响系数设置电磁波的释放时长、低频声波的频率和释放时长、负离子发生器的功率和香薰装置的功率，开始进入睡眠状态；

S3：运动传感器采集进入睡眠状态的动作参数，环境传感器监测睡眠过程的环境参数，光强传感器监测睡眠过程中环境的光照强度，噪音传感器采集监测睡眠过程中环境的噪音参数；

S4：根据睡眠过程中的动作参数、环境参数、光照强度和噪音参数计算睡眠质量系数，对用户当前的睡眠质量进行综合评估。

6.根据权利要求5所述的AI智能睡眠仪的睡眠质量评估方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

S11：设置人体进入最佳睡眠状态的噪音阈值Z_yuzhi、光强阈值Q_yuzhi和环境参数阈值H_yuzhi；

S12：采集周围环境的噪音参数Z、光强参数Q和环境参数H，计算周围环境的初始睡眠影响系数f₁：

k₁+k₂+k₃＝1；

其中，O_yuzhi为针对睡眠最优的氧浓度阈值、C_yuzhi为针对睡眠最优的二氧化碳浓度阈值和针对睡眠最优的温度阈值T_yuzhi；σ为环境参数的误差率系数，x为各环境参数计算出的波动率，x_max为波动率的最大值，x_min为波动率的最小值，环境参数包括氧浓度O、二氧化碳浓度C和温度值T，k₁、k₂和k₃分别为周围环境的噪音、光强和环境对睡眠的影响权重。

7.根据权利要求6所述的AI智能睡眠仪的睡眠质量评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21：采集历史使用睡眠仪进入深度睡眠所需的时长Δt，形成基于电磁波刺激和低频声波刺激条件下进入深度睡眠的时长数据组(Δt₁,Δt₂,…,Δt_n)，获取每次使用睡眠仪时电磁波释放时长数据组(δ₁,δ₂,…,δ_n)、低频声波释放时长数据组(α₁,α₂,…,α_n)，并提取每次使用时的低频声波的频率数据组(p₁,p₂,…,p_n)，n为使用睡眠仪的次数；

S22：计算进入深度睡眠所需的平均时长

其中，Δt_i为时长数据组内的第i个时长数据，i为时长数据的编号；

S23：将时长数据组(Δt₁,Δt₂,…,Δt_n)内的时长数据Δti分别与平均时长进行比较：若/>则本次睡眠为优质睡眠，若/>则本次睡眠为劣质睡眠；

S24：筛选出优质睡眠对应的进入深度睡眠所需的时长，形成优质睡眠时长数据组(Δt₁,Δt₂,…,Δt_m)，m为优质睡眠的次数；根据优质睡眠对应的次数编号，筛选优质睡眠对应的电磁波释放时长数据(δ₁,δ₂,…,δ_m)、低频声波释放时长数据(α₁,α₂,…,α_m)、低频声波的频率数据(p₁,p₂,…,p_m)；

S23：计算电磁波释放时的平均值低频声波释放时长的平均值/>和低频声波的频率数据平均值/>

其中，δ_I,α_I,p_I分别为优质睡眠对应的第I个电磁波释放时长、低频声波释放时长和低频声波的频率；

S24：根据初始睡眠影响系数f₁计算当前周围环境条件下电磁波释放时长δ′、低频声波释放时长α′和释放低频声波的频率p′：

S25：将睡眠仪释放的电磁波释放时长设置为δ′，低频声波释放时长设置为α′，释放低频声波的频率设置为p′，负离子发生器的功率和香薰装置的功率设置为额定功率，开始进入睡眠状态。

8.根据权利要求7所述的AI智能睡眠仪的睡眠质量评估方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

S41：根据运动传感器采集进入睡眠状态的动作参数，动作参数包括身体各部位的运动幅度F和睡眠过程中运动的次数γ；

S42：利用运动幅度F和次数γ计算表征睡眠系数f₂：

其中，M为身体上采集动作参数部位的数量，F_a为身体上第a个部位，a为部位的编号，为部位a对应的运动幅度阈值，/>为用户的睡眠总时长；

S43：根据环境参数H′、光照强度Q′和噪音参数Z′计算睡眠影响系数f₃：

S44：计算睡眠质量系数 设置评估睡眠质量的参考阈值f_yuzhi；若则判定该用户的睡眠质量差，/>则判定该用户的睡眠质量好。