CN118415599A - 一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法及系统，涉及睡眠监测技术领域。所述方法，包括以下步骤：获取并基于腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告对腺样体肥大儿童患者的饮食进行检测，获得饮食不耐受信息；实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，并基于饮食不耐受信息对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得夜间睡眠质量指数；基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数评估腺样体肥大儿童患者的阶段性睡眠指数，通过考虑个体睡眠数据和参考值，以及权重调整，解决了现有的睡眠检测技术不便结合腺样体肥大儿童患者的饮食进行检测的问题。

Description

一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法及系统

技术领域

本发明涉及睡眠监测技术领域，具体为一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法及系统。

背景技术

小儿腺样体肥大是一种常见的疾病，可能会影响孩子的睡眠和呼吸。在居家饮食管理方面，了解过敏原和食物不耐受情况是非常重要的，通过了解过敏原和食物不耐受情况，避免食用不适宜的食物，保证孩子获得充足的营养，促进其健康成长。

CN111904393B公开了一种具有腺样体肥大概率判断功能的智能儿童睡眠监测系统，包括：点阵红外摄像头、麦克风阵列、近红外LED光源、睡姿与口鼻呼吸分析模块、体温分析模块、呼吸声学分析模块、血氧分析模块以及腺样体肥大概率综合判断模块。本发明的具有腺样体肥大概率判断功能的智能儿童睡眠监测系统，区别于现有睡眠监测产品，能针对儿童进行居家睡眠监测，以判断儿童腺样体肥大的概率，为家长和医生提供客观参考，使得具备手术指征的儿童能够及时得到治疗；本发明采用无接触的方式进行多参数监测，既能克服现有监测设备需佩戴而影响舒适性的缺陷，又能通过综合多种参数进行分析而提升监测结果的全面性和准确性。

但是现有的睡眠检测技术不便结合腺样体肥大儿童患者的饮食进行检测。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法及系统，解决了现有的睡眠检测技术不便结合腺样体肥大儿童患者的饮食进行检测的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，包括以下步骤：获取腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告；基于腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告对腺样体肥大儿童患者的饮食进行检测，获得饮食不耐受信息；实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，基于所述饮食不耐受信息对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得阶段周期内的夜间睡眠质量指数；基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数评估腺样体肥大儿童患者的阶段性睡眠指数。

可选地，基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数评估腺样体肥大儿童患者的阶段性睡眠指数的过程如下：获取阶段性周期内的腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量指数；获取睡眠稳定参照值以及参定睡眠质量低限值；统计阶段周期内夜间睡眠质量指数低于参定睡眠质量低限值的次数并编号，获取低于参定睡眠质量低限值的夜间睡眠质量指数与参定睡眠质量低限值的差值，计算低睡眠质量系数；基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数以及睡眠稳定参照值计算睡眠稳定系数；基于低睡眠质量系数和睡眠稳定系数计算阶段性睡眠指数。

可选地，阶段性睡眠指数的计算公式如下：

SsI＝γ₁*Lqc+γ₂*Ssc；

式中，SsI为阶段性睡眠指数，Lqc为低睡眠质量系数，Ssc为睡眠稳定系数，γ₁为低睡眠质量系数的权重因子，γ₂为睡眠稳定系数的权重因子，且γ₁+γ₂＝1。

可选地，获得饮食不耐受信息的过程如下：判断腺样体肥大儿童患者的饮食是否为食品不耐受报告中的不耐受食品；若是则确定不耐受食品中的不耐受成分含量；基于不耐受成分含量计算获得饮食不耐受信息，所述饮食不耐受信息包括各不耐受成分种类和各不耐受成分种类对应的不耐受成分含量。

可选地，所述夜间睡眠数据包括第一睡眠数据和第二睡眠数据，所述夜间睡眠质量指数包括第一睡眠指数和第二睡眠指数，所述第一睡眠指数用于表示腺样体肥大儿童患者过量食用不耐受食物后的睡眠情况，所述第二睡眠指数用于表示腺样体肥大儿童患者食用但未过量使用不耐受食物后的睡眠情况，实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，基于所述饮食不耐受信息对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得夜间睡眠质量指数的过程如下：获取所述饮食不耐受信息，基于饮食不耐受信息计算得到腺样体肥大儿童患者的饮食不耐受指数；判断饮食不耐受指数是否大于或等于设定的饮食不耐受阈值，若是则基于第一睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第一睡眠指数；若饮食不耐受指数小于设定的饮食不耐受阈值则基于第二睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第二睡眠指数。

可选地，所述第一睡眠数据包括潜睡比例、快速眼动时长均值、单次打鼾时长、单次口呼吸时长以及入睡总时长，基于第一睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第一睡眠指数的过程如下：获取浅睡参照比例值和快速眼动参照值，基于浅睡参照比例值、快速眼动参照值、潜睡比例和快速眼动均值获取异常睡眠程度指数；基于单次打鼾时长、单次口呼吸时长以及入睡总时长获取异常呼吸程度指数；对异常睡眠程度指数和异常呼吸程度指数进行加权求和获得第一睡眠指数。

可选地，所述第二睡眠数据包括浅睡时长均值、快速眼动时长均值以及潜睡呼吸频率，基于第二睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第二睡眠指数的过程如下：获取浅睡参定值、快速眼动时长参照均值和潜睡呼吸参照频率；基于第二睡眠数据、浅睡参定值、快速眼动时长参照均值和潜睡呼吸参照频率计算获得第二睡眠指数。

可选地，夜间睡眠质量指数的计算公式如下：

式中，FSI为第一睡眠指数，SI为异常睡眠程度指数，RdI为异常呼吸程度指数，α₁为异常睡眠程度指数的权重因子，α₂为异常呼吸程度指数的权重因子，且α₁+α₂＝1，SSI为第二睡眠指数，Mds为浅睡时长均值，Sdv为浅睡时长参定值，Mdm为快速眼动时长均值，Rrd为快速眼动时长参照均值，Sbr为潜睡呼吸频率，Sbf为潜睡呼吸参照频率，β₁为浅睡权重系数，β₂为眼动权重系数，β₃为呼吸权重系数，且β₁+β₂+β₃＝1。

可选地，饮食不耐受指数的计算公式如下：

式中，II为不耐受指数，a＝1,2,3,...,A为不耐受成分种类的编号，A为不耐受成分种类的总量，Cic_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分含量，Ric_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分允许含量，λ_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分含量对应的权重系数，且λ₁+λ₂+λ₃+...+λ_a＝1。

一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测系统，包括不耐受信息获取模块、夜间睡眠质量评估模块、阶段性睡眠质量评估模块以及数据库，其中：所述不耐受信息获取模块用于获取并基于腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告对腺样体肥大儿童患者的饮食进行检测，获得饮食不耐受信息；所述夜间睡眠质量评估模块用于实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，基于饮食不耐受信息对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得夜间睡眠质量指数；所述阶段性睡眠质量评估模块用于基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数评估腺样体肥大儿童患者的阶段性睡眠指数；所述数据库用于存储食品不耐受报告、夜间睡眠数据以及参定值，所述参定值包括睡眠稳定参照值、参定睡眠质量低限值、饮食不耐受阈值、浅睡参照比例值、快速眼动参照值、浅睡参定值、快速眼动时长参照均值和潜睡呼吸参照频率。

本发明具有以下有益效果：

(1)基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，综合考虑了浅睡时长、快速眼动时长和潜睡呼吸频率多个因素，使评估更全面以及准确，不仅关注表面现象，还深入了解患者睡眠的多个方面，通过考虑个体睡眠数据、参考值以及权重调整，有助于为每位患者设计更符合每位患者状况的个性化治疗方案，提高治疗效果。

(2)基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，引入了参考值和权重系数，使得评估更有参考性，能够与一般标准进行比较，有助于建立更为标准化的睡眠评估流程，通过权重系数的调整，能够根据不同因素的重要性进行综合权衡，更全面地考虑睡眠质量的各个方面。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

图1为本发明基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法流程图。

图2为本发明基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法评估腺样体肥大儿童患者的阶段性睡眠指数的过程流程图。

图3为本发明基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法获得不耐受信息的过程流程图。

图4为本发明基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测系统流程框图。

具体实施方式

本申请实施例通过基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法及系统，实现了便于结合饮食，进行睡眠检测的效果。

本申请实施例中的问题，总体思路如下：

通过收集腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告，腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告由医生根据过敏原和食物不耐受检查出具，详细列出患者可以安全食用和需要避免的食物。

基于饮食不耐受信息，计算饮食不耐受指数，饮食不耐受指数综合考虑了各不耐受成分的含量、允许含量以及权重系数，反映了患者对不同食物的不耐受情况。使用睡眠监测设备实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，其中包括多个参数，如潜睡比例、快速眼动时长均值、单次打鼾时长以及潜睡次数，形成第一和第二睡眠数据，基于饮食不耐受信息，对夜间睡眠质量进行评估，计算夜间睡眠质量指数。夜间睡眠质量指数用于表示患者的夜间睡眠异常情况。

设定夜间睡眠质量指数的异常阈值，如果指数超过该阈值，触发预警系统向患者家长发送预警信息，包括短信提醒和自动语音提醒，基于阶段周期内的多天夜间睡眠质量指数，评估患者的阶段性睡眠指数，用于表示一个阶段周期内的异常睡眠情况。

整合了食品不耐受信息和夜间睡眠数据，通过计算指数和设定阈值来实现对患者睡眠质量的监测和异常预警，可以帮助家长和医生更好地了解患者的睡眠情况，特别是在考虑饮食因素的基础上进行评估和管理。

如图1所示，本发明实施例提供一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，包括以下步骤：获取并基于腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告对腺样体肥大儿童患者的饮食进行检测，获得饮食不耐受信息。其中，腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告为腺样体肥大儿童患者在医院完成过敏原和十五不耐受检查后，由医生出具的检查报告，详细列出孩子可以安全食用的食物和需要避免的食物，可以由扫描检测报告输入智能管理系统中；饮食不耐受信息表示腺样体肥大儿童患者实用不耐受食物的情况，包括各不耐受成分种类和各不耐受成分种类对应的不耐受成分含量，基于各不耐受成分种类和各不耐受成分种类对应的不耐受成分含量可以计算得到饮食不耐受指数，计算公式为：

式中，II为不耐受指数，a＝1,2,3,...,A为不耐受成分种类的编号，A为不耐受成分种类的总量，Cic_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分含量，Ric_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分允许含量，λ_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分含量对应的权重系数，且λ₁+λ₂+λ₃+...+λ_a＝1，不耐受指数的计算综合了不同不耐受成分的含量、允许含量和权重系数，使得对患者整体饮食不耐受情况的评估更全面。

不耐受成分种类包括但不限于乳糖不耐受以及麸质不耐受。

实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，并基于饮食不耐受信息对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得夜间睡眠质量指数。其中，夜间睡眠质量指数基于异常的夜间睡眠数据计算获得，夜间睡眠质量指数用于表示腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠异常情况，若夜间睡眠质量指数大于设定的异常阈值，则通过警报系统向患者家长发送预警信息，预警信息包括但不限于短信提醒以及自动语音提醒；夜间睡眠数据包括但不限于潜睡比例、快速眼动时长均值、单次打鼾时长、潜睡次数，浅睡时长均值、快速眼动时长均值、潜睡呼吸频率以及单次口呼吸时长以及入睡总时长，其中潜睡比例、快速眼动时长均值、单次打鼾时长、单次口呼吸时长以及入睡总时长为第一睡眠数据，浅睡时长均值、快速眼动时长均值以及潜睡呼吸频率为第二睡眠数据。

其中，浅睡比例＝夜间浅睡时间/入睡总时长，快速眼动时长均值＝快速眼动总时长/快速眼动次数，浅睡时长均值＝浅睡总时长/浅睡次数，潜睡呼吸频率＝浅睡期间总呼吸次数/浅睡总时长。

基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数评估腺样体肥大儿童患者的阶段性睡眠指数，阶段性睡眠指数通过一个阶段周期内的多天的夜间睡眠质量指数进行评估，用于表示一个阶段周期内的异常睡眠情况。

如图2所示，基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数评估腺样体肥大儿童患者的阶段性睡眠指数的过程如下：获取阶段性周期内的腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量指数；获取睡眠稳定参照值以及参定睡眠质量低限值，其中睡眠稳定参照值表示腺样体肥大儿童患者应到达到的稳定睡眠质量的参照指数，参定睡眠质量低限值表示的是腺样体肥大儿童患者最差的睡眠指数。

统计阶段周期内夜间睡眠质量指数低于参定睡眠质量低限值的次数并编号，获取低于参定睡眠质量低限值的夜间睡眠质量指数与参定睡眠质量低限值的差值，计算低睡眠质量系数Lqc，计算公式为：

i＝1,2,3,...,n为阶段周期内夜间睡眠质量低于参定睡眠质量低限值的次数编号，n为阶段周期内夜间睡眠质量低于参定睡眠质量低限值的总次数，Lsq为参定睡眠质量低限值，Nsq_i为阶段周期内夜间睡眠质量低于参定睡眠质量低限值的第i个夜间睡眠质量。

基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数以及睡眠稳定参照值计算睡眠稳定系数Ssc，计算公式为：

j＝1,2,3,...,m为阶段周期内获取的夜间睡眠质量的次数编号，m为阶段周期内获取的夜间睡眠质量的总次数，Srv为睡眠稳定参照值，Nsq_j为阶段周期内获取的第j个夜间睡眠质量，当m为偶数时，为第个夜间睡眠质量，为第个夜间睡眠质量；当m为奇数时，为第个夜间睡眠质量。

基于低睡眠质量系数和睡眠稳定系数计算获取阶段性睡眠指数。

本实施方案中，首先收集腺样体肥大儿童患者在不同阶段周期内的夜间睡眠质量指数，确定睡眠稳定参照值和参定睡眠质量低限值，睡眠稳定参照值代表着期望达到的稳定睡眠质量，睡眠质量低限值代表着最差的睡眠质量。

统计阶段周期内夜间睡眠质量低于参定睡眠质量低限值的次数，记录下低于参定睡眠质量低限值的次数的编号，计算每次低于该值的夜间睡眠质量指数与参定睡眠质量低限值的差值，并计算低睡眠质量系数Lqc，利用阶段周期内的夜间睡眠质量指数和睡眠稳定参照值计算睡眠稳定系数Ssc，可以衡量睡眠质量与期望稳定水平之间的差距。最后，通过低睡眠质量系数和睡眠稳定系数的组合，计算得出阶段性睡眠指数，用于全面评估睡眠质量情况。

通过比较实际睡眠质量与参考值，能够更个性化地评估患者的睡眠状况，了解其偏离期望的程度，允许持续监测睡眠质量，观察患者睡眠是否有改善或恶化的趋势。使用数值指标，能够量化地描述睡眠质量的变化，提供了客观的评估方法，当睡眠质量明显低于预期时，这个过程可以作为干预的依据，促使医护人员采取相应的措施来改善患者的睡眠质量。

具体地，阶段性睡眠指数的计算公式如下：

SsI＝γ₁*Lqc+γ₂*Ssc；

式中，SsI为阶段性睡眠指数，Lqc为低睡眠质量系数，Ssc为睡眠稳定系数，γ₁为低睡眠质量系数的权重因子，γ₂为睡眠稳定系数的权重因子，且γ₁+γ₂＝1。

本实施方案中，Lqc反映了在阶段周期内夜间睡眠质量低于参定睡眠质量低限值的情况，可以捕捉到患者睡眠质量的波动和低谷，Ssc考虑了睡眠质量与稳定参照值之间的差异，能够量化睡眠的相对稳定性，即睡眠质量是否在期望水平附近波动。

γ₁+γ₂＝1保证了低睡眠质量和睡眠稳定两个方面在综合评估中的权重之和为1，使得评估过程更为平衡和全面，将两个系数的加权和作为阶段性睡眠指数，提供了一个一目了然的综合评估，同时考虑了低睡眠质量和睡眠稳定性的因素，为医护人员提供更全面的信息来指导临床决策。

具体地，如图3所示，获得不耐受信息的过程如下：判断腺样体肥大儿童患者的饮食是否为食品不耐受报告中的不耐受食品；若是则确定不耐受食品中的不耐受成分含量；基于不耐受成分含量计算获得不耐受信息，所述不耐受信息包括各不耐受成分种类和各不耐受成分种类对应的不耐受成分含量。

所述夜间睡眠数据包括第一睡眠数据和第二睡眠数据，所述夜间睡眠质量指数包括第一睡眠指数和第二睡眠指数，所述第一睡眠指数用于表示腺样体肥大儿童患者过量食用不耐受食物后的睡眠情况，所述第二睡眠指数用于表示腺样体肥大儿童患者食用但未过量使用不耐受食物后的睡眠情况，实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，基于饮食不耐受信息对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得夜间睡眠质量指数的过程如下：获取饮食不耐受信息，基于饮食不耐受信息计算得到腺样体肥大儿童患者的饮食不耐受指数，饮食不耐受指数的计算公式如下：

式中，II为不耐受指数，a＝1,2,3,...,A为不耐受成分种类的编号，A为不耐受成分种类的总量，Cic_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分含量，Ric_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分允许含量，λ_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分含量对应的权重系数，且λ₁+λ₂+λ₃+...+λ_a＝1。

判断饮食不耐受指数是否大于或等于设定的饮食不耐受阈值，若是则基于第一睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第一睡眠指数；若饮食不耐受指数小于设定的饮食不耐受阈值则基于第二睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第二睡眠指数。

本实施方案中，通过判断患者饮食中是否包含不耐受食品，确定不耐受成分含量，构建了饮食不耐受信息，为后续的夜间睡眠质量评估提供了基础。利用饮食不耐受信息计算得到不耐受指数，考虑了不同不耐受成分的含量、允许含量和权重系数，综合评估了饮食不耐受的程度，根据设定的饮食不耐受阈值，判断不耐受指数的大小，可选地决定使用第一睡眠数据还是第二睡眠数据进行夜间睡眠质量的评估。将饮食不耐受信息和夜间睡眠数据结合，通过不同的睡眠质量指数进行全面的评估，使医护人员能够更全面地了解患者的健康状况。

基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测流程通过饮食不耐受信息的获取、不耐受指数的计算，结合夜间睡眠数据，实现了对腺样体肥大儿童患者夜间睡眠质量的全面而个性化的评估，有助于更好地指导医疗决策和改善患者的生活质量。

具体地，所述第一睡眠数据包括潜睡比例、快速眼动时长均值、单次打鼾时长、单次口呼吸时长以及入睡总时长，基于第一睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第一睡眠指数的过程如下：获取浅睡参照比例值和快速眼动参照值，基于浅睡参照比例值、快速眼动参照值、潜睡比例和快速眼动均值获取异常睡眠程度指数SI，计算公式为：

式中，Sr为潜睡比例，Ror为浅睡参照比例值，Mem为快速眼动均值，Rmv为快速眼动参照值，δ₁为浅睡权重因子，δ₂为眼动权重因子，且δ₁+δ₂＝1。

潜睡比例以及快速眼动时长均值多项数据用于描述患者的睡眠情况，确定了浅睡参照比例值和快速眼动参照值，浅睡参照比例值和快速眼动参照值代表了一般情况下健康睡眠的标准，可作为评估的参考依据，通过将实际潜睡比例以及快速眼动均值与对应的参照值结合，按照设定的权重因子进行计算，得出异常睡眠程度指数SI，SI结果越高，表明患者的睡眠情况越偏离正常标准，可能存在更严重的睡眠异常或问题。

基于单次打鼾时长、单次口呼吸时长以及入睡总时长获取异常呼吸程度指数RdI，计算公式为：

式中，b＝1,2,3,...,B为打鼾的编号，B为打鼾的总次数，Ssd_b为第b次的单次打鼾时长，c＝1,2,3,...,C为口呼吸的编号，C为口呼吸的总次数，Sbd_c为第c次的单次口呼吸时长，Tfs为入睡总时长，为打鼾时长权重系数，为口呼吸时长权重系数，且

收集呼吸数据包括打鼾次数、单次打鼾时长、口呼吸次数以及单次口呼吸时长在内的多个呼吸方面的数据，通过设定打鼾时长权重系数和口呼吸时长权重系数，可以调整不同呼吸因素对于整体呼吸异常的贡献度，根据给定的公式，将各项呼吸数据代入计算，得到一个综合的异常呼吸程度指数，RdI的数值越高，表示患者的呼吸异常程度越高，可能需要更深入的呼吸系统评估或治疗，使得呼吸异常评估更为全面，考虑了多个因素，并通过引入权重系数和标准化因子，提高了灵活性和结果的可解释性。

对异常睡眠程度指数和异常呼吸程度指数进行加权求和获得第一睡眠指数FSI，计算公式为FSI＝α₁*SI+α₂*RdI，α₁为异常睡眠程度指数的权重因子，α₂为异常呼吸程度指数的权重因子，且α₁+α₂＝1。

整合了睡眠质量和呼吸异常两个方面的指数，提供了对患者整体睡眠健康的全面评估，引入了权重因子α₁和α₂，使得可以根据患者的具体情况或医学研究的最新成果，调整睡眠质量和呼吸异常对于整体睡眠状况的影响。

所述第二睡眠数据包括浅睡时长均值、快速眼动时长均值以及潜睡呼吸频率，基于第二睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第二睡眠指数的过程如下：获取浅睡参定值，快速眼动时长参照均值和潜睡呼吸参照频率；基于第二睡眠数据、浅睡参定值，快速眼动时长参照均值和潜睡呼吸参照频率计算获得第二睡眠指数。第二睡眠指数考虑了浅睡时长、快速眼动时长以及潜睡呼吸频率，有助于更全面地评估患者的夜间睡眠质量，通过获取浅睡参定值、快速眼动时长参照均值和潜睡呼吸参照频率，使得评估更具有参考性，将患者的具体睡眠数据与参考值进行比较，有助于判断相对于一般标准的睡眠质量。

夜间睡眠质量指数的计算公式如下：

式中，SSI为第二睡眠指数，Mds为浅睡时长均值，Sdv为浅睡时长参定值，Mdm为快速眼动时长均值，Rrd为快速眼动时长参照均值，Sbr为潜睡呼吸频率，Sbf为潜睡呼吸参照频率，β₁为浅睡权重系数，β₂为眼动权重系数，β₃为呼吸权重系数，且β₁+β₂+β₃＝1。每个因素在计算总体夜间睡眠质量指数时都有相应的权重系数，允许根据不同因素的相对重要性来调整其在总体评估中的贡献，使得指数更能反映出医学实践中的实际情况。

本实施方案中，通过综合考虑多个睡眠参数、引入参考值以及权重调整，提供了一个相对全面、具体和个性化的夜间睡眠质量评估框架，有助于医疗专业人员更好地理解腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠情况，为个体化的治疗方案提供支持。

如图4所示，一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测系统，包括不耐受信息获取模块、夜间睡眠质量评估模块、阶段性睡眠质量评估模块以及数据库，其中：所述不耐受信息获取模块用于获取并基于腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告对腺样体肥大儿童患者的饮食进行检测，获得饮食不耐受信息；所述夜间睡眠质量评估模块用于实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，基于饮食不耐受信息对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得夜间睡眠质量指数；所述阶段性睡眠质量评估模块用于基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数评估腺样体肥大儿童患者的阶段性睡眠指数；所述数据库用于存储食品不耐受报告、夜间睡眠数据以及参定值，所述参定值包括睡眠稳定参照值、参定睡眠质量低限值、饮食不耐受阈值、浅睡参照比例值、快速眼动参照值、浅睡参定值，快速眼动时长参照均值和潜睡呼吸参照频率。

本实施方案中，使用不耐受信息获取模块，可以获取腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告，从而实现对饮食的个性化检测，有助于定制睡眠管理计划，考虑到个体的饮食因素，提高系统的个性化和针对性。

结合夜间睡眠质量评估模块和阶段性睡眠质量评估模块，可以综合考虑夜间睡眠数据以及患者的饮食不耐受信息，提供更全面的睡眠质量评估，有助于更准确地理解患者的整体睡眠状况，夜间睡眠质量评估模块能够实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，使医护人员能够及时了解患者的睡眠状况，有助于及时调整治疗方案。

阶段性睡眠质量评估模块通过评估夜间睡眠质量指数在阶段周期内的变化，为了解患者在不同睡眠阶段的表现提供了更详细的信息，从而更好地指导治疗，数据库的存在有助于长期跟踪患者的睡眠和饮食信息，为医疗决策提供历史数据支持。参定值的引入，如睡眠稳定参照值以及饮食不耐受阈值，有助于将患者的数据与标准进行比较，为医生提供更具体的参考。

一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法。

一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法。

综上，本申请至少具有以下效果：

综合考虑了浅睡时长、快速眼动时长和潜睡呼吸频率等多个因素，使评估更全面、准确，不仅关注表面现象，还深入了解患者睡眠的多个方面，通过考虑个体睡眠数据和参考值，以及权重调整，有助于为每位患者设计更符合其状况的个性化治疗方案，提高治疗效果。

引入了参考值和权重系数，使得评估更有参考性，能够与一般标准进行比较，有助于建立更为标准化的睡眠评估流程，通过权重系数的调整，能够根据不同因素的重要性进行综合权衡，更全面地考虑睡眠质量的各个方面。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的系统、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告；基于腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告对腺样体肥大儿童患者的饮食进行检测，获得饮食不耐受信息；

实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，基于所述饮食不耐受信息对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得阶段周期内的夜间睡眠质量指数；

基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数评估腺样体肥大儿童患者的阶段性睡眠指数。

2.根据权利要求1所述的基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，其特征在于，基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数评估腺样体肥大儿童患者的阶段性睡眠指数的过程如下：

获取阶段性周期内的腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量指数；

获取睡眠稳定参照值以及参定睡眠质量低限值；

统计阶段周期内夜间睡眠质量指数低于参定睡眠质量低限值的次数并编号，获取低于参定睡眠质量低限值的夜间睡眠质量指数与参定睡眠质量低限值的差值，计算低睡眠质量系数；

基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数以及睡眠稳定参照值计算睡眠稳定系数；

基于低睡眠质量系数和睡眠稳定系数计算阶段性睡眠指数。

3.根据权利要求2所述的基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，其特征在于，阶段性睡眠指数的计算公式如下：

SsI＝γ₁*Lqc+γ₂*Ssc；

式中，SsI为阶段性睡眠指数，Lqc为低睡眠质量系数，Ssc为睡眠稳定系数，γ₁为低睡眠质量系数的权重因子，γ₂为睡眠稳定系数的权重因子，且γ₁+γ₂＝1。

4.根据权利要求1所述的基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，其特征在于，获得饮食不耐受信息的过程如下：

判断腺样体肥大儿童患者的饮食是否为食品不耐受报告中的不耐受食品；

若是则确定不耐受食品中的不耐受成分含量；

基于不耐受成分含量计算获得饮食不耐受信息，所述饮食不耐受信息包括各不耐受成分种类和各不耐受成分种类对应的不耐受成分含量。

5.根据权利要求1所述的基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，其特征在于，所述夜间睡眠数据包括第一睡眠数据和第二睡眠数据，所述夜间睡眠质量指数包括第一睡眠指数和第二睡眠指数，所述第一睡眠指数用于表示腺样体肥大儿童患者过量食用不耐受食物后的睡眠情况，所述第二睡眠指数用于表示腺样体肥大儿童患者食用但未过量使用不耐受食物后的睡眠情况，实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，基于所述饮食不耐受信息对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得夜间睡眠质量指数的过程如下：

获取所述饮食不耐受信息；基于所述饮食不耐受信息计算得到腺样体肥大儿童患者的饮食不耐受指数；

判断饮食不耐受指数是否大于或等于设定的饮食不耐受阈值，若是则基于第一睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第一睡眠指数；

若饮食不耐受指数小于设定的饮食不耐受阈值则基于第二睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第二睡眠指数。

6.根据权利要求5所述的基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，其特征在于，所述第一睡眠数据包括潜睡比例、快速眼动时长均值、单次打鼾时长、单次口呼吸时长以及入睡总时长，基于第一睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第一睡眠指数的过程如下：

获取浅睡参照比例值和快速眼动参照值，基于浅睡参照比例值、快速眼动参照值、潜睡比例和快速眼动均值获取异常睡眠程度指数；

基于单次打鼾时长、单次口呼吸时长以及入睡总时长获取异常呼吸程度指数；

对异常睡眠程度指数和异常呼吸程度指数进行加权求和获得第一睡眠指数。

7.根据权利要求6所述的基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，其特征在于，所述第二睡眠数据包括浅睡时长均值、快速眼动时长均值以及潜睡呼吸频率，基于第二睡眠数据对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得第二睡眠指数的过程如下：

获取浅睡时长参定值，快速眼动时长参照均值和潜睡呼吸参照频率；

基于第二睡眠数据、浅睡时长参定值，快速眼动时长参照均值和潜睡呼吸参照频率计算获得第二睡眠指数。

8.根据权利要求7所述的基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，其特征在于，夜间睡眠质量指数的计算公式如下：

式中，FSI为第一睡眠指数，SI为异常睡眠程度指数，RdI为异常呼吸程度指数，α₁为异常睡眠程度指数的权重因子，α₂为异常呼吸程度指数的权重因子，且α₁+α₂＝1，SSI为第二睡眠指数，Mds为浅睡时长均值，Sdv为浅睡时长参定值，Mdm为快速眼动时长均值，Rrd为快速眼动时长参照均值，Sbr为潜睡呼吸频率，Sbf为潜睡呼吸参照频率，β₁为浅睡权重系数，β₂为眼动权重系数，β₃为呼吸权重系数，且β₁+β₂+β₃＝1。

9.根据权利要求8所述的基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法，其特征在于，饮食不耐受指数的计算公式如下：

式中，II为不耐受指数，a＝1,2,3,...,A为不耐受成分种类的编号，A为不耐受成分种类的总量，Cic_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分含量，Ric_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分允许含量，λ_a为第a种不耐受成分种类对应的不耐受成分含量对应的权重系数，且λ₁+λ₂+λ₃+...+λ_a＝1。

10.一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测系统，其特征在于，包括不耐受信息获取模块、夜间睡眠质量评估模块、阶段性睡眠质量评估模块以及数据库，其中：

所述不耐受信息获取模块用于获取并基于腺样体肥大儿童患者的食品不耐受报告对腺样体肥大儿童患者的饮食进行检测，获得饮食不耐受信息；

所述夜间睡眠质量评估模块用于实时获取腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠数据，基于饮食不耐受信息对腺样体肥大儿童患者的夜间睡眠质量进行评估，获得夜间睡眠质量指数；

所述阶段性睡眠质量评估模块用于基于阶段周期内的夜间睡眠质量指数评估腺样体肥大儿童患者的阶段性睡眠指数；

所述数据库用于存储食品不耐受报告、夜间睡眠数据以及参定值，所述参定值包括睡眠稳定参照值、参定睡眠质量低限值、饮食不耐受阈值、浅睡参照比例值、快速眼动参照值、浅睡参定值，快速眼动时长参照均值和潜睡呼吸参照频率。