一种基于身体活动和心率信息计算睡眠周期的睡眠健康管理的方法与系统

摘要

本发明公开了一种基于身体活动和心率信息计算睡眠周期的睡眠健康管理的方法与系统，包括如下步骤：计算体动分时(1分钟)能量序列，同时记录用户心率分时序列，输出平躺和非平躺的静息心率，根据以上信息辨别小憩/夜睡时间区间；将低体动分时能量时间段，期间心率与平躺/非平躺静息心率不符以及期间体动均未引起心率上升的时间段进行剔除；过滤测量时间区间中不符合周期性的区间，然后找出身体安静，但心率上升并波动超过阈值的区间作为夜睡的REM区间；根据心跳信号的极值点距离序列，进而获得心跳周期结果，计算睡眠包含的睡眠周期N；每次在完整睡眠周期N结束，启动智能闹钟或震动，唤醒用户，唤醒后，用户给出评价，对N做调整。

说明书

技术领域

本发明涉及水面健康管理技术领域，具体为一种基于身体活动和心率信息计算睡眠周期的睡眠健康管理的方法与系统。

背景技术

随着智能设备的普及，用户使用智能手表、手环、智能床带等采集体动和心率信号进行睡眠评估变得简单易行。

目前的睡眠评估着重于睡眠分期，对标多导睡眠(PSG)，根据体动或心率的局部特征确定30s或1分钟时间段的分类，醒、浅睡、深睡、快速眼动。这种分析方法只能让用户关注各分期的比例，用户会尤其关注自身的深睡。由于深睡比例的稳定性、剥夺后的代偿能力、分类准确率的变化，会使用户在这些占比的展示中迷茫，用户无法根据这些数据有效进行睡眠质量的评估和管理，其数据利用情况低下，为此我们提出一种基于身体活动和心率信息计算睡眠周期的睡眠健康管理的方法与系统用于解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于身体活动和心率信息计算睡眠周期的睡眠健康管理的方法与系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于身体活动和心率信息计算睡眠周期的睡眠健康管理的方法，包括如下步骤：

S1、记录用户小憩和夜睡时间区间

计算体动分时能量序列，同时记录用户心率分时序列；

输出平躺和非平躺的静息心率；

根据体动分时能量序列、平躺和非平躺的静息心率来辨别小憩和夜睡时间区间；

S2、剔除用户未带采集设备的区域时间

将低体动分时能量时间段内的心率与平躺和非平躺静息心率不符的时间段以及分时时间段内体动时未引起心率上升的时间段进行剔除；

S3、确定夜睡的REM区间

过滤测量时间区间中不符合周期性的区间，然后找出身体安静、但心率上升并波动超过阈值的区间作为夜睡的REM区间；

S4、确定醒的区间

将测量时间区间中体动超过阈值、且心率上升超过非平躺静息心率的区间，作为醒的区间；

S5、确定用户的睡眠周期

依据用户自然睡眠习惯，计算睡眠包含的睡眠周期N；

根据心跳信号的极值点距离序列，进而获得心跳周期结果；

S6、确定唤醒时间

每次在完整睡眠周期N结束，启动智能闹钟或震动，唤醒用户，唤醒后，用户给出精神、一般或者困倦的评价，对N做调整；

S7、睡眠质量评价

根据多个夜间睡眠周期的稳定性、每个睡眠周期心率的变异性数据，从而得出逐个睡眠周期时长与均值的差，REM期间心率变异性与均值的差，开始睡眠时刻与均值的差，对用户的睡眠健康进行评价以及建议。

优选的一种实施案例，步骤S1中，所述体动分时能量序列的分时时间为1分钟，所述体动分时能量序列通过使用者手部的加速度的变化数据进行表示，输出平躺时手部静置以及对应心率，以及非平躺时手部动作加速度数据和对应心率，从而辨别小憩和夜睡时间区间。

优选的一种实施案例，步骤S3中，所述过滤测量时间区间中不符合周期性的区间的方法包括：设定滤波器的阶数，然后将混合信号进行分段滤波，分段滤波完成后在每一段单独滤波之后选取无失真的范围求取周期信号的平均模板，选定周期信号极值点到信号头部或信号尾部的信号发生失真的部分，采用平均模板替换信号发生失真的部分，再将每一段信号的边界定点的幅值进行归一化，将信号进行拼接，从而去除外界噪声影响。

优选的一种实施案例，步骤S5中，根据心跳信号的极值点距离序列获得心跳周期结果方法包括：计算所有上脉络波形极值点的高度并获得平均高度；判断是否所有上脉络波形极值点的高度都大于平均高度乘以比例系数后的数值，是，则执行下一步；否，则重新寻找心跳信号的上脉络波形的极值点；检测极值点的差分数组，判断每个差分数组的差值与平均差值的大小，获得心跳信号的脉络堆数，并将该堆数转换为心跳间隔；根据获得的心跳间隔乘以比例系数后作为最小极值距离限制，获得心跳信号中的极值点；求取心跳信号极值点的差分均值获得当前时间段内心跳周期的平均长度，得到一分钟内的心跳次数，进而获得心跳信号周期结果。

优选的一种实施案例，步骤S6中，将相邻两次完整睡眠周期N间隔区间作为叫醒时段，将叫醒时间设置在叫醒时段中点之前作为第一叫醒时间，将叫醒时间设置在叫醒时段中点作为第二叫醒时间，将叫醒时间设置在叫醒时段中点之后作为第三叫醒时间，并采用不同叫醒铃声作为叫醒方式。

一种基于身体活动和心率信息计算睡眠周期的睡眠健康管理的系统，包括：

数据采集模块，用于采集使用者手部的加速度的变化数据，将使用者手部的加速度的变化数据用于体现体动分时能量序列，实现体动分时能量序列的采集和记录，同时采集用户心率变化；

数据分析模块，所述数据分析模块用于将采集的数据进行滤波处理，将低体动分时能量时间段内的心率与平躺和非平躺静息心率对比，并将分时时间段内体动时未引起心率上升的时间段进行剔除，用于确定夜睡的REM区间、醒的区间、用户的睡眠周期、心跳周期结果以及唤醒时间；

唤醒模块，所述唤醒模块用于根据用户设定的起床时间段，结合睡眠周期将用户在完成完整睡眠周期后的清醒时段唤醒，避免用户在深度睡眠中被唤醒带来的疲劳；

评价模块，所述评价模块用于用户自身唤醒后的精神状态进行单次评价，以及系统根据用户睡眠过程中的体动以及心跳数据进行睡眠整体质量进行评价，从而便于对睡眠健康进行管理；

中央处理器，所述中央处理器用于协调上述模块进行工作，用于数据调用命令在其权限内的各数据库内调用相应的数据，并将这些控制命令发送到对应的模块。

优选的一种实施案例，所述数据采集模块包括加速度传感器和心率数据采集器，所述加速度传感器和心率数据采集器均固定安装在手环上，通过手环佩戴在用户手腕上，从而采集用户手臂加速度作为体动特征，心跳数据用于心率特征。

优选的一种实施案例，所述数据分析模块包括无效剔除单元、滤波处理单元和周期计算单元，用于对采集的数据进行处理并计算处睡眠周期。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过采集用户平躺和非平躺时的体动分时能量序列，同时记录用户心率分时序列，输出平躺和非平躺的静息心率，从而设定预设睡眠阀值，根据用户睡眠时的生理特征数据采集，确定用户睡眠周期，根据用户设定的起床时间段，结合睡眠周期将用户在完成完整睡眠周期后的清醒时段唤醒，避免用户在深度睡眠中被唤醒带来的疲劳，并根据用户自身唤醒后的精神状态进行单次评价，以及系统根据用户睡眠过程中的体动以及心跳数据进行睡眠整体质量进行评价，从而便于对睡眠健康进行管理，使得数据得到有效利用，辅助用户了解自身睡眠健康。

附图说明

图1为本发明中方法示意图；

图2为本发明系统示意图；

图3为本发明中数据采集模块示意图；

图4为本发明中数据分析模块示意图。

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。

请参阅图1-4，本发明提供一种技术方案：一种基于身体活动和心率信息计算睡眠周期的睡眠健康管理的方法，包括如下步骤：

S1、记录用户小憩和夜睡时间区间

计算体动分时能量序列，同时记录用户心率分时序列；

输出平躺和非平躺的静息心率；

根据体动分时能量序列、平躺和非平躺的静息心率来辨别小憩和夜睡时间区间；

S2、剔除用户未带采集设备的区域时间

将低体动分时能量时间段内的心率与平躺和非平躺静息心率不符的时间段以及分时时间段内体动时未引起心率上升的时间段进行剔除；

S3、确定夜睡的REM区间

过滤测量时间区间中不符合周期性的区间，然后找出身体安静、但心率上升并波动超过阈值的区间作为夜睡的REM区间；

S4、确定醒的区间

将测量时间区间中体动超过阈值、且心率上升超过非平躺静息心率的区间，作为醒的区间；

S5、确定用户的睡眠周期

依据用户自然睡眠习惯，计算睡眠包含的睡眠周期N；

根据心跳信号的极值点距离序列，进而获得心跳周期结果；

S6、确定唤醒时间

每次在完整睡眠周期N结束，启动智能闹钟或震动，唤醒用户，唤醒后，用户给出精神、一般或者困倦的评价，对N做调整；

S7、睡眠质量评价

根据多个夜间睡眠周期的稳定性、每个睡眠周期心率的变异性数据，从而得出逐个睡眠周期时长与均值的差，REM期间心率变异性与均值的差，开始睡眠时刻与均值的差，对用户的睡眠健康进行评价以及建议。

优选的一种实施案例，步骤S1中，所述体动分时能量序列的分时时间为1分钟，体动分时能量序列通过使用者手部的加速度的变化数据进行表示，输出平躺时手部静置以及对应心率，以及非平躺时手部动作加速度数据和对应心率，从而辨别小憩和夜睡时间区间。

优选的一种实施案例，步骤S3中，过滤测量时间区间中不符合周期性的区间的方法包括：设定滤波器的阶数，然后将混合信号进行分段滤波，分段滤波完成后在每一段单独滤波之后选取无失真的范围求取周期信号的平均模板，选定周期信号极值点到信号头部或信号尾部的信号发生失真的部分，采用平均模板替换信号发生失真的部分，再将每一段信号的边界定点的幅值进行归一化，将信号进行拼接，从而去除外界噪声影响。

优选的一种实施案例，步骤S5中，根据心跳信号的极值点距离序列获得心跳周期结果方法包括：计算所有上脉络波形极值点的高度并获得平均高度；判断是否所有上脉络波形极值点的高度都大于平均高度乘以比例系数后的数值，是，则执行下一步；否，则重新寻找心跳信号的上脉络波形的极值点；检测极值点的差分数组，判断每个差分数组的差值与平均差值的大小，获得心跳信号的脉络堆数，并将该堆数转换为心跳间隔；根据获得的心跳间隔乘以比例系数后作为最小极值距离限制，获得心跳信号中的极值点；求取心跳信号极值点的差分均值获得当前时间段内心跳周期的平均长度，得到一分钟内的心跳次数，进而获得心跳信号周期结果。

优选的一种实施案例，步骤S6中，将相邻两次完整睡眠周期N间隔区间作为叫醒时段，将叫醒时间设置在叫醒时段中点之前作为第一叫醒时间，将叫醒时间设置在叫醒时段中点作为第二叫醒时间，将叫醒时间设置在叫醒时段中点之后作为第三叫醒时间，并采用不同叫醒铃声作为叫醒方式。

一种基于身体活动和心率信息计算睡眠周期的睡眠健康管理的系统，包括：

数据采集模块，用于采集使用者手部的加速度的变化数据，将使用者手部的加速度的变化数据用于体现体动分时能量序列，实现体动分时能量序列的采集和记录，同时采集用户心率变化；

数据分析模块，数据分析模块用于将采集的数据进行滤波处理，将低体动分时能量时间段内的心率与平躺和非平躺静息心率对比，并将分时时间段内体动时未引起心率上升的时间段进行剔除，用于确定夜睡的REM区间、醒的区间、用户的睡眠周期、心跳周期结果以及唤醒时间；

唤醒模块，唤醒模块用于根据用户设定的起床时间段，结合睡眠周期将用户在完成完整睡眠周期后的清醒时段唤醒，避免用户在深度睡眠中被唤醒带来的疲劳；

评价模块，评价模块用于用户自身唤醒后的精神状态进行单次评价，以及系统根据用户睡眠过程中的体动以及心跳数据进行睡眠整体质量进行评价，从而便于对睡眠健康进行管理；

中央处理器，中央处理器用于协调上述模块进行工作，用于数据调用命令在其权限内的各数据库内调用相应的数据，并将这些控制命令发送到对应的模块。

优选的一种实施案例，数据采集模块包括加速度传感器和心率数据采集器，加速度传感器和心率数据采集器均固定安装在手环上，通过手环佩戴在用户手腕上，从而采集用户手臂加速度作为体动特征，心跳数据用于心率特征。

优选的一种实施案例，数据分析模块包括无效剔除单元、滤波处理单元和周期计算单元，用于对采集的数据进行处理并计算处睡眠周期。

工作原理：本发明通过采集用户平躺和非平躺时的体动分时能量序列，同时记录用户心率分时序列，输出平躺和非平躺的静息心率，从而设定预设睡眠阀值，根据用户睡眠时的生理特征数据采集，确定用户睡眠周期，根据用户设定的起床时间段，结合睡眠周期将用户在完成完整睡眠周期后的清醒时段唤醒，避免用户在深度睡眠中被唤醒带来的疲劳，并根据用户自身唤醒后的精神状态进行单次评价，以及系统根据用户睡眠过程中的体动以及心跳数据进行睡眠整体质量进行评价，从而便于对睡眠健康进行管理，使得数据得到有效利用，辅助用户了解自身睡眠健康。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。