[发明专利]智能辅助睡眠中的睡眠状态识别方法和系统

说明书

本发明涉及一种智能辅助睡眠中的睡眠状态识别方法和系统，其中所述方法包括：采集用户在智能辅助睡眠中产生的生物电信号；根据预先训练的分类器模型的信号特征类型，从所述生物电信号中提取相应的信号特征数据；将所述信号特征数据输入所述分类器模型，识别用户当前的睡眠状态。本发明在对用户进行智能辅助睡眠过程中，采集其产生的生物电信号，根据预先训练的分类器模型，提取相应的信号特征数据输入所述分类器模型识别睡眠状态，该方案能够较为准确地识别出睡眠状态，而且提高了识别效率。

技术领域

本发明涉及辅助睡眠技术领域，特别是涉及一种智能辅助睡眠中的睡眠状态识别方法和系统。

背景技术

在睡眠中，人体进行了自我放松及恢复的过程。因此良好的睡眠是保持身体健康的一项基本条件。但是由于工作压力大、生活作息不规律等原因，导致了部分人群的睡眠质量欠佳，表现为失眠、半夜惊醒等。

智能辅助睡眠是一种结合现代科技的睡眠方法，当被试者进入催眠状态后，其受暗示性明显提高，能与催眠师保持密切的感应关系，会不加批判地接受其暗示指示。将催眠术应用于辅助睡眠时，当催眠者被催眠师所催眠后，催眠师发出睡眠指令即可使被催眠者进入睡眠状态。与药物干预(安眠药)相比，基于催眠术的辅助睡眠对身体的副作用较小，比较适合日常应用。

在智能辅助睡眠中，如何准确地识别睡眠状态是重要因素，只有在合适的睡眠状态下，才可采用相应的辅助策略，以提高辅助睡眠效果，目前主要采用觉察方式识别睡眠行为，准确性难以保证，效率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述问题，提供一种智能辅助睡眠中的睡眠状态识别方法和系统，有效地提高辅助睡眠效果。

一种智能辅助睡眠中的睡眠状态识别方法，包括：

采集用户在智能辅助睡眠中产生的生物电信号；

根据预先训练的分类器模型的信号特征类型，从所述生物电信号中提取相应的信号特征数据；

将所述信号特征数据输入所述分类器模型，识别用户当前的睡眠状态。

一种智能辅助睡眠中的睡眠状态识别系统，包括：

采集模块，用于采集用户在智能辅助睡眠中产生的生物电信号；

提取模块，用于根据预先训练的分类器模型的信号特征类型，从所述生物电信号中提取相应的信号特征数据；

识别模块，用于将所述信号特征数据输入所述分类器模型，识别用户当前的睡眠状态。

上述智能辅助睡眠中的睡眠状态识别方法和系统，在对用户进行智能辅助睡眠过程中，采集其产生的生物电信号，根据预先训练的分类器模型，提取相应的信号特征数据输入所述分类器模型识别睡眠状态，该方案能够较为准确地识别出睡眠状态，而且提高了识别效率。

附图说明

图1为本发明的智能辅助睡眠中的睡眠状态识别方法的流程图；

图2为预处理前后的脑电信号示意图；

图3为一个实例的睡眠状态的识别流程图；

图4为一个实施例的智能辅助睡眠中的睡眠状态识别系统结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图阐述本发明的智能辅助睡眠中的睡眠状态识别方法和系统的实施例。

参考图1所示，图1为本发明的智能辅助睡眠中的睡眠状态识别方法的流程图，包括：

S101，采集用户在智能辅助睡眠中产生的生物电信号；