[发明专利]一种睡眠分期监控方法

说明书

本发明涉及一种睡眠分期监控方法，以包括连续心率、呼吸率及体动等多维生命体征参数作为识别依据进行睡眠分期监控，实现对觉醒期、快速眼动期、非快速眼动期的精准识别。

技术领域

本发明涉及睡眠分期监控领域，特别是涉及一种睡眠分期监控方法。

背景技术

睡眠是一种重要的生理活动，对于人体的物理和精神方面的自我恢复具有非常关键的作用。近年来，随着社会节奏的加快，人们的工作、生活压力日益加大，睡眠质量下降成为许多人面临的问题，严重影响了身心健康。

因此人们日渐重视对睡眠质量进行评估和分析，而对睡眠质量进行评估和分析的基础和前提就是进行睡眠分期监控。睡眠的阶段具体包括觉醒期、快速眼动期及包括深睡期与浅睡期的非快速眼动期。在个体化差异化下，现有技术的睡眠分期监控结果差异大且不准确。

发明内容

本发明的目的解决现有技术的瓶颈，提供一种睡眠分期监控方法，由以下技术方案实现：

一种睡眠分期监控方法，包括以下步骤：

获取测试者的体征参数，所述体征参数包括体动数据、连续呼吸率、连续心率及心率变异性；

以滑动时间窗的方式遍历所述体动数据得到无体动区域及反映体动频率与体动持续时间的体动数据序列，叠加运用形态滤波对所述体动数据序列进行开运算和闭运算得到的信号获得体动趋势线；

根据所述体动趋势线的波动情况，提取体动信号趋势中符合觉醒期特征的待定区域，结合连续呼吸率及连续心率的数据变化进行判断，从所述待定区域及所述无体动区域中识别出觉醒期；

对所述连续心率的数据进行等距量化及差分量化处理，获得所述连续心率的的差分量化值DI，由所述差分量化值DI确定快速眼动期的起止时间坐标，识别出快速眼动期；

基于所述觉醒期及快速眼动期的识别结果，得到非快速眼动期；

将所述觉醒期、快速眼动期、非快速眼动期整合为完整的睡眠数据。

相较于现有技术，本发明的一种睡眠分期监控方法，以包括连续心率、呼吸率及体动等多维生命体征参数作为识别依据进行睡眠分期监控，实现对觉醒期、快速眼动期、非快速眼动期的精准识别。

作为对上述睡眠分期监控方法的改进，根据所述体动趋势线的波动情况，提取体动信号趋势中符合觉醒期特征的待定区域，结合连续呼吸率及连续心率的数据变化进行判断，从所述待定区域及所述无体动区域中识别出觉醒期，包括以下步骤：

识别所述体动趋势线的波峰区域，判断对所述波峰区域的峰值是否超过对应的阈值，并据此提取体动信号趋势中特征为体动持续时间长的大体动密集区域和特征为体动持续时间短但一段时间内体动频繁的小体动密集区域；将所述大体动密集区域直接识别为觉醒期；

由所述连续呼吸率获得的呼吸率方差、呼吸率能量及对呼吸原始信号动态时间规整，通过形态滤波得到三组连续呼吸率参数的趋势线，判断所述连续呼吸率参数的趋势线在所述小体动密集区域内是否存在波峰，若有两组或三组连续呼吸率参数的趋势线在小体动密集区域内存在波峰，则将所述小体动密集区域识别为觉醒期，否则识别为非觉醒期；

由所述心率变异性，基于窦性R-R间期的识别，计算出低频与高频能量比、变异系数及相邻两个R-R间期差值>50ms的百分数，通过形态滤波得到三组心率变异性参数的趋势线；判断在所述无体动区域内的所述心率变异性参数的趋势线数值是否超过对应的阈值，若有两组或三组心率变异性参数的趋势线数值超过对应的阈值，则将所述无体动区域识别为觉醒期，否则识别为非觉醒期。