[发明专利]一种用于睡姿监测的系统及方法

说明书

本发明公开了一种用于睡姿监测的系统及方法，系统包括分别与可穿戴设备、终端连接的上位机，可穿戴设备包括MCU微控制器以及分别与其连接的九轴运动传感器模块、SD存储卡和WIFI通信模块，所述九轴运动传感器模块包括加速度计、陀螺仪、磁力计；方法包括：S101，对采集的睡眠波动信号进行滤波；S102，通过阈值特征值提取所述睡眠波动信号中的特征值；S103，采用训练好的基于蝙蝠算法优化的最小二乘支持向量机对所述特征值进行分类识别；S104，展示识别的睡姿结果。

技术领域

本发明涉及物联网技术的睡姿监测技术领域，尤其是涉及了一种用于睡姿监测的系统及方法。

背景技术

睡眠是维持人类生命的必要活动，良好睡眠是维系身心健康的重要保证，睡眠质量的评估以及睡眠障碍的预防、诊断和治疗都离不开睡眠监测系统的设计和开发。阻塞型睡眠呼吸暂停低通气综合症(Obstruvtive Sleep Apnea/Hypopnea Syndrome，OSAHS)会在睡眠过程中多次出现呼吸暂停或低通气，从而导致严重睡眠障碍，严重时甚至会导致窒息性猝死。据调查表明，国内20岁及30岁以上人群的OSAHS患病概率在3.7～5.1％左右，而在60岁以上的老年群体中则达到29.2～32.5％左右。医学上检测OSAHS的黄金标准是多导睡眠仪(Polysomnography，PSG)监测包括口、鼻呼吸气流、胸腹呼吸运动、心电图(Electrocardiogram，ECG)、脑电图(Electroencephalogram，EEG)、眼电图(Electro-Oculogram，EOG)、下颌肌电图(Electromyography，EMG)、鼾声、体位、血氧饱和度等10多个生理参数。由于监测的生理参数十分全面，具有绝对的权威性，但PSG价格昂贵，并且检查需要检查者在病床上实时监测一整晚，过多的导联电路本身已影响了睡眠，外加不适应睡眠环境等心理压力，从而会在一定程度上影响诊断结果的准确性，严重制约了睡眠监测的普及与家用。

发明内容

为解决现有技术的不足，实现准确监测的同时降低成本、减少电路导联、提高佩戴舒适度的目的，本发明采用如下的技术方案：

一种用于睡姿监测的系统，包括分别与可穿戴设备、终端连接的上位机，所述上位机包括处理器，适于实现各指令，以及存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：

1)对所述可穿戴设备采集的睡眠波动信号进行滤波；

2)通过阈值特征值提取所述睡眠波动信号中的特征值；

3)采用训练好的基于蝙蝠算法模块优化的最小二乘支持向量机对所述特征值进行分类识别；通过蝙蝠算法模块对最小二乘支持向量机的最重要的参数进行优化，有助于提高最小二乘支持向量机在训练时的精确度，从而提高训练后分类识别的准确率；

4)将识别出的睡姿结果发送至终端展示。

所述最小二乘支持向量机执行优化函数：

y_i[(w·K(x_i))+b₀]＝1-ξ_i； i＝1,2,…,n (2)

s.t.ξ_i＝0 (3)

w和b₀分别是回归函数的权向量和偏移量，C是正则化参数，ξ_i是误差，选择误差的平方作为损失函数，K(x_i)表示引入的非线性映射函数，x_i是输入样本，即所述特征值，y_i是输入样本的标签，即所述睡姿，运用拉朗日法优化求解，所述优化函数转为：