[发明专利]非接触式的睡眠分析方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开一种非接触式的睡眠分析方法、装置及存储介质，所述方法包括：接收回波信号，消除所述回波信号中的直流分量和异常人体信号，得到包含；对所述叠加信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，得到呼吸信号和心动信号；按照预设的时长间隔将所述呼吸信号和所述心动信号划分为多段，得到信号样本；根据所述信号样本，计算得出呼吸变异性特征和心率变异性特征；对所述呼吸变异性特征和所述心率变异性特征进行降维，得到最优特征集；将所述最优特征集输入预设的划分模型和预设的呼吸模型，得到所述用户的睡眠分析结果。采用本发明实施例，对心率和呼吸率进行非接触式提取，提高睡眠分析的准确性。

技术领域

本发明涉及睡眠监控领域，尤其涉及一种非接触式的睡眠分析方法、装置及存储介质。

背景技术

睡眠质量监测是智能医疗领域的重要方向，睡眠分期是评估睡眠质量的重要方法，根据美国睡眠医学会，一般将睡眠时期判读为清醒期(W期)、非快速眼球运动1期(N1期)、非快速眼球运动2期(N2期)、非快速眼球运动3期(N3期)、快速眼球运动期(R期)。睡眠中常出现异常呼吸事件也是睡眠监测的重点，根据睡眠障碍国际分类可将睡眠呼吸障碍分为阻塞性睡眠呼吸暂停、中枢性睡眠呼吸暂停综合征、睡眠相关肺泡低通气障碍。睡眠异常呼吸事件的检出为心脏病、脑卒中提供了早期预警。

心率信号和呼吸信号是睡眠监测中最重要的两种信号，植物神经系统受大脑皮质、下丘脑的支配，同时植物神经系统支配心血管系统，心血管系统又掌管着呼吸的调控，故人脑电活动可以反映在心脏活动、呼吸活动上。由心率信号提取的心率变异性(HRV)，由呼吸率提取的呼吸变异性(RRV)，其时域、频域和非线性域特征对睡眠分期、睡眠行为异常意义重大。

传统睡眠分期、呼吸异常事件检出使用多导睡眠图仪，其接触性使用特征给使用者带来了不适。此外，心电图机、利用光电容积描记法的指夹式血氧仪也需要接触使用，均不适用于新生儿、重度烧伤患者、睡眠场景下的患者监护。

发明内容

本发明实施例提供一种非接触式的睡眠分析方法、装置及存储介质，对心率和呼吸率进行非接触式提取和分析，将心率变异性和呼吸变异性提取特征值并同时输入划分模型和呼吸模型中，提高睡眠分析准确度。

本申请实施例的第一方面提供了一种非接触式的睡眠分析方法，所述方法包括：接收回波信号，消除所述回波信号中的直流分量和异常人体信号，得到包含人体胸腔信号和心脏前后运动信号的叠加信号；所述回波信号是利用超宽带雷达向用户人体的胸腔位置发射电磁波后得到的；

对所述叠加信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解，得到呼吸信号和心动信号；

按照预设的时长间隔将所述呼吸信号和所述心动信号划分为多段，得到包含多段呼吸信号和多段心动信号的信号样本；

根据所述信号样本，计算得出所述多段呼吸信号对应的呼吸变异性特征和所述多段心动信号对应的心率变异性特征；

对所述呼吸变异性特征和所述心率变异性特征进行降维，得到最优特征集；

将所述最优特征集输入预设的划分模型和预设的呼吸模型，得到所述用户的睡眠分析结果；所述睡眠分析结果包括睡眠时期划分、异常睡眠呼吸状态分析和异常睡眠呼吸种类分析。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述信号样本，计算得出所述多段呼吸信号对应的呼吸变异性特征和所述多段心动信号对应的心率变异性特征，具体包括：

计算所述信号样本中每一段呼吸信号的BB间期、每一段心动信号的HH间期；所述BB间期是指呼吸信号的相邻峰值之间的时间差；所述HH间期指心动信号的相邻峰值之间的时间差；

根据多段呼吸信号的BB间期，得到所述多段呼吸信号对应的呼吸变异性特征；

根据多段心动信号的HH间期，得到所述多段心动信号对应的心率变异性特征。