[发明专利]一种睡眠分期方法、计算机可读存储介质及程序产品

说明书

本发明公开了一种睡眠分期方法、计算机可读存储介质及程序产品，方法包括：采集用户睡眠状态下的脑电信号后，基于预设特征对脑电信号进行特征提取，得到脑电信号特征，形成针对睡眠分期场景的预设特征集，根据上述预设特征集采用分类器准确进行睡眠分期，确定用户的睡眠分期。采用特定的特征对脑电信号进行特征提取，根据脑电信号特征采用分类器准确进行睡眠分期，有高精确度的信号识别分类能力，解决了难以界定周期边界的问题，同时为提高可靠性，传感器采集到的脑电信号样本通常远大于脑电信号特征的数据量，根据脑电信号特征进行睡眠分期减少了运算数据量，提升运算效率。

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种睡眠分期方法、计算机可读存储介质及程序产品。

背景技术

在人类的一生中大约有三分之一的时间要在睡眠中度过，作为生命所必须的过程，睡眠是一种使自身机体丧失意识以减少对外部刺激所做出反应的生理机制，因其有助于人体的自我康复、疲劳解除，这使其与适当的运动和均衡的饮食一起被国际社会公认为三大健康标准。伴随着全球化及城市化进程的日益加快，睡眠类疾病在都市人群中的发病率逐年攀升。世界卫生组织的相关调查表明，全球大概有30％的人饱受睡眠相关疾病的困扰，而该类疾病的发病率在中国更是高达43％，也带来了以睡眠疾病为代表的附生性城市病，例如失眠、抑郁、神经衰弱等。

睡眠时，由于大脑对外界刺激的反应减少，一些在清醒状态下不容易被发觉的潜在疾病，特别是大脑疾病，在睡眠时就会显露出来，而且在不同睡眠阶段显露的程度会有所不同。因此，通过对睡眠脑电进行一系列处理以发现与睡眠相关的病理现象，可对这类疾病的预防与治疗提供参考与借鉴。

在睡眠过程中，人类的大脑并非处于绝对静止状态或完全休眠状态，而是呈现出一系列自我主动式调节和周期性变化。其中，这种自我主动式调节表现为神经功能器官随着睡眠深度的变化而表现出一定程度上的周期性变化，例如眼球的运动、肌肉张力的变化等，其整个睡眠过程将持续4～6个睡眠周期，各个周期相互连接，周而复始，但很难将每个周期的边界明确画出，期间往往存在重叠现象。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种睡眠分期方法、计算机可读存储介质及程序产品，旨在采用特定的特征对脑电信号进行特征提取，形成针对睡眠分期场景的预设特征集，根据上述预设特征集采用分类器准确进行睡眠分期，有高精确度的信号识别分类能力，同时减少数据量，提升运算速度。

本发明的技术方案如下：

采集用户睡眠状态下的脑电信号；

基于预设特征对所述脑电信号进行特征提取，得到脑电信号特征，所述预设特征至少包括统计学特征、时域特征、时频域特征和空间域特征中的一种；

将所述脑电信号特征通过分类器进行分类识别，确定所述用户的睡眠分期。

可选的，所述统计学特征至少包括：均值特征、方差特征、标准差特征、中位数特征、峰度特征、偏度特征、最大值特征、最小值特征、过零率特征中的一种；

所述时域特征至少包括：一阶差分特征、二阶差分特征、Hjorth参数特征、分形维数特征、不稳定指数特征、高阶过零分析特征、频段能量特征中的一种；

所述时频域特征包括：功率谱密度特征和/或熵特征；

所述熵特征至少包括样本熵特征、微分熵特征、排列熵特征、频谱熵特征、近似熵特征、模糊熵特征中的一种；

所述空间域特征可以为不对称空间域特征，所述不对称空间域特征包括：不对称差特征和/或不对称系数特征；

所述不对称差特征至少包括左右位置不对称差特征、左右位置不对称商特征、前后位置不对称商特征中的一种。