[发明专利]一种保障深睡的肌肉牵拉放松数据库建立与使用方法

权利要求书

1.一种保障深睡的肌肉牵拉放松数据库建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

S100.筛选同质性群体，作为被试；

S200.将所有被试进行一次整夜睡眠实验，在该次实验的睡眠过程中，至少需要监测被试的脑电、眼电、肌电、体动、呼吸频率、心率及被试各肌群的DM值，其中DM值为肌肉的疲劳指标，表示肌肉的最大径向位移；

S300.对S200中获取的数据进行分析，具体包括以下分析步骤：

S310.根据脑电、眼电、肌电的综合数据整夜睡眠分成入睡潜伏期、N1、N2、N3、REM、觉醒共六种睡眠状态，其中N1和N2表示浅睡期，N3表示深睡期，REM表示快速眼动期；

S320.在N1、N2、N3三种睡眠状态中，分别以30秒为单位拆分成多个的阶段，筛选出所有存在体动事件的阶段，以及伴随体动事件发生的微觉醒阶段；

S330.在N1、N2、N3三种睡眠状态中，以所有体动事件发生的起点为节点向前M秒，将该时间段定义为预测时间段，并将预测时间段拆分成时间均等的N个节点，在各个节点中建立三个一元一次方程，三个一元一次方程均以时间为自变量，并分别以心率、呼吸、肌电作为因变量；

通过上述三个一元一次方程计算出的各自的斜率，即为心率、呼吸频率、肌电的变化速度，并计算预测时间段内的心率、呼吸频率、肌电的平均值和标准差，以及各肌群对应的DM平均值和标准差；

S340.汇总在不同睡眠状态的体动事件，计算不同睡眠状态中体动事件持续时间的平均值、各肌群对应的DM平均值、心率平均值、呼吸频率平均值及肌电平均值；同时计算伴随体动事件发生的微觉醒事件中，各肌群对应的DM平均值、心率平均值及呼吸频率平均值；

S350.在不同的睡眠状态内，计算体动时间与各肌群DM值之间的相关性，根据相关性大小筛选出相关性较大的若干个肌群作为关键肌群，采用该方法分别筛选出N1、N2、N3三种睡眠状态时体动事件的若干个关键肌群；

S360.在不同的睡眠状态内，计算心率、呼吸频率、肌电的变化速度与体动持续时间的相关性，筛选出相关系数最大的指标，并在被试群体中筛选出排在第一位数量最多对应的指标，定义为体动事件的敏感指标；

S370.确定体动事件发生的预测标准：

在不同睡眠状态，当体动事件敏感指标的实时水平在预测时间段平均值加减1个标准差范围内时，以M/N为单位进行回溯性分析，当用户体动敏感指标的变化速度处于预测时间段内变化速度的平均值加减1个标准差范围时，预测用户将要发生体动；

在不同睡眠状态，当用户体动事件敏感指标的实时水平处于微觉醒事件中的平均值加减1个标准差范围内或用户已发生体动时，判断用户已经觉醒；

S380.若预测用户将要发生体动，则进行外力干预来缓解相应睡眠状态中关键肌群的肌肉疲劳，若判断用户已经觉醒则不进行外力干预。

2.如权利要求1所述的一种保障深睡的肌肉牵拉放松数据库建立方法，其特征在于，所述步骤S380中，采用牵拉放松法作为缓解肌肉疲劳的外力干预方法。

3.如权利要求2所述的一种保障深睡的肌肉牵拉放松数据库建立方法，其特征在于，所述牵拉放松法包括入睡潜伏期干预目标的确定，具体为：

根据步骤S200中获取的数据，将所有被试按照睡眠中体动总持续时间进行排序，取总时间最短的10％被试组成子群体，计算该子群体中各关键肌群在入睡潜伏期的DM平均值AVG-DM1和标准差SD-DM1；

当被试处于入睡潜伏期时，即进行关键肌群的牵拉，牵拉强度逐级进行增加，当突然出现脑电背景波变化时即停止，将前一级牵引强度作为牵引的适宜强度，并计算平均适宜牵拉强度，

在入睡潜伏期时，采用上述平均适宜牵拉强度进行牵拉放松，当用户的实时DM值在AVG-DM1的一个标准差SD-DM1范围内时，即达到干预目标，同时计算入睡潜伏期的平均牵拉时间。