[发明专利]基于可穿戴设备的睡眠特征数据评估处理方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于可穿戴设备的睡眠特征数据评估处理方法及系统，该方法包括获取人睡眠状态下的心率缺失数据；每个心率数据缺失片段均对应一段腕动数据；根据腕动数据段分析出相对应的呼吸数据段时序序列段；获得时序序列段对应的平均呼吸比和呼吸周期变化紊乱度；根据上述两个特征值分析出心率缺失数据段的睡眠阶段分段信息和睡眠过渡段；利用确定出的确定睡眠阶段分段信息在历史睡眠心率参考数据中获取与该睡眠阶段信息对应的历史心率数据段，将历史心率数据段补入到缺失段心率数据段中，根据补全的心率数据段对睡眠质量进行评估；当历史参考数据不存在时，则根据睡眠过渡段信息直接对睡眠质量进行评估；该方法具有抗干扰性强和准确度高的优点。

技术领域

本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种基于可穿戴设备的睡眠特征数据评估处理方法及系统。

背景技术

可穿戴检测设备在生理指标测量准确度上存在不足的问题，基于此问题，现有技术利用自带传感器测得多项睡眠生理指标对睡眠质量进行评估，或利用客观事实逻辑对传感器获得的多项数据进行相互验证，正确判断出睡眠状态或睡眠周期，然后基于普遍睡眠分期理论对睡眠质量进行评估。该方式虽然基于多种数据提高了睡眠状态或睡眠周期判断的准确度，但是该方式中可穿戴检测设备的数据必须通过依赖接触的方式获取，具体当人在睡眠过程中常常由于体动或者不规范佩戴而导致可穿戴检测设备不能很好的接触人体，出现人体各项生理指标异常，甚至某项生理指标直接无法检测到或缺失，从而使得睡眠状态或睡眠周期出现判断错误，导致睡眠特征数据产生大的误差。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的是提供一种具有抗干扰性强和准确度高的基于可穿戴设备的睡眠特征数据评估处理方法及系统，基于缺失数据与时序关系构建数据补全机制，利用该机制进行缺失数据补全，提高睡眠质量评估的准确度。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案，

一种基于可穿戴设备的睡眠特征数据评估处理方法，具体包括以下步骤：

获取人睡眠状态下的心率缺失数据，所述心率缺失数据包括若干个心率数据缺失片段；

每个所述心率数据缺失片段均对应一段采集到的腕动数据；根据该段腕动数据获得该段腕动数据相对应的呼吸数据段；

将每段呼吸数据段进行时序上的窗口滑动采样，获取每次采样时窗口内连续的呼吸数据段组成的时序序列段，计算出每次采样时窗口内时序序列段对应的平均呼吸比和呼吸周期变化紊乱度；

将时序序列段对应的平均呼吸比和呼吸周期变化紊乱度作为坐标点，将该坐标点对应的时序序列段标记在二维坐标系中；

对二维坐标系中的坐标点进行模糊聚类，获取模糊聚类中心，利用医学睡眠先验规则分析模糊聚类中心处于的睡眠阶段类别，将模糊聚类中心以外的坐标点利用隶属度分析出睡眠过渡段的坐标点；

将属于睡眠过渡段的坐标点对应的时序序列段在时间上进行时序排列，根据时序排列结果计算出窗口采样效果，根据窗口采样效果判断出最优窗口长度；

根据最优窗口长度获取属于睡眠过渡段的坐标点对应的时序序列段在时序上的排列，根据排列结果确定睡眠阶段分段信息；

利用确定出的睡眠阶段分段信息在历史睡眠心率参考数据获取与该睡眠阶段分段信息对应的历史心率数据段，将历史心率数据段补入到缺失段心率数据段中，根据补全的心率数据段对睡眠质量进行评估；

当历史睡眠心率参考数据不存在时，则根据获得的睡眠过渡段信息以及各过渡段中心位置进行睡眠阶段的分割，计算出各睡眠阶段的时长，根据各睡眠阶段的时长直接进行睡眠质量评估。

进一步地，所述窗口滑动采样的具体步骤如下：

将L个相邻呼吸数据段对应的时序序列段的长度作为为窗口长度L，L为无单位的自然数，且取值范围为大于一个呼吸数据段对应的时序序列段，小于整个时序序列段的一半；