[发明专利]睡眠可持续性检测量化及辅助干预的方法、系统和装置

权利要求书

1.一种睡眠可持续性检测量化及辅助干预的方法，其特征在于，包括以下步骤：

对用户睡眠过程的生理状态信号和环境状态信号进行采集监测、信号处理和特征分析，生成生理状态特征和环境状态特征；

对所述生理状态特征进行睡眠状态分析、时序成分分析和可持续性量化分析，评估用户睡眠状态的睡眠中断水平、睡眠模式连续变化水平和睡眠维持能力，提取睡眠可持续性指数，生成睡眠可持续性量化日报；

重复上述步骤，对用户睡眠过程进行连续监测和跟踪分析，评估睡眠环境对睡眠可持续性的影响，提取最佳睡眠可持续性环境方案并对睡眠环境进行动态优化调整，生成睡眠可持续性量化报告；

所述睡眠可持续性指数的计算方法包括：

1）获取睡眠持续期状态特征曲线；

2）判断所述睡眠持续期状态特征曲线的时序特性是加性时间序列还是乘性时间序列，选择对应的加性时序成分分析或乘性时序成分分析；

3）对所述睡眠持续期状态特征曲线进行对应的时序成分分析，得到睡眠持续期状态时序周期成分、睡眠持续期状态时序趋势成分和睡眠持续期状态时序残差成分，计算得到睡眠可持续性强度；

4）对所述睡眠持续期状态特征曲线进行觉醒分析，提取睡眠可持续性因子系数；

5）计算所述睡眠可持续性强度与所述睡眠可持续性因子系数的乘积，生成所述睡眠可持续性指数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于,所述对用户睡眠过程的生理状态信号和环境状态信号进行采集监测、信号处理和特征分析，生成生理状态特征和环境状态特征的步骤还具体包括：

对用户睡眠过程进行采集监测，生成所述生理状态信号和所述环境状态信号；

对所述生理状态信号和所述环境状态信号进行信号数据预处理和时帧处理，得到生理状态信息和环境状态信息；

对所述生理状态信息和所述环境状态信息进行时帧特征分析，生成所述生理状态特征和所述环境状态特征。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述生理状态信号包括脑电信号数据、心电信号数据、呼吸信号数据、血氧信号数据和体温信号数据；所述生理状态信息至少包括脑电状态信息、心电状态信息、呼吸状态信息、血氧状态信息和体温状态信息至少一项。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述环境状态信号包括光照信号数据、光谱信号数据、气压信号数据、温度信号数据、湿度信号数据、微颗粒信号数据、噪声信号数据、氧气浓度信号数据、二氧化碳浓度信号数据和甲醛浓度信号数据；所述环境状态信息至少包括光照状态信息、光谱状态信息、气压状态信息、温度状态信息、湿度状态信息、微颗粒状态信息、噪声状态信息、氧气浓度状态信息、二氧化碳浓度状态信息和甲醛浓度状态信息至少一项。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述信号数据预处理至少包括A/D转换、重采样、去伪迹、降噪、陷波、带通滤波、去无效、重参考和平滑处理。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述时帧处理是根据信号的采样率，以预设分帧步长对信号数据进行预设分帧时长窗口的滑动分割。

7.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述时帧特征分析包括数值特征分析、包络特征分析、功率谱特征分析、熵特征分析、分形特征分析和复杂度特征分析至少一项。

8.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述生理状态特征包括脑电信号特征、心电信号特征、呼吸信号特征、血氧信号特征和体温信号特征至少一项。

9.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述环境状态特征包括环境状态指标均值特征序列，光照信号特征、光谱信号特征、气压信号特征、温度信号特征、湿度信号特征、微颗粒信号特征、噪声信号特征、氧气浓度信号特征、二氧化碳浓度信号特征和甲醛浓度信号特征至少一项；所述环境状态指标均值特征序列由环境状态信息中不同信息类型的状态信号均值组成，至少包括光照度均值、光谱融合均值、气压均值、温度均值、湿度均值、微颗粒均值、噪声均值、氧气浓度均值、二氧化碳浓度均值和甲醛浓度均值至少一项。