[发明专利]使用心率的频谱分析和运动来检测快速眼动睡眠时段的机器学习模型在审
| 申请号： | 201780018753.7 | 申请日： | 2017-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN108778102A | 公开（公告）日： | 2018-11-09 |
| 发明（设计）人： | D.B.希莫尔;A.休布 | 申请（专利权）人： | 威里利生命科学有限责任公司 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/024;A61B5/04 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 邵亚丽 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 提供了用于基于脉搏率的频谱分析和运动数据而概率性地估计个体的睡眠阶段的系统和方法。实施例包含从个体穿戴的传感器接收信号，所述信号包含光电容积脉搏(PPG)信号和加速度计信号。实施例可以将PPG信号划分成段并确定与每个段相关联的跳动间隔。实施例可以对该组跳动间隔重采样以生成间隔信号。实施例可以基于间隔信号和加速度计信号而生成信号特征，该信号特征包含该间隔信号的频谱图。实施例可以通过将信号特征与包含在学习库中的睡眠阶段分类器进行比较来确定个体的睡眠阶段，其中睡眠阶段分类器包括一个或多个函数，该一个或多个函数定义了基于信号特征、个体处于睡眠阶段的似然。 | ||
| 搜索关键词： | 睡眠阶段 间隔信号 信号特征 加速度计信号 频谱分析 分类器 跳动 传感器接收信号 光电容积脉搏 机器学习模型 快速眼动睡眠 概率性地 生成信号 运动数据 脉搏率 频谱图 重采样 段相 心率 穿戴 关联 检测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种用于概率性地确定个体的睡眠阶段的方法，所述方法包括经由一个或多个处理器进行的以下操作：从由个体穿戴的一组传感器接收一组信号，该组信号包含光电容积脉搏(PPG)信号和加速度计信号；如果所接收到的PPG信号包括具有不等持续时间的段，将所述PPG信号划分为一组等时间的段；确定与每个段相关联的跳动间隔，所述跳动间隔反映连续心跳之间经过的时间；对该组跳动间隔进行采样以生成间隔信号；基于所述间隔信号和所述加速度计信号生成一组信号特征，该组信号特征包含所述间隔信号的频谱图；以及通过使用学习库中包含的睡眠阶段分类器对该组信号特征进行操作来确定个体的睡眠阶段，其中所述睡眠阶段分类器包括一组函数，该组函数定义基于该组信号特征、个体处于所述睡眠阶段的似然。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于威里利生命科学有限责任公司，未经威里利生命科学有限责任公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201780018753.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：通过移动终端处理身体和/或生理测量的方法
- 下一篇：血压脉搏波测定装置
