用户睡眠呼吸风险监控方法、终端及计算机可读介质技术

技术编号:21099243 阅读:56 留言:0更新日期:2019-05-15 23:29
本发明专利技术实施例公开了一种用户睡眠呼吸风险监控方法、终端及计算机可读介质,其中方法包括:获取第一时间段内的睡眠声音信息,第一时间段为用户处于睡眠状态的时间段;其中,所述第一时间段包含第二时间段;若检测到睡眠声音信息在第二时间段内包含鼾声,则根据鼾声的特征信息确定用户在第二时间段内的睡眠呼吸风险程度,或者根据鼾声的特征信息以及鼾声的鼾声类型确定用户在第二时间段内的睡眠呼吸风险程度;输出睡眠呼吸风险程度。实施本申请,可以实现针对用户睡眠呼吸质量的监控,以避免出现阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征。

Sleep Respiratory Risk Monitoring Method, Terminal and Computer Readable Media for Users

The embodiment of the present invention discloses a user sleep breathing risk monitoring method, a terminal and a computer readable medium, in which the method includes: acquiring sleep sound information in the first time period, the first time period being the time period during which the user is in a sleep state; the first time period includes the second time period; and if the sleep sound information is detected, the snoring sound is included in the second time period. According to the characteristic information of snoring, the risk degree of sleep breathing in the second period is determined, or the risk degree of sleep breathing in the second period is determined according to the characteristic information of snoring and the snoring type of snoring, and the risk degree of sleep breathing is output. The implementation of this application can realize the monitoring of sleep breathing quality for users, so as to avoid the occurrence of obstructive sleep apnea hypopnea syndrome.

【技术实现步骤摘要】
用户睡眠呼吸风险监控方法、终端及计算机可读介质
本专利技术涉及信息处理
,尤其涉及一种用户睡眠呼吸风险监控方法、终端及计算机可读介质。
技术介绍
阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(ObstructiveSleepApnea-HypopneaSyndrome,OASHS),是指各种原因导致睡眠状态下反复出现呼吸暂停和/或低通气、高碳酸血症、睡眠中断,从而使机体发生一系列病理、生理改变的临床综合征。有研究表明:OSAHS发病率约为3%-4%。一般来说,OASHS与一般的打鼾(也即,打呼噜)有所区别,在病理结构上表现为当人处于睡眠状态时上气道发生塌陷阻塞,引起呼吸暂停和通气不足,伴有打鼾、呼吸结构紊乱、频繁血氧饱和度下降。具体地,呼吸暂停是指睡眠过程中口鼻气流停止大于10s,低通气是指睡眠过程中呼吸气流强度较基础水平降低50%以上,并伴有血氧饱和度较基础水平下降≥4%或微醒觉。在现实生活中,OASHS严重影响患者的生活质量,患者夜间的频繁血氧饱和度下降可引发一系列病理、生理改变,其中以心脑血管系统损害最为严重。长期的睡眠结构改变容易造成学习、记忆能力减退;还容易导致工作效率低下、交通事故频发以及内分泌及内皮系统的紊乱;极端情况下,还会引发由夜间呼吸不足和脑血管疾病引起的猝死。因此,如何实现针对用户睡眠呼吸质量的监测,以避免出现阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征是本领域技术人员的研究热点问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种用户睡眠呼吸风险监控方法、终端及计算机可读介质,可以实现针对用户睡眠呼吸质量的监控,以避免出现阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征。第一方面,本专利技术实施例提供了一种用户睡眠呼吸风险监控方法,该方法包括:获取第一时间段内的睡眠声音信息,所述第一时间段为用户处于睡眠状态的时间段;其中,所述第一时间段包含第二时间段;若检测到所述睡眠声音信息在所述第二时间段内包含鼾声,则根据所述鼾声的特征信息确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度,或者根据所述鼾声的特征信息以及所述鼾声的鼾声类型确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度;输出所述睡眠呼吸风险程度。在一种可选的实现方式中,所述根据所述鼾声的特征信息以及所述鼾声的鼾声类型确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度,包括:获取所述鼾声的鼾声类型;在确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度时,通过计算常数A以及所述鼾声的鼾声类型对应的数值与所述鼾声的特征信息乘积的指数函数值之和的对数函数值来确定睡眠呼吸风险值;其中,所述睡眠呼吸风险程度值用于评价用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度。在一种可选的实现方式中,所述在确定用户在第二时间段内的睡眠呼吸风险程度时,通过计算常数A以及所述鼾声的鼾声类型对应的数值与所述鼾声的特征信息乘积的指数函数值之和的对数函数值来确定睡眠呼吸风险值,包括:在确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险值时,根据以下第一公式来计算:L(y,f(x))=log(A+exp(-yf(x))其中,L(y,f(x))表示所述睡眠呼吸风险值;所述常数A=1;y表示所述鼾声的鼾声类型对应的数值;f(x)表示所述鼾声的特征信息;其中,所述鼾声类型包括轻微鼾声类型、普通鼾声类型、低通气鼾声类型或呼吸暂停事件类型中的一种;当所述鼾声的鼾声类型为所述轻微鼾声类型时,所述轻微鼾声类型的数值为第一预设值;当所述鼾声的鼾声类型为所述普通鼾声类型时,所述普通鼾声类型的数值为第二预设值;当所述鼾声的鼾声类型为所述低通气鼾声类型时,所述低通气鼾声类型的数值为第三预设值;当所述鼾声的鼾声类型为所述呼吸暂停事件类型时,所述呼吸暂停事件类型的数值为第四预设值;所述鼾声的特征信息包括在所述第二时间段内的呼吸频率R,所述第二时间段内每次吸气鼾声的持续时长t1,所述第二时间段内每次呼气鼾声的持续时长t0,所述第二时间段内的鼾声平均音高S。在一种可选的实现方式中,所述获取所述鼾声的鼾声类型,包括:将所述鼾声输入训练好的鼾声分类模型,以确定所述鼾声的鼾声类型,所述鼾声分类模型包括轻微鼾声类型、普通鼾声类型、低通气鼾声类型以及呼吸暂停事件类型。在一种可选的实现方式中,所述根据所述鼾声的特征信息确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度,包括:获取所述鼾声的特征信息,所述鼾声特征信息包括在所述第二时间段内的呼吸频率,所述第二时间段内每次吸气鼾声的持续时长,所述第二时间段内每次呼气鼾声的持续时长,所述第二时间段内的鼾声平均音高;在确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度时,通过计算常量a、所述第二时间段内鼾声平均音高S的M次幂、所述第二时间段内每次吸气鼾声的持续时长t1与所述第二时间段内每次呼气鼾声的持续时长t0之和以及所述第二时间段内的呼吸频率R的乘积来确定所述用户在所述第二时间段内的能量消耗功率P;其中,所述能量消耗P用于评价所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度。在一种可选的实现方式中,所述在确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度时,通过计算常量a、所述第二时间段内鼾声平均音高S的M次幂、所述第二时间段内每次吸气鼾声的持续时长t1与所述第二时间段内每次呼气鼾声的持续时长t0之和以及所述第二时间段内的呼吸频率R的乘积来确定所述用户在所述第二时间段内的能量消耗功率P,包括:在确定所述用户在所述第二时间段内的能量消耗功率P,根据以下第二公式来计算:P=a*SM*(t1+t0)*R其中,a为常量,M=2,所述鼾声的特征信息包括在在所述第二时间段内的呼吸频率R,所述第二时间段内每次吸气鼾声的持续时长t1,所述第二时间段内每次呼气鼾声的持续时长t0,所述第二时间段内鼾声平均音高S。在一种可选的实现方式中,所述方法还包括:若检测到所述睡眠声音信息在第三时间段内包含鼾声,根据所述第三时间段内的鼾声的特征信息确定所述用户在所述第三时间段内的睡眠呼吸风险程度,或者根据所述第三时间段内的鼾声的特征信息以及所述第三时间段内的鼾声对应的鼾声类型确定所述用户在所述第三时间段内的睡眠呼吸风险程度,所述第三时间段为所述睡眠声音信息中包含鼾声的时间段,所述第三时间段处于所述第一时间段内,所述第三时间段包括一个或多个;根据所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度以及所述用户在所述第三时间段内的睡眠呼吸风险程度确定所述用户的呼吸质量变化状态;其中,所述第二时间段位于所述第三时间段之前;输出所述用户的呼吸质量变化状态。实施本申请实施例,终端在检测到用户处于睡眠状态下的睡眠声音信息中包含鼾声时,终端可以根据鼾声的特征信息,或者终端可以根据鼾声的特征信息以及鼾声的鼾声类型确定用户的睡眠呼吸风险程度,在确定用户的睡眠呼吸风险程度之后,终端可以将用户的睡眠呼吸风险程度反馈给用户,从而可以实现针对用户睡眠呼吸质量的监控,以避免出现阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征。第二方面,本专利技术实施例提供了一种用户睡眠呼吸风险监控装置,该装置包括用于执行上述第一方面的方法的单元。具体地,该装置可以包括:获取睡眠声音信息单元,用于获取第一时间段内的睡眠声音信息,所述第一时间段为用户处于睡眠状态的时间段;其中,所述第一时间段包含第二时间段;第一确定单元,用于在检测到所述睡眠声音信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用户睡眠呼吸风险监控方法,其特征在于,包括:获取第一时间段内的睡眠声音信息,所述第一时间段为用户处于睡眠状态的时间段;其中,所述第一时间段包含第二时间段;若检测到所述睡眠声音信息在所述第二时间段内包含鼾声,则根据所述鼾声的特征信息确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度,或者根据所述鼾声的特征信息以及所述鼾声的鼾声类型确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度;输出所述睡眠呼吸风险程度。

【技术特征摘要】
1.一种用户睡眠呼吸风险监控方法,其特征在于,包括:获取第一时间段内的睡眠声音信息,所述第一时间段为用户处于睡眠状态的时间段;其中,所述第一时间段包含第二时间段;若检测到所述睡眠声音信息在所述第二时间段内包含鼾声,则根据所述鼾声的特征信息确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度,或者根据所述鼾声的特征信息以及所述鼾声的鼾声类型确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度;输出所述睡眠呼吸风险程度。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述鼾声的特征信息以及所述鼾声的鼾声类型确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度,包括:获取所述鼾声的鼾声类型;在确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度时,通过计算常数A以及所述鼾声的鼾声类型对应的数值与所述鼾声的特征信息乘积的指数函数值之和的对数函数值来确定睡眠呼吸风险值;其中,所述睡眠呼吸风险程度值用于评价用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述在确定用户在第二时间段内的睡眠呼吸风险程度时,通过计算常数A以及所述鼾声的鼾声类型对应的数值与所述鼾声的特征信息乘积的指数函数值之和的对数函数值来确定睡眠呼吸风险值,包括:在确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险值时,根据以下第一公式来计算:L(y,f(x))=log(A+exp(-yf(x))其中,L(y,f(x))表示所述睡眠呼吸风险值;所述常数A=1;y表示所述鼾声的鼾声类型对应的数值;f(x)表示所述鼾声的特征信息;其中,所述鼾声类型包括轻微鼾声类型、普通鼾声类型、低通气鼾声类型或呼吸暂停事件类型中的一种;当所述鼾声的鼾声类型为所述轻微鼾声类型时,所述轻微鼾声类型的数值为第一预设值;当所述鼾声的鼾声类型为所述普通鼾声类型时,所述普通鼾声类型的数值为第二预设值;当所述鼾声的鼾声类型为所述低通气鼾声类型时,所述低通气鼾声类型的数值为第三预设值;当所述鼾声的鼾声类型为所述呼吸暂停事件类型时,所述呼吸暂停事件类型的数值为第四预设值;所述鼾声的特征信息包括在所述第二时间段内的呼吸频率R,所述第二时间段内每次吸气鼾声的持续时长t1,所述第二时间段内每次呼气鼾声的持续时长t0,所述第二时间段内的鼾声平均音高S。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取所述鼾声的鼾声类型,包括:将所述鼾声输入训练好的鼾声分类模型,以确定所述鼾声的鼾声类型,所述鼾声分类模型包括轻微鼾声类型、普通鼾声类型、低通气鼾声类型以及呼吸暂停事件类型。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述鼾声的特征信息确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度,包括:获取所述鼾声的特征信息,所述鼾声特征信息包括在所述第二时间段内的呼吸频率,所述第二时间段内每次吸气鼾声的持续时长,所述第二时间段内每次呼气鼾声的持续时长,所述第二时间段内的鼾声平均音高;在确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度时,通过计算常量a、所述第二时间段内鼾声平均音高S的M次幂、所述第二时间段内每次吸气鼾声的持续时长t1与所述第二时间段内每次呼气鼾声的持续时长t0之和以及所述第二时间段内的呼吸频率R的乘积来确定所述用户在所述第二时间段内的能量消耗功率P;其中,所述能量消耗P用于评价所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述在确定所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度时,通过计算常量a、所述第二时间段内鼾声平均音高S的M次幂、所述第二时间段内每次吸气鼾声的持续时长t1与所述第二时间段内每次呼气鼾声的持续时长t0之和以及所述第二时间段内的呼吸频率R的乘积来确定所述用户在所述第二时间段内的能量消耗功率P,包括:在确定所述用户在所述第二时间段内的能量消耗功率P,根据以下第二公式来计算:P=a*SM*(t1+t0)*R其中,a为常量,M=2,所述鼾声的特征信息包括在所述第二时间段内的呼吸频率R,所述第二时间段内每次吸气鼾声的持续时长t1,所述第二时间段内每次呼气鼾声的持续时长t0,所述第二时间段内鼾声平均音高S。7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若检测到所述睡眠声音信息在第三时间段内包含鼾声,根据所述第三时间段内的鼾声的特征信息确定所述用户在所述第三时间段内的睡眠呼吸风险程度,或者根据所述第三时间段内的鼾声的特征信息以及所述第三时间段内的鼾声对应的鼾声类型确定所述用户在所述第三时间段内的睡眠呼吸风险程度,所述第三时间段为所述睡眠声音信息中包含鼾声的时间段,所述第三时间段处于所述第一时间段内,所述第三时间段包括一个或多个;根据所述用户在所述第二时间段内的睡眠呼吸风险程度以及所述用户在所述第三时间段内的睡眠呼吸风险程度确定所述用户的呼吸质量变化状态;其中,所述第二时间段位于所述第三时间段之前;输出所述用户的呼吸质量变化状态。8.一种用户睡眠呼吸风险监控装置,其特征在于,包括:获取睡眠声音信息单元,...

【专利技术属性】
技术研发人员:郭光明李靖李彦黄晓萍
申请(专利权)人:华为终端有限公司
类型:发明
国别省市:广东,44

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