睡眠事件检测方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种睡眠事件检测方法与系统。睡眠事件检测系统包括生理测量装置以及运算处理装置。生理测量装置可以在不同时间测量多个心跳率。运算处理装置耦接生理测量装置以收集这些心跳率。运算处理装置可以将心跳率转换成第一参数与第二参数。通过使用第一参数，运算处理装置可以辨识心跳率在单位期间是否属于第一状态或第二状态。通过使用第二参数，运算处理装置可以辨识心跳率在单位期间是否属于第三状态或第四状态。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种睡眠事件检测方法与系统。
技术介绍
长期睡眠不足或是睡眠质量不佳(例如睡眠时间破碎、睡眠效率低落等)，容易发生认知能力衰退(例如记忆能力降低和/或注意力无法集中)。睡眠不足亦可能增加心脏病、高血压、糖尿病、代谢综合症和/或癌症的患病机率。另外，肥胖可能与睡眠不足有关。然而，失眠的问题困扰着无数的现代人。另外，睡眠呼吸中止症(Sleep Apnea)是一种睡眠时候呼吸停止的睡眠障碍。睡眠呼吸中止症主要可区分为三个类型：阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea，OSA)、中枢神经性睡眠呼吸暂停(Central Sleep Apnea，CSA)与混合性睡眠呼吸暂停(Mixed Apnea)。睡眠呼吸中止症患者可能会觉得一直睡不饱，因为他们的脑部在睡觉期间常常处在缺氧的状态中。醒来后，睡眠呼吸中止症患者可能会觉得昏昏沉沉、头昏脑胀、没精神。睡眠呼吸中止症患者可能会在开会或开车时打瞌睡。要拥有好的睡眠质量与足够的睡眠时间，人们需要先了解自己的睡眠是如何进行的。了解自己的睡眠的进程之后，人们就可以知道自己应该要在什么时候睡觉，以及可预期什么时候醒来。因为了解自己的睡眠的进程，人们可以依据自己的睡眠进程来妥善选择适合自己的睡眠策略，以便让自己可以拥有良好的睡眠质量与足够的睡眠时间。
技术实现思路
本专利技术提供一种睡眠事件检测方法与系统，以便于使用者检测自己或他人的睡眠事件，例如睡眠状态的改变、睡眠呼吸中止事件和/或其他睡眠进程中所发生的事件。本专利技术的实施例中提供一种睡眠事件检测系统。睡眠事件检测系统包括生理测量装置以及运算处理装置。生理测量装置可以在不同时间测量多个心跳率(Heart rate，HR)。运算处理装置耦接生理测量装置以收集这些心跳率。运算处理装置可以将心跳率转换成第一参数与第二参数。通过使用第一参数，运算处理装置可以辨识心跳率在单位期间(epoch)是否属于第一状态或第二状态。通过使用第二参数，运算处理装置可以辨识心跳率在单位期间是否属于第三状态或第四状态。运算处理装置包括分类规则产生引擎、信号转换特征参数引擎以及睡眠质量分析引擎。分类规则产生引擎以该单位期间为基准点而定义具有不同大小的多个窗口期间，以及分别计算于这些窗口期间中的多笔样本心跳率的特征参数，以及依据多笔对应样本状态与这些特征参数而决定第一窗口长度与第二窗口长度。信号转换特征参数引擎耦接生理测量装置以收集心跳率，以及耦接分类规则产生引擎以接收第一窗长度与第二窗长度。信号转换特征参数引擎可以依据第一窗口长度将心跳率转换成第一参数，以及依据第二窗口长度将心跳率转换成第二参数。睡眠质量分析引擎耦接信号转换特征参数引擎以接收第一参数与第二参数。睡眠质量分析引擎可以依据第一参数与第二参数来辨识这些心跳率在单位期间是否属于第一状态、第二状态、第三状态或第四状态，以及计算睡眠质量指针。本专利技术的实施例中提供一种睡眠事件检测方法，包括：由运算处理装置的分类规则产生引擎以单位期间为基准点而定义具有不同大小的多个窗口期间，以及分别计算在这些窗口期间中的多笔样本心跳率的特征参数，以及依据多笔对应样本状态与这些特征参数而决定第一窗口长度与第二窗口长度；由生理测量装置在不同时间测量多个心跳率；由运算处理装置的信号转换特征参数引擎依据该第一窗长度将心跳率转换成第一参数，以及依据该第二窗长度将心跳率转换成第二参数；由运算处理装置的睡眠质量分析引擎通过使用第一参数来辨识心跳率在单位期间是否属于第一状态或一第二状态；以及由睡眠质量分析引擎通过使用第二参数来辨识心跳率在单位期间是否属于第三状态或一第四状态。本专利技术的实施例中提供一种睡眠事件检测系统。睡眠事件检测系统包括生理测量装置以及运算处理装置。生理测量装置经可以在不同时间测量
多个心跳率。运算处理装置耦接生理测量装置以收集心跳率。运算处理装置可以将心跳率转换成第一参数与第二参数。通过使用第一参数，运算处理装置可以辨识心跳率在单位期间是否属于第一状态或第二状态，以获得一睡眠状态辨识结果。通过使用该第二参数，运算处理装置可以辨识单位期间是否为睡眠呼吸中止候选期间，以及通过使用睡眠状态辨识结果来确认睡眠呼吸中止候选期间是否发生睡眠呼吸中止(Sleep Apnea)事件。本专利技术的实施例中提供一种睡眠事件检测方法，包括：由生理测量装置在不同时间测量多个心跳率；由运算处理装置将这些心跳率转换成第一参数与第二参数；通过使用第一参数来辨识心跳率在单位期间是否属于第一状态或第二状态，以获得睡眠状态辨识结果；通过使用第二参数来辨识单位期间是否为睡眠呼吸中止候选期间；以及通过使用睡眠状态辨识结果来确认睡眠呼吸中止候选期间是否发生睡眠呼吸中止事件。基于上述，本专利技术实施例所提供的睡眠事件检测方法与系统可以帮助受测者简单且有效地测量睡眠事件，进而了解睡眠过程规则，以便及早发现睡眠问题。为让本专利技术的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附附图作详细说明如下。附图说明图1是说明人类的睡眠进程的曲线示意图；图2是依照本专利技术的实施例说明一种睡眠事件检测系统的方框示意图；图3是依照本专利技术一实施例说明一种睡眠事件检测方法的流程示意图；图4是依照本专利技术实施例说明心跳率的示意图；图5是依照本专利技术实施例说明睡眠状态序列的示意图；图6是依照本专利技术另一实施例说明一种睡眠事件检测方法的流程示意图；图7是说明图2所示睡眠事件检测系统的一种实施范例示意图；图8是依照本专利技术又一实施例说明一种睡眠事件检测方法的流程示意图；图9是说明图2所示睡眠事件检测系统的另一种实施范例示意图；图10是依照本专利技术实施例说明心跳率的示意图；图11是说明图2所示睡眠事件检测系统的再一种实施范例示意图；图12是依照本专利技术再一实施例说明一种睡眠事件检测方法的流程示意图；图13是依照本专利技术实施例说明确认睡眠呼吸中止的示意图。【附图标记说明】10： 使用者101、102： 睡眠曲线200： 睡眠事件检测系统：210： 生理测量装置211： 穿戴式心跳传感器212： 行动装置220： 运算处理装置221： 信号转换特征参数引擎222： 睡眠质量分析引擎223： 数据库224： 分类规则产生引擎225： 睡眠呼吸中止分析引擎E： 睡眠呼吸中止候选期间EP1、EP2、EP3、EP4、EP(i-1)、EP(i)、EP(i+1)：单位期间F(0)、F(1)、F(N)：特征参数NE： 正常状态Pi-1、Pi、Pi+1：心跳率S： 睡眠状态S1： 非深睡状态S2： 深睡状态S310～S350、S620、S650、S660、S860、S870、S1220～S1250：步骤W： 清醒状态W1： 第一窗口期间W2： 第二窗口期间Ws(0)、Ws(1)、Ws(N)：窗口期间具体实施方式在本案说明书全文(包括权利要求书)中所使用的“耦接”一词可指任何直接或间接的连接手段。举例而言，若文中描述第一装置耦接于第二装置，则应该被解释成该本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种睡眠事件检测系统，其特征在于，该睡眠事件检测系统包括：生理测量装置，经配置以在不同时间测量多个心跳率；以及运算处理装置，耦接该生理测量装置以收集这些心跳率，经配置以将这些心跳率转换成第一参数与第二参数，通过使用该第一参数来辨识这些心跳率在单位期间是否属于第一状态或第二状态，以及通过使用该第二参数来辨识这些心跳率在该单位期间是否属于第三状态或第四状态，其中该运算处理装置包括：分类规则产生引擎，经配置以该单位期间为基准点而定义具有不同大小的多个窗口期间，以及分别计算在这些窗口期间中的多笔样本心跳率的特征参数，以及依据多笔对应样本状态与这些特征参数而决定第一窗口长度与第二窗口长度；信号转换特征参数引擎，耦接该生理测量装置以收集这些心跳率，耦接该分类规则产生引擎以接收该第一窗口长度与该第二窗口长度，经配置以依据该第一窗口长度将这些心跳率转换成该第一参数，以及依据该第二窗口长度将这些心跳率转换成该第二参数；以及睡眠质量分析引擎，耦接该信号转换特征参数引擎以接收该第一参数与该第二参数，经配置以依据该第一参数与该第二参数来辨识这些心跳率在该单位期间是否属于该第一状态、该第二状态、该第三状态或该第四状态，以及计算睡眠质量指针。...

【技术特征摘要】
2014.12.22 TW 1031447511.一种睡眠事件检测系统，其特征在于，该睡眠事件检测系统包括：生理测量装置，经配置以在不同时间测量多个心跳率；以及运算处理装置，耦接该生理测量装置以收集这些心跳率，经配置以将这些心跳率转换成第一参数与第二参数，通过使用该第一参数来辨识这些心跳率在单位期间是否属于第一状态或第二状态，以及通过使用该第二参数来辨识这些心跳率在该单位期间是否属于第三状态或第四状态，其中该运算处理装置包括：分类规则产生引擎，经配置以该单位期间为基准点而定义具有不同大小的多个窗口期间，以及分别计算在这些窗口期间中的多笔样本心跳率的特征参数，以及依据多笔对应样本状态与这些特征参数而决定第一窗口长度与第二窗口长度；信号转换特征参数引擎，耦接该生理测量装置以收集这些心跳率，耦接该分类规则产生引擎以接收该第一窗口长度与该第二窗口长度，经配置以依据该第一窗口长度将这些心跳率转换成该第一参数，以及依据该第二窗口长度将这些心跳率转换成该第二参数；以及睡眠质量分析引擎，耦接该信号转换特征参数引擎以接收该第一参数与该第二参数，经配置以依据该第一参数与该第二参数来辨识这些心跳率在该单位期间是否属于该第一状态、该第二状态、该第三状态或该第四状态，以及计算睡眠质量指针。2.如权利要求1所述的睡眠事件检测系统，其特征在于，该生理测量装置包括：穿戴式心跳传感器，经配置以穿戴在使用者身上，以及检测该使用者在不同时间的这些心跳率；以及行动装置，耦接该穿戴式心跳传感器与该运算处理装置，经配置以收集这些心跳率，以及将这些心跳率经由通信网路传送给该运算处理装置。3.如权利要求1所述的睡眠事件检测系统，其特征在于，该运算处理装置还包括：数据库，经配置以储存并提供这些样本心跳率以及这些对应样本状态。4.如权利要求1所述的睡眠事件检测系统，其特征在于，该第一参数是在第一窗口期间中的这些心跳率的平均值或心率变异，该第一窗口期间包含该单位期间，该第二参数是在第二窗口期间中的这些心跳率的平均值或心率变异，该第二窗口期间包含该单位期间。5.如权利要求1所述的睡眠事件检测系统，其特征在于，该第一状态表示使用者处于清醒状态，该第二状态表示该使用者处于睡眠状态，该第三状态表示该使用者处于深睡状态，该第四状态表示该使用者处于非深睡状态。6.如权利要求1所述的睡眠事件检测系统，其特征在于，该运算处理装置经配置以将这些心跳率转换成该第一参数、该第二参数与第三参数，以及通过使用该第三参数来辨识这些心跳率在该单位期间是否属于第五状态或第六状态。7.如权利要求6所述的睡眠事件检测系统，其特征在于，该第一参数是在第一窗口期间中的这些心跳率的平均值或心率变异，该第一窗口期间包含该单位期间，该第二参数是在第二窗口期间中的这些心跳率的心率变异，该第二窗口期间包含该单位期间，该第三参数是在第三窗口期间中的这些心跳率的平均值，该第三窗口期间包含该单位期间。8.如权利要求6所述的睡眠事件检测系统，其特征在于，该第一状态表示使用者处于清醒状态，该第二状态表示该使用者处于睡眠状态，该第三状态表示该使用者处于深睡状态，该第四状态表示该使用者处于非深睡状态，该第五状态表示该使用者处于快速眼动状态，该第六状态表示该使用者处于浅睡状态。9.如权利要求1所述的睡眠事件检测系统，其特征在于，该运算处理装置经配置以将在该单位期间中的这些心跳率转换成睡眠呼吸中止事件的风险估计值，通过使用该风险估计值来辨识该单位期间是否为睡眠呼吸中止候选期间，以及依据该单位期间是否属于该第一状态的睡眠状态辨识结果而来确认该睡眠呼吸中止候选期间是否发生该睡眠呼吸中止事件。10.如权利要求9所述的睡眠事件检测系统，其特征在于，该分类规则产生引擎经配置更依据这些特征参数而决定睡眠呼吸中止事件阈值，该信号转换特征参数引擎经配置更将在该单位期间中的这些心跳率转换成
\t该风险估计值，该睡眠质量分析引擎经配置更依据该第一参数来辨识这些心跳率在该单位期间是否属于该第一状态或该第二状态以输出该睡眠状态辨识结果，而该运算处理装置还包括：睡眠呼吸中止分析引擎，耦接该信号转换特征参数引擎以接收该风险估计值，耦接该睡眠质量分析引擎以接收该睡眠状态辨识结果，耦接该分类规则产生引擎以接收该睡眠呼吸中止事件阈值，经配置以比较该风险估计值与该睡眠呼吸中止事件阈值以辨识该单位期间是否为该睡眠呼吸中止候选期间，以及依据该睡眠状态辨识结果而来确认该睡眠呼吸中止候选期间是否发生该睡眠呼吸中止事件。11.如权利要求9所述的睡眠事件检测系统，其特征在于，该运算处理装置经配置以计算该风险估计值其中exp()表示以欧拉数e为底数的指数函数，Pm表示在该单位期间中的心跳率的平均，而Pv表示在该单位期间中的心跳率的心率变异。12.一种睡眠事件检测方法，其特征在于，该睡眠事件检测方法包括：由运算处理装置的分类规则产生引擎以单位期间为基准点而定义具有不同大小的多个窗口期间，以及分别计算在这些窗口期间中的多笔样本心跳率的特征参数，以及依据多笔对应样本状态与这些特征参数而决定第一窗长度与第二窗长度；由生理测量装置在不同时间测量多个心跳率；由该运算处理装置的信号转换特征参数引擎依据该第一窗口长度将这些心跳率转换成第一参数，以及依据该第二窗口长度将这些心跳率转换成第二参数；由该运算处理装置的睡眠质量分析引擎通过使用该第一参数来辨识这些心跳率在该单位期间是否属于第一状态或第二状态；以及由该睡眠质量分析引擎通过使用该第二参数来辨识这些心跳率在该单位期间是否属于第三状态或第四状态。13.如权利要求12所述的睡眠事件检测方法，其特征在于，所述测量这些心跳率的步骤包括：由穿戴式心跳传感器检测使用者在不同时间的心跳率；以及由行动装置将这些心跳率经由通信网路传送给该运算处理装置。14.如权利要求12所述的睡眠事件检测方法，其特征在于，该运算处理装置更包括数据库；该数据库储存并提供这些样本心跳率以及这些对应样本状态。15.如权利要求12所述的睡眠事件检测方法，其特征在于，该第一参数是在第一窗口期间中的这些心跳率的平均值或心率变异，该第一窗口期间包含该单位期间，该第二参数是在第二窗口期间中的这些心跳率的平均值或心率变异，该第二窗口期间包含该单位期间。16.如权利要求12所述的睡眠事件检测方法，其特征在于，该第一状态表示使用者处于清醒状态，该第二状态表示该使用者处于睡眠状态，该第三状态表示该使用者处于深睡状态，该第四状态表示该使用者处于非深睡状态。17.如权利要求12所述的睡眠事件检测方法，其特征在于，该运算处理装置将这些心跳率转换成该第一参数、该第二参数与第三参数，而该睡眠事件检测方法还包括：通过使用该第三参数来辨识这些心跳率在该单位期间是否属于第五状态或第六状态。18.如权利要求17所述的睡眠事件检测方法，其特征在于，该第一参数是在第一窗口期间中的这些心跳率的平均值或心率变异，该第一窗口期间包含该单位期间，该第二参数是在第二窗口期间中的这些心跳率的心率变异，该第二窗口期间包含该单位期间，该第三参数是在第三窗口期间中的这些心跳率的平均值，该第三窗口期间包含该单位期间。19.如权利要求17所述的睡眠事件检测方法，其特征在于，该第一状态表示使用者处于清醒状态，该第二状态表示该使用者处于睡眠状态，该第三状态表示该使用者处于深睡状态，该第四状态表示该使用者处于非深睡状态，该第五状态表示该使用者处于快速眼动状态，该第六状态表示该使用者处于浅睡状态。20.如权利要求12所述的睡眠事件检测方法，其特征在于，该睡眠事件检测方法还包括：由该运算处理装置将在该单位期间中的这些心跳率转换成睡眠呼吸中止事件的风险估计值；通过使用该风险估计值来辨识该单位期间是否为睡眠呼吸中止候选期间；以及依据所述辨识该单位期间是否属于该第一状态步骤的睡眠状态辨识结果，而来确认该睡眠呼吸中止候选期间是否发生该睡眠呼吸中止事件。21.如权利要求20所述的睡眠事件检测方法，其特征在于，该运算处理装置更包括数据库以及睡眠质量分析引擎；该数据库储存并提供这些样本心跳率以及这些对应样本状态；该分类规则产生引擎依据这些特征参数而决定睡眠呼吸中止事件阈值；该信号转换特征参数引擎将在该单位期间中的这些心跳率转换成该风险估计值；该睡眠质量分析引擎依据该第一参数来辨识这些心跳率在该单位期间是否属于该第一状态或该第二状态以输出该睡眠状态辨识结果，以及计算睡眠质量指针；以及该睡眠呼吸中止分析引擎比较该风险估计值与该睡眠呼吸中止事件阈值以辨识该单位期间是否为该睡眠呼吸中止候选期间，以及依据该睡眠状态辨识结果而来确认该睡眠呼吸中止候选期间是否发生该睡眠呼吸中止事件。22.如权利要求20所述的睡眠事件检测方法，其特征在于，所述将于该单位期间中的这些心跳率转换成该风险估计值的步...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄清煜，高嘉宏，蔡明杰，陈君萍，
申请(专利权)人：财团法人工业技术研究院，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71