用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器制造技术

本发明专利技术涉及一种用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器，包括：脑电电极、参考电极、模数转换器、滤波电路以及处理器；所述脑电电极、参考电极分别连接模数转换器，并依次通过所述模数转换器和滤波电路连接至处理器；所述脑电电极用于检测用户在睡眠中的脑电信号；所述模数转换器将脑电信号转换为数字信号，所述滤波电路对脑电信号进行低频滤波后输入至处理器；所述处理器，用于对脑电信号进行小波分解和重建出低频脑电信号，从所述低频脑电信号上提取脑电波；从该脑电波中检测K综合波与δ波并统计数量；在数量超过预设的数量阈值时判定所述用户当前处于睡眠状态。本发明专利技术可以避免脑电信号受到干扰对检测结果的影响，具有更高的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及辅助睡眠
，特别是涉及一种用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器。
技术介绍
目前市面上已经有一些设备来帮助人们入睡，提高睡眠质量。睡眠状态分析是了解用户睡眠质量的重要手段，而在此过程中，需要对用户睡眠状态进行检测，以准确知道用户是否睡着。一般情况下，检测睡眠状态是通过训练识别模型来对脑电信号进行识别，多导睡眠图利用多种生命体征对睡眠进行分析，在这些体征信号中，脑电处于核心地位；利用脑电波4种节律：δ波(1-3Hz)，θ波(4-7Hz)，α波(8-12Hz)，β波(14-30Hz)的频率特性。由于脑电信号的个人特异性很强，并且脑电的强度很弱(脑电为微伏级别，心电为毫伏级别)，在信号采集时极易被外界信号所干扰。因此，利用计算机对脑电信号进行睡眠分析研究时，一般是对脑电信号进行小波分解与重构，得到脑电信号的四种基本频段(δ波频段、θ波频段、α波频段和β波频段)的信号，通过信号特征的提取进行睡眠状态识别，这种手段容易受到干扰影响，导致训练出来的识别模型进行睡眠状态检测时，准确率较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述问题，提供一种用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器，有效地提高睡眠状态识别的准确率。一种用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器，包括：脑电电极、参考电极、模数转换器、滤波电路以及处理器；所述脑电电极、参考电极分别连接模数转换器，并依次通过所述模数转换器和滤波电路连接至处理器；所述脑电电极用于检测用户在睡眠中的脑电信号；所述模数转换器将脑电信号转换为数字信号，所述滤波电路对脑电信号进行低频滤波后输入至处理器；所述处理器，用于对脑电信号进行小波分解和重建出低频脑电信号，从所述低频脑电信号上提取脑电波；从该脑电波中检测K综合波与δ波并统计数量；在数量超过预设的数量阈值时判定所述用户当前处于睡眠状态。上述用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器，通过脑电电极采集脑电信号，通过模数转换和滤波电路处理后，由处理器对脑电信号进行小波分解和重建低频脑电信号，通过从脑电信号中提取脑电波并检测K综合波与δ波的数量，在该数量超过设定阈值时判定用户当前的睡眠状态。该检测器可以避免脑电信号受到干扰对检测结果的影响，具有更高的准确率。附图说明图1为一个实施例的用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器的结构示意图；图2是K综合波的波形示意图；图3是δ波的波形示意图；图4为判断为脑电波的波形示意图；图5是非眼快动睡眠S2期的脑电信号上K综合波的检测结果示意图；图6是非眼快动睡眠S3期的脑电信号上δ波的检测结果示意图；图7为处理器检测睡眠状态算法的流程图。具体实施方式下面结合附图阐述本专利技术的用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器的实施例。参考图1所示，图1为一个实施例的用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器的结构示意图，包括：脑电电极、参考电极、模数转换器、滤波电路以及处理器；所述脑电电极、参考电极分别连接模数转换器，并依次通过所述模数转换器和滤波电路连接至处理器；所述脑电电极用于检测用户在睡眠中的脑电信号；所述模数转换器将脑电信号转换为数字信号，所述滤波电路对脑电信号进行低频滤波后输入至处理器；所述处理器，用于对脑电信号进行小波分解和重建出低频脑电信号，从所述低频脑电信号上提取脑电波；从该脑电波中检测K综合波与δ波并统计数量；在数量超过预设的数量阈值时判定所述用户当前处于睡眠状态。上述用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器，通过脑电电极采集脑电信号，通过模数转换和滤波电路处理后，由处理器对脑电信号进行小波分解和重建低频脑电信号，通过从脑电信号中提取脑电波并检测K综合波与δ波的数量，在该数量超过设定阈值时判定用户当前的睡眠状态。该检测器可以避免脑电信号受到干扰对检测结果的影响，具有更高的准确率。在一个实施例中，所述脑电电极设置在用户的额头位置；所述参考电极设置在用户的耳垂。如图1所示，图中，脑电电极即图中的“M”，参考电极设置在用户的耳垂，即图中“R”和“L”。为了适应于脑电信号的处理，滤波电路滤波后，输出0-256Hz频段的信号至处理器。对于睡眠状态分析的功能，主要通过处理器来进行，基于处理器实现的功能，可以在处理器中配置相应的算法模块。处理器检测睡眠状态的算法流程包括(1)～(4)，具体如下：(1)对脑电信号进行小波分解，并根据预设的低频段的小波系数重建脑电信号，得到低频脑电信号；在对用户进行辅助睡眠等睡眠状态分析中，处理器通过控制用户佩戴的脑电电极，采集用户在睡眠过程中产生的脑电信号；在采集脑电信号时，处理器可以控制以30s为一帧进行采集，对每帧脑电信号进行后续处理。为了避免高频噪声的干扰同时保留信号的基本信息，我们在较低频段上对脑电信号进行分析。为了计算的方便，可以选择θ波的频率上限(0～8Hz)进行小波分解和重建，在此，首先对脑电信号进行小波分解，并根据低频段的小波系数重建脑电信号，然后在重建的低频脑电信号上提取脑电波；上述预设的低频段，可以选取0～4Hz，如果单一针对于K综合波处理时，可以取0～2Hz频段，或者先识别出K综合波，然后设置0～4Hz频段，识别出δ波，再将两种波的检测结果结合起来。(2)从重建的所述低频脑电信号上提取脑电波；在此，处理器执行算法功能是根据波形特征，从重建的低频脑电信号上提取脑电波。参考图2和图3所示，图2是K综合波的波形示意图，图3是δ波的波形示意图；可见K综合波是一种具有高波幅的复合双相或者多相的慢波，持续时间约为0.5～1s，波幅约为200～300微伏(uV)；δ波活动的频率为1～3Hz，波幅约为20～200微伏。在此，通过小波分解与低频重构后，需要从低频脑电信号中提取出脑电波。作为一个实施例，结合K综合波的在波形上具有复合双相或者多相且波幅较高的特点，在此将其简化成具有高波峰、深波谷、持续时间为1～2s左右的脑电波。δ波具有波幅较高、频率较低的特点，将其简化成具有高振幅、持续时间为0.5s～2s左右的脑电波。在一个实施例中，在提取脑电波时，所述处理器，用于从低频脑电信号的波形上找出局部极小值点，并将其标记为波谷；将相邻两个波谷之间最大的局部极大值点标记为波峰；根据波形上每个左波谷-波峰-右波谷对的高度判断出脑电波。参考图4所示，图4为判断为脑电波的波形示意图，在判断过程中，首先计算每个左波谷-波峰-右波谷对的高度，然后分为以下三种方式：①若左右两个波谷的高度差小于预设的差值阈值，则将该波形判为一个脑电波；具体的，如图4(a)所示，如果两个波谷的高度差小于阈值时(如10微伏)，判为一个脑电波。②若左右两个波谷的高度差大于差值阈值，且左波谷-上升支波峰的高度小于波峰-下降支右波谷的一半，则将该波形判为一个脑电波；具体的，如图4(b)所示，如果两个波谷的高度差大于阈值，且左波谷-波峰(上升支)的高度小于波峰-右波谷(下降支)的一半，则将其判为一个脑电波。③若左右两个波谷的高度差大于差值阈值，且上升支的高度大于下降支的一半，则抛弃右波谷并在波形上寻找接下来的第二个波谷，重新进行判断；具体的，如图4(c)所示，如果两个波谷的高度差大于阈值，且上升支的高度大于下降支的一半，则抛弃右波谷并寻找接下来的第二个波谷，重新进行计算和判断。(3)根据K综合波和δ波的波形特征，从所述脑电波中检测K综合波与δ波；如上所述，K综本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器，其特征在于，包括：脑电电极、参考电极、模数转换器、滤波电路以及处理器；所述脑电电极、参考电极分别连接模数转换器，并依次通过所述模数转换器和滤波电路连接至处理器；所述脑电电极用于检测用户在睡眠中的脑电信号；所述模数转换器将脑电信号转换为数字信号，所述滤波电路对脑电信号进行低频滤波后输入至处理器；所述处理器，用于对脑电信号进行小波分解和重建出低频脑电信号，从所述低频脑电信号上提取脑电波；从该脑电波中检测K综合波与δ波并统计数量；在数量超过预设的数量阈值时判定所述用户当前处于睡眠状态。

【技术特征摘要】
1.一种用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器，其特征在于，包括：脑电电极、参考电极、模数转换器、滤波电路以及处理器；所述脑电电极、参考电极分别连接模数转换器，并依次通过所述模数转换器和滤波电路连接至处理器；所述脑电电极用于检测用户在睡眠中的脑电信号；所述模数转换器将脑电信号转换为数字信号，所述滤波电路对脑电信号进行低频滤波后输入至处理器；所述处理器，用于对脑电信号进行小波分解和重建出低频脑电信号，从所述低频脑电信号上提取脑电波；从该脑电波中检测K综合波与δ波并统计数量；在数量超过预设的数量阈值时判定所述用户当前处于睡眠状态。2.根据权利要求1所述的用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器，其特征在于，所述脑电电极设置在用户的额头位置；所述参考电极设置在用户的耳垂；所述滤波电路输出0-256Hz频段的信号。3.根据权利要求1所述的用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器，其特征在于，在提取脑电波时，所述处理器，用于从低频脑电信号的波形上找出局部极小值点，并将其标记为波谷；将相邻两个波谷之间最大的局部极大值点标记为波峰；根据波形上每个左波谷-波峰-右波谷对的高度判断出脑电波。4.根据权利要求3所述的用于睡眠状态分析的睡眠状态检测器，其特征在于，所述处理器，进一步用于计算每个左波谷-波峰-右波谷对的高度；若左右两个波谷的高度差小于预设的差值阈值，则将该波形判为一个脑电波；若左右两个波谷的高度差大于差值阈值，且左波谷-上升支波峰的高度小于波峰-下降支右波谷的一半，则将该波形判为一个脑电波；若左右两个波谷的高度差大于差值阈值，且上升支的高度大于下降支的一半，则抛弃右波谷并在波形上寻找接...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵巍，胡静，韩志，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44