【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及辅助睡眠
,特别是涉及一种智能辅助睡眠中的催眠状态识别方法和系统。
技术介绍
在睡眠中,人体进行了自我放松及恢复的过程。因此良好的睡眠是保持身体健康的一项基本条件。但是由于工作压力大、生活作息不规律等原因,导致了部分人群的睡眠质量欠佳,表现为失眠、半夜惊醒等。智能辅助睡眠是一种结合现代科技的睡眠方法,当被试者进入催眠状态后,其受暗示性明显提高,能与催眠师保持密切的感应关系,会不加批判地接受其暗示指示。将催眠术应用于辅助睡眠时,当催眠者被催眠师所催眠后,催眠师发出睡眠指令即可使被催眠者进入睡眠状态。与药物干预(安眠药)相比,基于催眠术的辅助睡眠对身体的副作用较小,比较适合日常应用。在智能辅助睡眠中,如何准确地识别催眠深度是重要因素,在不同的催眠深度需要进行不同的催眠策略,引导用户进入睡眠,目前对于催眠深度,一般可以分为,催眠深度一般可分成三个阶段和六个等级:轻度催眠(1-2级),中度催眠(3-4级)和深度催眠(5-6)级。对于每个等级的催眠深度而言,有相应的判断标准,根据被催眠者的表现出来的动作特征进行评判,对于通过催眠来智能辅助睡眠而言,正确的识别是执行下一阶段催眠的前提,但这一般需要催眠师依据足够经验才能进行判断,对于一般用户而言则难以判断,同时这些觉察方式识别催眠深度,准确性难以保证,效率低。
技术实现思路
基于此,有必要针对上述问题,提供一种智能辅助睡眠中的催眠状态识别方法和系统,能够较为准确地识别用户的催眠深度,有效地提高辅助睡眠效果。一种智能辅助睡眠中的催眠状态识别方法,包括:在智能辅助睡眠中,向用户播放催眠引导词,检测所述用户 ...
【技术保护点】
一种智能辅助睡眠中的催眠状态识别方法,其特征在于,包括:在智能辅助睡眠中,向用户播放催眠引导词,检测所述用户的眼电信号并获取对应的眼电信号波形图;在播放催眠引导词后的第一时间段内,利用预设的检测窗口移动检测所述眼电信号波形图,若所述眼电信号波形图的幅值没有超过所述检测窗口的高度阈值,则判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态;其中,所述检测窗口包括设定的检测窗口长度和高度阈值;向用户播放手臂抬起命令,在播放手臂抬起命令后的第二时间段内,利用固定在所述用户手臂上的加速度传感器检测用户反应的动作信号;若在所述第二时间段内,所述加速度传感器没有输出与所述手臂抬起命令对应的动作信号,则判定所述用户当前处于第二级催眠深度状态;向用户播放靶刺激信号,检测靶刺激后的第三时间段内所述用户的脑电信号;若所述脑电信号在指定时间范围内出现正向波形,则判定所述用户当前处于第三级催眠深度状态。
【技术特征摘要】
1.一种智能辅助睡眠中的催眠状态识别方法,其特征在于,包括:在智能辅助睡眠中,向用户播放催眠引导词,检测所述用户的眼电信号并获取对应的眼电信号波形图;在播放催眠引导词后的第一时间段内,利用预设的检测窗口移动检测所述眼电信号波形图,若所述眼电信号波形图的幅值没有超过所述检测窗口的高度阈值,则判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态;其中,所述检测窗口包括设定的检测窗口长度和高度阈值;向用户播放手臂抬起命令,在播放手臂抬起命令后的第二时间段内,利用固定在所述用户手臂上的加速度传感器检测用户反应的动作信号;若在所述第二时间段内,所述加速度传感器没有输出与所述手臂抬起命令对应的动作信号,则判定所述用户当前处于第二级催眠深度状态;向用户播放靶刺激信号,检测靶刺激后的第三时间段内所述用户的脑电信号;若所述脑电信号在指定时间范围内出现正向波形,则判定所述用户当前处于第三级催眠深度状态。2.根据权利要求1所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别方法,其特征在于,还包括:在时间-幅值坐标系上绘制所述眼电信号波形图;在所述时间-幅值坐标系上建立沿时间轴方向移动的检测窗口,并根据眨眼速度和眼电信号幅值设置所述检测窗口长度和高度阈值。3.根据权利要求1所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别方法,其特征在于,在向用户播放催眠引导词的步骤前,还包括:采集用户在智能辅助睡眠过程中产生的脑电信号;根据所述脑电信号对用户的睡眠状态进行检测,当所述用户处于未睡着状态,执行所述向用户播放催眠引导词的步骤。4.根据权利要求2所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别方法,其特征在于,所述根据眨眼速度和眼电信号幅值设置所述检测窗口长度和高度阈值的步骤包括:在正常情况下,统计所述用户多次眨眼中快速的闭眼动作的时间;根据所述统计的时间获取所述用户的眨眼速度;统计所述用户多次眨眼中的眼电信号幅值的最大值或最小值;根据所述眼电信号幅值的最大值或最小值获取所述用户的眼电信号幅值;根据所述眨眼速度设置所述检测窗口长度,以及根据所述眼电信号幅值设置所述高度阈值。5.根据权利要求1所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别方法,其特征在于,若所述眼电信号波形图的幅值超过所述高度阈值,还包括:计算检测窗口内眼电信号波形尖峰的尖锐程度参数,若所述尖锐程度参数小于预设的尖锐程度参数阈值,判定所述用户当前处于第一级催眠深度状态。6.根据权利要求5所述的智能辅助睡眠中的催眠状态识别方法,其特征在于,所述计算检测窗口内眼电信号波形尖峰的尖锐程度参数的步骤包括:分别计算眼电信号波形在检测窗口内的上部区域面积和下部区域面积;根据所述上部区域面积和下部区域面积计算所述眼电信号...
【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
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