用于评估睡眠生理的心脏动力学交叉谱密度制造技术

本发明专利技术包括能够同时处理所测量的心脏信号和运动信号的方法和系统，从所述信号中选择用于交叉谱密度计算的最优心脏信号和运动信号组合，此后，根据各个构成频率和由公共潜在生理状态施加在所述频率上的效应来逐条列举共享信息。该信息被传递通过分类器，其中所述信息被用来量化潜在生理状态，潜在生理状态例如但不限于影响睡眠稳定性的睡眠阶段、睡眠质量和/或睡眠紊乱。例如，通过所描述的方法做出的推断可以被采用，以辅助基于家庭的睡眠分析和患有睡眠紊乱的患者的自动筛选。

Cardiac Dynamics Cross Spectrum Density for Evaluating Sleep Physiology

The present invention includes a method and system capable of simultaneously processing the measured cardiac and motor signals, from which an optimal combination of cardiac and motor signals for cross spectral density calculation is selected, and then shared information is listed one by one according to each constituent frequency and the effects imposed on the frequencies by a common potential physiological state. This information is transmitted through a classifier, where the information is used to quantify potential physiological states, such as but not limited to sleep stages, sleep quality and/or sleep disorders that affect sleep stability. For example, inferences made by the methods described can be used to assist family-based sleep analysis and automatic screening of patients with sleep disorders.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于评估睡眠生理的心脏动力学交叉谱密度优先权声明本申请要求享有于2015年12月29日提交的临时专利申请No.62/272,223的优先权，依赖于所述临时专利申请的公开内容并且所述临时专利申请的公开内容通过引用整体纳入本文。
本专利技术涉及非侵入式数字健康监测、生理信号处理和生物数据计算的领域。特别地，本专利技术涉及检测、测量和评估与个体的睡眠阶段/清醒阶段相关的生理状态的系统和方法。
技术介绍
睡眠是人类自然、周期性反复出现的不动状态，在此期间神经系统基本上不活动、眼睛闭着、姿势肌放松并且意识几乎暂停。然而，大脑仍然活动。相反，清醒被定义为没有睡觉，且由个体的意识、认识和有意活动来证明。虽然知道睡眠的主要功能是恢复，但是睡眠的确切目的是未知的。检查睡眠剥夺的效应的研究已经表明，有效睡眠对身心健康是关键的。此外，推断睡眠在记忆巩固和神经可塑性方面起关键作用。经历令人满意的睡眠质量是必要的，且已经被证明是影响清醒生活的多个方面，其中精神敏锐度、生产力、身体活力和情绪平衡是最重要的。睡眠紊乱(也称为睡眠障碍)是睡眠模式的医学紊乱，例如但不限于睡眠性癫痫、阻塞性睡眠呼吸暂停、发作性睡眠病、特发性嗜睡症、猝倒症和夜惊。这些紊乱严重影响患者的生活，且可以从像略微体重增加如此良性的状况变化到像免疫反应减弱、抑郁症以及意外死亡如此严重的状况。当前，仅存在一种用于睡眠评估的黄金标准方法，即，多导睡眠描记图(PSG)。PSG需要记录大脑动态、血液中的含氧量、心率和呼吸率，以及眼球运动和骨骼肌激活。尽管此方法是综合性的，但是它是昂贵且耗时的，因为它需要被监测的个体在睡眠诊所中度过至少一个晚上。此外，对于一些对象，去睡眠诊所进行监测几乎不可能。例如，农村地区很少具有睡眠诊所或在合理距离内具有这样的设施，使农村居民放弃测试或走很远的距离来进行监测。此外，当对象能够到达睡眠诊所进行睡眠研究时，对象被装配有许多表面电极和接线。在这样的情形下，监测设备可能对对象的睡眠造成不适当的影响，这是由于不适和要求对象改变他们习惯的睡姿造成的。因此，我们认识到现有的用来评估睡眠阶段的机构极其昂贵、耗时，且对对象造成不可避免的不适。因此，迫切需要一种对对象造成最小不适或没有不适，且以便宜且非侵入方式评估睡眠阶段的机构。
技术实现思路
所要求保护的专利技术包括同时利用宽范围的心脏信号和运动信号且以非侵入方式来评估对象的睡眠阶段的计算机实施的方法。一方面，所述方法可以从一系列数据获取设备、数据库和基于云的平台或它们的组合来获得这样的心脏信号和运动信号，所述一系列数据获取设备能够检测和测量这些信号，所述基于云的平台存储和组织这样的信息。一方面，用于交叉谱密度计算的最优信号选自该范围的心脏信号和运动信号，且被共享作为根据各个构成频率和由公共潜在状态施加在所述频率上的效应的逐条列举的信息。此后，该逐条列举的信息被传递通过分类器。然后，该分类器可以将该信息分离成状态，以及对这样的睡眠状态做出推断。一方面，所述状态和推断例如但不限于睡眠阶段、睡眠质量、睡眠稳定性和睡眠紊乱。这些推断可以例如被采用，以辅助基于家庭的睡眠分析和对患有睡眠紊乱的患者的自动筛选。此外，通过数据获取设备所采集的数据还可以通过无线连接和通信而被发送到另外的数据获取设备、移动设备和/或基于云的平台并且在它们之间中继。从数据获取设备、移动设备和/或基于云的平台，信息可以与第三方共享，所述第三方例如但不限于医疗护理、保险和健康护理提供者。通过阅读和理解具体实施方式和附图，可以认识到本专利技术的这些和其他方面。附图说明图1是根据本专利技术的一方面的数据获取设备的示意性表示。图1(a)例示了根据本专利技术的一方面的分类器。图2例示了根据本专利技术的一方面的计算机的框图。具体实施方式以下缩写词用于下文的整个详细描述中：ACC-加速度计；BCG-投影心搏描记术；CSD-交叉谱密度；DSP-数字信号处理；ECG-心电图；HR-心率；PPG-光学体积描记术；RR-连续的R-尖峰之间的间隔。一方面，本专利技术利用计算机实施的方法，所述计算机实施的方法能够使用通过非侵入式数据获取设备获取的或通过相关联的基于云的平台和数据库或它们的组合获得的广泛的一系列心脏信号和运动信号，以监测和推断个体的睡眠阶段(例如，醒着和五个睡眠阶段1、2、3、4和REM中的一个，按顺序从1至REM返回到阶段1)、睡眠质量(即，睡眠量和睡眠中的运动)、睡眠稳定性(即，保持睡眠)和可能的睡眠紊乱。一方面，睡眠紊乱可以被分为三个类别：睡眠不足(例如，失眠和睡眠剥夺)、受扰睡眠(睡眠呼吸暂停、REM睡眠行为紊乱和不安腿综合症)和过度睡眠(例如，发作性睡眠病、猝倒症、睡眠麻痹症和入睡前幻觉)。一方面，本专利技术利用数据获取设备101，该数据获取设备101被配置为同时检测和测量该范围的心脏信号和运动信号，从该范围中选择用于交叉谱密度计算的最优信号，以及根据各个构成频率和由公共潜在状态施加在所述频率上的效应来逐条列举共享信息。数据获取设备101可以包括能够从对象获取数据且更具体地获取心脏信号和运动信号的任何设备。例如，数据获取设备101可以包括可植入设备(例如，插入人的手腕处的芯片)、可摄取设备(例如，穿过消化系统的胶囊)以及纳米技术系统。此外，背景信息(即，可能对对象的睡眠模式具有影响的关于先前诊断状况和疾病、行为习惯、饮食等的细节)可以由对象提供给多种部件(例如，数据获取设备、其他移动设备、基于云的平台)，以由本文描述的系统和方法使用。图1是所描述的包含在数据获取设备101内的系统和方法的示意性表示。一方面，数据获取设备101通过使用非侵入式技术(包括但不限于，用于检测运动的压电加速度计，以及ECG记录器和PPG记录器)而允许在睡眠期间采集大量的生理信号。一方面，数据获取设备101是可穿戴设备。这样的可穿戴设备101可以包括但不限于美国专利申请No.14/128,675中所公开的可穿戴数据获取设备，所述美国专利申请通过引用整体纳入。一方面，可以在时间窗口106内采集心脏信号和运动信号。时间窗口106可以具有多种长度。例如，参考图1，利用用于同时采集心脏信号和运动信号的3.5分钟的公共时间窗口。在其他方面，可以使用其他时间窗口。可以横跨几个时间窗口106捕获心脏信号和运动信号，所述几个时间窗口形成一系列窗口106，其中每个窗口106包括相同数目的样本(即，具有相同长度)。一方面，为了跟踪窗口，初始窗口等于n。随着数据采集持续进行，窗口106累积为(n+1)、(n+2)、(n+3)等和/或(n-1)、(n-2)、(n-3)等的序列。在某些情况下，可能发生窗口重叠，这能够传送更频繁的输出。可以为两个事件(即，重叠窗口和非重叠窗口)产生矢量(即，示出输入值并且可以进行变换的矩阵)。参考图1，窗口106的起始点是原始心脏信号和原始运动信号可以由数据获取设备101检测和/或从任何原点传送以便适合于处理的点。通过数据获取设备101，通道102(诸如，ECG102(a)和PPG102(b))使得能够提取关于对象的每次心跳何时开始的准确估计。在数字信号处理(DSP)103之后，连续的心跳的开始之间的距离提供类似于所谓的RR间隔104的信息，RR间隔104指的是从ECG102(a)数据流所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种评估对象的睡眠生理状态的方法，包括：a)使用包含对象的心脏活动程度和运动数据的至少两个测量信号作为输入；b)对所述至少两个测量信号执行交叉谱密度计算，以确定在所述至少两个所述信号的频率范围内共享活动的程度；以及c)使用共享活动特征来对不同的潜在生理状态进行分类。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.12.29 US 62/272,2231.一种评估对象的睡眠生理状态的方法，包括：a)使用包含对象的心脏活动程度和运动数据的至少两个测量信号作为输入；b)对所述至少两个测量信号执行交叉谱密度计算，以确定在所述至少两个所述信号的频率范围内共享活动的程度；以及c)使用共享活动特征来对不同的潜在生理状态进行分类。2.根据权利要求1所述的方法，还包括与执行所述交叉谱密度计算一起使用频谱相干性，以在心脏通道与运动通道之间的不同频率处检测共享活动。3.根据权利要求1所述的方法，还包括计算质量度量，所述质量度量允许对潜在生物状态进行条件预测，以将预测限制到采集了足够质量的数据的时段。4.根据权利要求1所述的方法，其中所述生理状态包括睡眠阶段、睡眠病状和睡眠质量。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法被配置为检测发作性睡眠病，所述方法还包括区分REM状态和清醒状态，其中通过识别在睡眠期期间从清醒到REM的早期/直接转变来检测发作性睡眠病。6.根据权利要求1所述的方法，其中通过数据获取设备采集所述至少两个测量信号，其中所述数据获取设备被配置为将数据无线地传送到另外的设备和/或平台。7.根据权利要求6所述的系统和方法，其中来自所述数据获取设备的数据可以被无线地传送到基于云的平台。8.根据权利要求1所述的方法，还包括利用背景数据来将对象的不同的潜在生理状态进行分类。9.根据权利要求1所述的方法，其中通过ECG记录器和/或PPG记录器来捕获所述心脏活动。10.根据权利要求1所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：劳伦斯·理查德·奥利弗，
申请(专利权)人：生命Q全球有限公司，
类型：发明
国别省市：爱尔兰,IE