睡眠分期的确定方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请涉及一种睡眠分期的确定方法、装置和计算机设备，计算机设备通过获取用户的肌电信号和体动信号，然后根据上述肌电信号和体动信号获取基线参数，并根据上述基线参数，确定REM期。由于计算机设备获取了用户的肌电信号和体动信号，并根据基线参数对肌电信号和体动信号进行判断，通过判断结果获得用户的体动幅度与肌电幅度均比较小的阶段，可以确定用户的REM期。

Method, device and computer equipment for determining sleep stages

The present application relates to a method, device and computer equipment for determining sleep stages. The computer equipment obtains the user's EMG signal and body motion signal, then obtains baseline parameters according to the above EMG signal and body motion signal, and determines the REM period according to the above baseline parameters. Because the computer equipment acquires the user's EMG signal and body motion signal, and judges the EMG signal and body motion signal according to the baseline parameters, the REM period of the user can be determined by the judgement result which obtains the phase when the user's body motion amplitude and EMG amplitude are relatively small.

【技术实现步骤摘要】
睡眠分期的确定方法、装置和计算机设备
本专利技术涉及信号处理
，特别是涉及一种睡眠分期的确定方法、装置和计算机设备。
技术介绍
近年来，随着人们生活水平的提高，越来越多的人开始关注自己的睡眠情况。目前，国际上公认的睡眠评估的方法为多导睡眠监测(PSG)技术，通过持续同步记录和分析脑电图、眼电图、下颌肌电、心电图、呼吸活动以及其他生理和躯体活动等多项睡眠生理学指标，进行睡眠医学研究和睡眠疾病诊断。为了使睡眠监测便于实施，传统技术中通过手环设备采集身体的活动强度数据来判断睡眠情况。但是，由于手环设备一般只采集体动数据和心率数据，不能判断出睡眠分期中的REM期。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种可以确定REM期的睡眠分期的确定方法、装置和计算机设备。一种睡眠分期的确定方法，所述方法包括：获取用户的肌电信号和体动信号；根据所述肌电信号和所述体动信号，获取基线参数；所述基线参数用于表示所述肌电信号和所述体动信号的信号特征；根据所述基线参数，确定快速眼球运动REM期。在一个实施例中，所述根据所述肌电信号和所述体动信号，获取基线参数，包括：对所述肌电信号和所述体动信号进行低通滤波处理，获得滤波后的肌电信号和滤波后的体动信号；根据所述滤波后的肌电信号和所述滤波后的体动信号，获取所述基线参数。在一个实施例中，所述根据所述滤波后的肌电信号和所述滤波后的体动信号，获取所述基线参数，包括：根据所述滤波后的肌电信号，获取肌电特征数据；根据所述滤波后的体动信号，获取体动特征数据；获取所述滤波后的肌电信号和所述滤波后的体动信号之间的相关系数；根据所述肌电特征数据、所述体动特征数据和所述相关系数，确定所述基线参数。在一个实施例中，所述根据所述基线参数，确定快速眼球运动REM期，包括：根据所述基线参数，确定用户的睡眠阶段；根据所述睡眠阶段的睡眠数据，获取肌电基线数据；比较所述肌电基线数据的值和所述肌电信号的值之间的大小关系，获取比较结果；根据所述比较结果确定所述REM期。在一个实施例中，所述根据所述基线参数，确定用户的睡眠阶段，包括：根据所述体动特征数据，对用户的睡眠数据进行分类，获取各所述睡眠数据的第一类型；所述睡眠数据包括体动数据和肌电数据；根据所述肌电特征数据对各所述睡眠数据的第一类型进行校正，获取各所述睡眠数据校正后的第二类型；根据各所述睡眠数据校正后的第二类型，确定所述睡眠阶段。在一个实施例中，所述根据所述体动特征数据，对用户的睡眠数据进行分类，获取各所述睡眠数据的第一类型，包括：若所述体动数据的值小于预设的第一阈值，则确定所述睡眠数据为潜在睡眠数据；若所述体动数据的值大于预设的第二阈值，则确定所述睡眠数据为潜在清醒数据；若所述体动数据的值大于或等于所述第一阈值，且小于或等于所述第二阈值，则确定所述睡眠数据为潜在睡眠清醒数据。在一个实施例中，所述根据所述肌电特征数据对各所述睡眠数据的第一类型进行校正，获取各所述睡眠数据校正后的第二类型，包括：比较各所述第一类型对应的肌电数据的值和所述肌电特征数据的值的大小关系，获取比较结果；根据所述比较结果和所述相关系数，对各所述睡眠数据的第一类型进行校正，获取各所述睡眠数据校正后的第二类型。一种睡眠分期的装置，所述装置包括：第一模块，用于获取用户的肌电信号和体动信号；第二模块，用于根据所述肌电信号和所述体动信号，获取基线参数；所述基线参数用于表示所述肌电信号和所述体动信号的信号特征。第三模块，用于根据所述基线参数，确定快速眼球运动REM期。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述睡眠分期的确定方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述睡眠分期的确定方法的步骤。上述睡眠分期的确定方法、装置和计算机设备，计算机设备通过获取用户的肌电信号和体动信号，然后根据上述肌电信号和体动信号获取基线参数，并根据上述基线参数，确定REM期。由于计算机设备获取了用户的肌电信号和体动信号，并根据基线参数对肌电信号和体动信号进行判断，通过判断结果获得用户的体动幅度与肌电幅度均比较小的阶段，可以确定用户的REM期。附图说明图1为一个实施例中睡眠分期的确定方法的应用环境图；图2为一个实施例中睡眠分期的确定方法的流程示意图；图3为另一个实施例中睡眠分期的确定方法的流程示意图；图4为另一个实施例中睡眠分期的确定方法的流程示意图；图5为另一个实施例中睡眠分期的确定方法的流程示意图；图6为一个实施例中睡眠分期的确定装置的结构框图；图7为另一个实施例中睡眠分期的确定装置的结构框图；图8为另一个实施例中睡眠分期的确定装置的结构框图；图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的睡眠分期的确定方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，采集设备110与计算机设备120通过网络连接，上述采集设备可以是手环，也可以是睡眠仪，还可以是其它用于采集用户的肌电信号和体动信号的设备；上述计算机设备120可以是服务器，可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。需要说明的是，本申请实施例的执行主体可以是睡眠分期的确定装置，其可以通过软件、硬件、或者软硬件结合的方式实现成为计算机设备的部分或者全部。下述方法实施例以执行主体是计算机设备为例来进行说明。在一个实施例中，如图2所示，提供一种睡眠分期的确定方法，以该方法应用于图1中的计算机设备120为例进行说明，包括：S101、获取用户的肌电信号和体动信号。其中，肌电信号是指通过采集用户睡眠时期肌肉收缩时伴随的电信号所得到的信号，体动信号是由用户睡眠时期的身体动作所产生信号。睡眠分期是指人们为了研究方便，对用户睡眠的各个阶段进行了划分，可以分为非眼球快速运动期和眼球快速运动(rapideyesmovement，简称REM)期。在获取用户的肌电信号和体动信号时，计算机设备可以通过采集设备来获取，该采集设备可以是手环，也可以是睡眠仪，可选地，还可以通过采集电极片来获取，对于上述肌电信号和体动信号的获取方式在此不做限定。对于上述方法获取的肌电信号和体动信号，上述肌电信号和体动信号也可以有不同的形式，例如，计算机设备可以通过两个采集电极采集用户的肌电信号，获取的肌电信号可以是一个差分信号，肌电信号的幅度在0V上下波动；另外，计算机设备还可以通过三个采集电极来采集用户的肌电信号，则获取的肌电信号可以是差分信号加上一个基线值的形式，比如基线值可以为1.5V，则肌电信号的幅度在1.5V上下波动。对于上述肌电信号和体动信号的形式在此不做限定。S102、根据肌电信号和体动信号，获取基线参数；基线参数用于表示肌电信号和体动信号的信号特征。具体地，计算机设备在获取肌电信号和体动信号后，可以获取基线参数。上述基线参数是用于对上述肌电信号和体动信号进行判断的基线值。基线参数用于表示肌电信号和体动信号的信号特征，上述信号特征可以是信号幅度的最大值、最小值以及平均值，还可以是信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种睡眠分期的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的肌电信号和体动信号；根据所述肌电信号和所述体动信号，获取基线参数；所述基线参数用于表示所述肌电信号和所述体动信号的信号特征；根据所述基线参数，确定快速眼球运动REM期。

【技术特征摘要】
1.一种睡眠分期的确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的肌电信号和体动信号；根据所述肌电信号和所述体动信号，获取基线参数；所述基线参数用于表示所述肌电信号和所述体动信号的信号特征；根据所述基线参数，确定快速眼球运动REM期。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述根据所述肌电信号和所述体动信号，获取基线参数，包括：对所述肌电信号和所述体动信号进行低通滤波处理，获得滤波后的肌电信号和滤波后的体动信号；根据所述滤波后的肌电信号和所述滤波后的体动信号，获取所述基线参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述滤波后的肌电信号和所述滤波后的体动信号，获取所述基线参数，包括：根据所述滤波后的肌电信号，获取肌电特征数据；根据所述滤波后的体动信号，获取体动特征数据；获取所述滤波后的肌电信号和所述滤波后的体动信号之间的相关系数；根据所述肌电特征数据、所述体动特征数据和所述相关系数，确定所述基线参数。4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据所述基线参数，确定快速眼球运动REM期，包括：根据所述基线参数，确定用户的睡眠阶段；根据所述睡眠阶段的睡眠数据，获取肌电基线数据；比较所述肌电基线数据的值和所述肌电信号的值之间的大小关系，获取比较结果；根据所述比较结果确定所述REM期。5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述根据所述基线参数，确定用户的睡眠阶段，包括：根据所述体动特征数据，对用户的睡眠数据进行分类，获取各所述睡眠数据的第一类型；所述睡眠数据包括体动数据和肌电数据；根据所述肌电特征数据对各所述睡眠数据的第一类型进行校正，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘冰，屈狄，王法雄，韩振亚，
申请(专利权)人：速眠创新科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44