一种基于脑电信息的睡眠状态评估方法技术

本发明专利技术提供了一种基于脑电信息的睡眠状态评估方法，该方法包括如下步骤：获取用户脑电信号；对所述脑电信号进行处理以获得多个预设波段的功率；根据获得的所述功率计算睡眠波段占比；通过所述睡眠波段占比，进行睡眠质量评估及睡眠因子评估，并展示分项数据图表。并展示分项数据图表。并展示分项数据图表。

【技术实现步骤摘要】
一种基于脑电信息的睡眠状态评估方法


[0001]本专利技术涉及脑电监测与睡眠监测
，具体涉及一种基于脑电信息的睡眠状态评估方法。

技术介绍

[0002]睡眠时相(phase of sleep)是睡眠状态中的特定生理过程。生理学家根据人在睡眠中的脑电图、肌电图、心电图和眼动电图以及血压和呼吸等的变化，发现睡眠由正相睡眠和异相睡眠两种交替出现的不同时相组成。这两大时相周期性交替，一夜中大约交替6次。每个周期包括20分钟～30分钟的快波睡眠和约60分钟的慢波睡眠。
[0003]正相睡眠又称慢波睡眠(slow wave sleep)。慢波睡眠由浅至深又可分为四期(S1～S4期)。第一、二期称浅睡期，第三、四期称深睡期。深睡期对恢复精神和体力具有重要价值。在整个慢波睡眠中，以副交感神经活动占优势，脑电图特征是呈现同步化的慢波。可引起心率减慢，血压降低，胃肠活动增加，全身肌肉松弛，但没有张力和活力。在此阶段因故醒来的人们会感到意识迷迷糊糊，精神不甚清醒。如果被剥夺了这段睡眠，尽管隔了几个小时后，身体仍然被大脑要求恢复尚未完成的慢波睡眠。
[0004]异相睡眠(paradoxical sleep)又称快波睡眠。为在睡眠过程中周期性出现的一种激动状态。脑电图与觉醒时的相似，呈现低振幅去同步化快波。虽然各种感觉机能进一步减退、运动机能进一步降低、肌肉几乎完全松弛、运动系统受到很强的抑制，但植物性神经系统活动增强，如血压升高、心率及呼吸加速、脑血流量及耗氧量增加等。
[0005]成年人睡眠是以慢波睡眠入睡，1～2h后转入快波睡眠，快波睡眠维持约0.5h，又转入慢波睡眠。在整个睡眠期间如此转换可达4～5次。典型睡眠节律按以下程序进行：觉醒
→
S1
→
S2
→
S3
→
S4
→
S3
→
S2
→
第一次快波睡眠
→
S2
→
S3
→
S4
→
S3
→
S2
→
第二次快波睡眠
……
[0006]尽管正常成年人一个睡眠周期的平均时间为90分钟，但个体之间仍存在较大差异。进一步地，当人在慢波睡眠时被叫醒，即使已经睡眠了较长时间，但仍然会产生意识不清醒、甚至嗜睡的情况，从而进一步导致工作效率的降低以及身体的疲倦；而如果在快波睡眠时被叫醒，即使只有较少的睡眠周期，但依然能够保证次日的精神状态。
[0007]因此，如何研发一种基于脑电信息的睡眠状态评估方法，通过检测脑电信息来对睡眠的时相进行监测，以帮助用户制定更加适合自己的起床闹钟及睡眠辅助策略，变成了一种亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0008]为解决现有技术中存在的上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于脑电信息的睡眠状态评估方法，通过对使用者睡眠时的脑电进行实时监测，使得用户更加了解自己的睡眠状况，并根据个人需求制定更加个性化的睡眠策略。
[0009]为达到上述目的，本专利技术提出了如下技术方案：
[0010]一种基于脑电信息的睡眠状态评估方法，包括如下步骤：
[0011]获取用户脑电信号；
[0012]对所述脑电信号进行处理以获得多个预设波段的功率；
[0013]根据获得的所述功率计算睡眠波段占比；
[0014]通过所述睡眠波段占比，进行睡眠质量评估及睡眠因子评估，并展示分项数据图表。
[0015]优选地，在获取所述用户脑电信号时，根据国际10
‑
20系统法所标记的电极位置放置电极。
[0016]最好，对所述脑电信号的处理过程包括对脑电信号的放大及滤波。
[0017]优选地，所述预设波段包括δ波、θ波、低α波、高α波、低β波、高β波、低γ波、中γ波，共计8个波段。
[0018]优选地，所述睡眠波段占比为各个所述预设波段的功率与全部所述预设波段的总功率的比值。
[0019]优选地，所述睡眠质量评估包括入睡质量指数、睡中质量指数、总体睡眠质量指数。
[0020]最好，所述入睡质量指数＝1000/总功率平均值；
[0021]所述睡中质量指数＝睡眠时长占比*慢波占比*15/功率平均值，其中，所述睡眠时长占比＝睡眠时长/7，所述δ占比为去掉睡眠开始的第1小时数据后的所有慢波功率的平均值，所述功率平均值为去掉睡眠开始的第1小时数据后的睡眠功率的平均值；
[0022]所述总体睡眠质量指数＝入睡质量指数/2+睡中质量指数/2。
[0023]优选地，所述睡眠因子评估包括入睡时长、总睡眠时长、睡眠周期数、睡眠维持、深睡眠占比、深睡眠时长、平均总功率及连续低功率占比。
[0024]优选地，所述入睡时长为第一个连续3个总功率在10万以下之前的时间或者功率小于25且睡眠分期在S3的时间，二者中时间较小者；
[0025]所述总睡眠时长为睡眠结束时间与睡眠开始时间的差值；
[0026]所述睡眠周期数由现有周期数中相邻且相同的数字合并而成；
[0027]所述睡眠维持＝200/所有功率值的标准差stdevp，范围15～50；
[0028]所述深睡眠占比为S3期和S4期的时间占睡眠总时间的百分比；
[0029]所述深睡眠时长为S3期和S4期的总时间；
[0030]所述平均总功率为睡眠期间总功率的平均值；
[0031]所述连续低功率占比为整个睡眠过程中，连续3个总功率在10万以下的时间占比。
[0032]优选地，所述分项数据图表包括能量消耗分析图、睡眠周期分析图、抑制指数分析图及活跃指数分析图。
[0033]与现有技术相比，本专利技术所述的一种基于脑电信息的睡眠状态评估方法，达到了如下效果：
[0034](1)、通过实时监测用户的脑电信号来计算睡眠周期，同时对其睡眠状态进行多个维度的评估，以帮助用户直观的了解自己的睡眠质量与有效睡眠时间。
[0035](2)、用户可以根据自己的睡眠评估结果，制定更加适合自己的睡眠策略及作息时间，以保证次日的精神状态达到最优。
[0036](3)、可以选择仅在使用者的左右额极贴合电极并采集脑电信号，在不影响使用者的正常睡眠的前提下进行睡眠评估。
[0037](4)、共采集8个波段的脑电信号，并计算总功率及各波段的功率占比，使得对睡眠周期的计算与判断更加准确。
[0038](5)、根据睡眠状态的评估结果，用户可选择进行认知行为干预或反馈训练。
附图说明
[0039]图1是本专利技术中一种基于脑电信息的睡眠状态评估方法的一种优选实施例的流程框图；
[0040]图2是本专利技术中能量消耗分析图的实际使用示例图；
[0041]图3是本专利技术中睡眠周期分析图的实际使用示例图；
[0042]图4是本专利技术中抑制指数分析图的实际使用示例图；
[0043]图5是本专利技术中活跃指本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于脑电信息的睡眠状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：获取用户脑电信号；对所述脑电信号进行处理以获得多个预设波段的功率；根据获得的所述功率计算睡眠波段占比；通过所述睡眠波段占比，进行睡眠质量评估及睡眠因子评估，并展示分项数据图表。2.根据权利要求1所述的基于脑电信息的睡眠状态评估方法，其特征在于，在获取所述用户脑电信号时，根据国际10
‑
20系统法所标记的电极位置放置电极。3.根据权利要求2所述的基于脑电信息的睡眠状态评估方法，其特征在于，对所述脑电信号的处理过程包括对脑电信号的放大及滤波。4.根据权利要求3所述的基于脑电信息的睡眠状态评估方法，其特征在于，所述预设波段包括δ波、θ波、低α波、高α波、低β波、高β波、低γ波、中γ波，共计8个波段。5.根据权利要求4所述的基于脑电信息的睡眠状态评估方法，其特征在于，所述睡眠波段占比为各个所述预设波段的功率与全部所述预设波段的总功率的比值。6.根据权利要求5所述的基于脑电信息的睡眠状态评估方法，其特征在于，所述睡眠质量评估包括入睡质量指数、睡中质量指数、总体睡眠质量指数。7.根据权利要求6所述的基于脑电信息的睡眠状态评估方法，其特征在于，所述入睡质量指数＝1000/总功率平均值；所述睡中质量指数＝睡眠时长占比*慢波占比*15/功率平均值，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：褚明礼，
申请(专利权)人：褚明礼，
类型：发明
国别省市：