一种睡眠质量数据库建立方法以及使用所述数据库的系统技术方案

本发明专利技术涉及一种睡眠质量数据库建立方法以及使用所述数据库的系统。现有睡眠引导用数据库的关联因素不足，无法满足使用需求。本发明专利技术将各类目标人群对应的敏感因素以及与敏感因素对应的敏感生理指标进行记录并形成数据库。数据库能通过记录目标人群的敏感因素为用户提供助眠方向参考，再通过记录敏感因素的敏感生理指标来为用户提供助眠的方式参考，由此为用户提供精确的干预操作，提升助眠效果。提升助眠效果。

【技术实现步骤摘要】
一种睡眠质量数据库建立方法以及使用所述数据库的系统


[0001]本专利技术涉及睡眠领域，具体涉及一种睡眠质量数据库建立方法以及使用所述数据库的系统。

技术介绍

[0002]睡眠质量是由不同关联因素组成的综合概念，通常包括睡眠时间、睡眠稳定性等方面。睡眠质量各关联因素之间既相关又存在差异，睡眠质量差的个体，并不一定在所有的睡眠质量关联因素上都表现的很差。例如青少年通常会因为睡前天马行空的思绪导致入睡困难，可是一旦睡着就可以睡得很深很稳定，而老年人更常见睡眠过程的浅眠、多梦、早醒等问题。
[0003]影响睡眠质量各个关联因素间的敏感生理指标也有所不同。入睡时，身体和精神的双重放松是入睡的必要前提；睡眠过程中的稳定性则是主要受到睡眠驱力的影响，其中前半夜的睡眠驱力主要来自白天学习、工作、运动等活动中累积消耗的疲惫程度，而后半夜的睡眠驱力主要受生物钟的影响。因此，找准睡眠质量出问题的敏感因素以及对应不同敏感因素的敏感生理指标，才能针对性的进行干预，从而有效地改善睡眠质量。但现有技术存在两方面的不足：一是尚未从入睡、睡中、睡后三个角度全面评估睡眠质量，二是尚未从白天、入睡时、睡中三个角度全面评估睡眠质量的影响因素，这就导致现有的数据库无法精确提供与用户匹配的敏感因素和敏感生理指标，进而无法对用户的睡眠进行干预引导，甚至会出现影响睡眠质量的效果，导致使用体验较差。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术的不足，本专利技术提供一种睡眠质量数据库建立方法以及使用所述数据库的系统，通过对目标人群采集的基础生理数据采集进行计算统计分析获得与各关联因素对应的权重系数、理论参考值来获得敏感生理指标和敏感因素，有效提升引导用户入眠的效果，提升使用体验。
[0005]本专利技术通过以下方式实现：一种数据库建立方法，划定目标人群，设定影响目标人群睡眠的关联因素，并对目标人群内各样本进行基础生理数据采集；同类目标人群具有相似的敏感因素和敏感生理指标，通过对目标人群内的大量样本采集基础生理数据来对该目标人群的敏感因素和敏感生理指标进行统计学分析，进而为获得该目标人群的敏感因素和敏感生理指标提供依据；
[0006]针对目标人群，利用采集的基础生理数据通过计算与各关联因素对应的权重系数，进而获得与各关联因素对应的理论参考值，各关联因素通过权重系数排序获得敏感生理指标；计算对各关联因素的基础生理数据对应的权重系数，利用权重系数的大小来获得各基础生理数据与目标人群睡眠相关性的关联度，进而获得各关联因素的敏感生理指标，为调节各关联因素提供干预方式参考；
[0007]利用所述理论参考值计算与各关联因素对应的排查范围，统计理论参考值落入排
查范围的比例并排序，以从各关联因素中获得与该目标人群对应的敏感因素；利用理论参考值来计算目标人群对应各关联因素的排查范围，并根据理论参考值的分布情况判定各关联因素的稳定性，进而获得与目标人群对应的敏感因素。
[0008]将各类目标人群对应的敏感因素以及与敏感因素对应的敏感生理指标进行记录并形成数据库。数据库能通过记录目标人群的敏感因素为用户提供助眠方向参考，再通过记录敏感因素的敏感生理指标来为用户提供助眠的方式参考，由此为用户提供精确的干预操作，提升助眠效果。
[0009]作为优选，通过以下步骤建立数据库：
[0010]第一步，对目标人群内的各样本进行基础生理数据采集，并形成连续的单元数据包，所述单元数据包内包括多种基础生理数据，所述基础生理数据通过i进行依次编号；具体地，对各样本进行8小时的整夜睡眠监测实验，实验开始前记录被试白天消耗的能量，同时在整夜监测过程中使用监测设备监测同质性群体中所有人的脑电、肌电、眼电、心率、呼吸频率、皮电、皮温、血氧饱和度、心率变异性、核心体温等，为后续计算提供数据支持。所述基础生理数据通过i进行依次编号，使得各基础生理数据可通过编号i表达。
[0011]第二步，根据连续的单元数据包对该样本的睡眠过程进行阶段划分，并计算获得多种关联因素的实际检测值，所述关联因素通过j进行依次编号。具体地，使用美国睡眠医学会(AASM)发布的睡眠分期标准对整夜睡眠进行阶段划分，包括入睡潜伏期SOL、浅睡N1期、浅睡N2期、深睡N3期、快速眼动REM期、微觉醒期WK、以及睡醒但未起床期GU；通过对阶段划分后的基础生理数据进行统计和计算来获得多种关联因素以及对应的实际检测值，以此形成多个关联因素，为后续使用提供参考。关联因素设置的数量越多，则获得的敏感因素与影响用户睡眠质量的实际因素相接近，进而能为用户提供更准确的助眠引导。所述关联因素通过j进行依次编号，使得各关联因素通过编号j表达。
[0012]第三步，通过权重公式计算与各关联因素对应的权重系数，通过对权重系数从大到小排序并将与最大权重系数对应基础生理数据设定为与该关联因素对应的敏感生理指标。通过实际检测值以及与各关联因素对应的基础生理数据来计算获得与各关联因素对应的权重系数，通过对权重系数进行大小排序来表示对应基础生理数据与对应关联因素间的关联度大小，由此获得为与该关联因素对应的敏感生理指标，为有效调节该关联因素提供方式指导。
[0013]第四步，与各关联因素对应的实际检测值和权重系数通过误差公式计算获得误差项。第五步，所述误差项和权重系数通过误差公式计算获得与各关联因素对应的理论参考值。通过正向使用误差公式计算获得误差项，再通过反向使用误差公式来获得理论参考值，为确定目标人群的敏感因素提供支持。
[0014]第六步，与目标人群内各关联因素的理论参考值对应的累加平均数和标准差第七步，获得排查范围统计目标人群内同一关联因素y
j
’
超出所述排查范围的数量并按大小排序，将数量最大的关联因素设定为该目标人群的敏感因素。通过计算获得排查范围来对目标人群内同一关联因素y
j
’
超出所述排查范围的数量进行统计，当对应关联因素内各样本的y
j
’
超出排查范围数量越多时，说明该目标人群的该关联因素不稳定，通过对各关联因素超出数量进行排序来获得该目标人群中最不稳定的关联因
素，并将该关联因素设定为敏感因素，为助眠提供方向参考。
[0015]第八步，重复第一步至第七步，将与不同目标人群对应的敏感因素以及与所述敏感因素对应的敏感生理指标和理论参考值分组录入并形成数据库。通过对不同目标人群进行上述操作并获得对应的敏感因素以及与所述敏感因素对应的敏感生理指标和理论参考值，为属于不同目标人群的用户均能提供数据支持。
[0016]作为优选，在第一步中，所述基础生理数据包括肌电EMG
j
、心率HB
j
、呼吸频率RESP
j
、皮电SC
j
、皮温ST
j
、血氧饱和度SPO
j
、心率变异性HRV
j
、核心体温TEP
j
、以及白天消耗的卡路里ENG中的一种或多种，各关联因素会与不同种类的基础本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据库建立方法，其特征在于，划定目标人群，设定影响目标人群睡眠的关联因素，并对目标人群内各样本进行基础生理数据采集；针对目标人群，利用采集的基础生理数据通过计算与各关联因素对应的权重系数，进而获得与各关联因素对应的理论参考值；各关联因素通过权重系数排序获得敏感生理指标；利用所述理论参考值计算与各关联因素对应的排查范围，统计理论参考值落入排查范围的比例并排序，以从各关联因素中获得与该目标人群对应的敏感因素；将各类目标人群对应的敏感因素以及与敏感因素对应的敏感生理指标进行记录并形成数据库。2.根据权利要求1所述的一种数据库建立方法，其特征在于，通过以下步骤建立数据库：第一步，对目标人群内的各样本进行基础生理数据采集，并形成连续的单元数据包，所述单元数据包内包括多种基础生理数据，所述基础生理数据通过i进行依次编号；第二步，根据连续的单元数据包对该样本的睡眠过程进行阶段划分，并计算获得多种关联因素的实际检测值，所述关联因素通过j进行依次编号；第三步，通过权重公式计算与各关联因素对应的权重系数，通过对权重系数从大到小排序并将与最大权重系数对应基础生理数据设定为与该关联因素对应的敏感生理指标；第四步，与各关联因素对应的实际检测值和权重系数通过误差公式计算获得误差项；第五步，所述误差项和权重系数通过误差公式计算获得与各关联因素对应的理论参考值；第六步，与目标人群内各关联因素的理论参考值对应的累加平均数和标准差第七步，获得排查范围统计目标人群内同一关联因素y
j
’
超出所述排查范围的数量并按大小排序，将数量最大的关联因素设定为该目标人群的敏感因素；第八步，重复第一步至第七步，将与不同目标人群对应的敏感因素以及与所述敏感因素对应的敏感生理指标和理论参考值分组录入并形成数据库。3.根据权利要求2所述的一种数据库建立方法，其特征在于，在第一步中，所述基础生理数据包括肌电EMG
j
、心率HB
j
、呼吸频率RESP
j
、皮电SC
j
、皮温ST
j
、血氧饱和度SPO
j
、心率变异性HRV
j
、核心体温TEP
j
、以及白天消耗的卡路里ENG中的一种或多种。4.根据权利要求2所述的一种数据库建立方法，其特征在于，在第二步中，通过分析单元数据包将样本的睡眠过程划分为入睡潜伏期、浅睡N1期、浅睡N2期、深睡N3期、快速眼动REM期、微觉醒WK、睡醒但未起床GU期，所述入睡潜伏期包括脑波频率在26
‑
30HZ的入睡潜伏第一阶段SOL1、脑波频率在20
‑
25HZ的入睡潜伏第二阶段SOL2、脑波频率在14
‑
19HZ的入睡潜伏期第三阶段SOL3以及脑波频率在8
‑
13HZ的入睡潜伏第四阶段SOL4。5.根据权利要求4所述的一种数据库建立方法，其特征在于，各关联因素为目标人群内各样本对应数据的累加平均值。
6.根据权利要求5所述的一种数据库建立方法，其特征在于，所述关联因素包括入睡潜伏期SOL的总时间T
sol
、入睡潜伏第一阶段时长T
s1
、入睡潜伏第二阶段时长T
s2
、入睡潜伏期第三阶段时长T
s3
以及入睡潜伏第四阶段时长T
s4
；或者，所述关联因素包括浅睡N1期总时长T
N1
、浅睡...

【专利技术属性】
技术研发人员：鄢姬铃，许晏，
申请(专利权)人：杭州云睡吧健康管理有限公司，
类型：发明
国别省市：