一种睡眠数据监测方法、装置、终端设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种睡眠数据监测方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：实时采集待测用户的脑电数据以及血氧数据，并基于所述脑电数据与所述血氧数据，确定所述待测用户的当前睡眠状态；当所述当前睡眠状态为入睡状态，则获取所述待测用户的入睡时长，并基于所述入睡时长与所述当前睡眠状态所对应的睡眠分期信息，所述睡眠分期信息用于反映所述待测用户所处的睡眠阶段；获取所述睡眠分期信息所对应的呼吸参考数据与心率参考数据，并根据所述呼吸参考数据与所述心率参考数据，得到睡眠数据。本发明专利技术可基于脑电数据和血氧数据来自动检测出睡眠数据，提高了监测效率。提高了监测效率。提高了监测效率。

【技术实现步骤摘要】
一种睡眠数据监测方法、装置、终端设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及睡数据监测
，尤其涉及一种睡眠数据监测方法、装置、终端设备及存储介质。

技术介绍

[0002]多导睡眠监测(Polysomnography，PSG)是进行睡眠医学研究的基本技术，是用于评价睡眠相关病理、生理和睡眠结构的标准手段，是判断清醒或睡眠的客观检查，检测指标最终都会反映在纸质报告上。但是，现在的多导睡眠监测方式在对数据数据的分析上还存在一定的缺陷，比如存在无法准确睡眠数据的问题以及监测效率不高的问题。
[0003]因此，现有技术还有待改进和提高。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种睡眠数据监测方法、装置、终端设备及存储介质，旨在解决现有技术中多导睡眠监测方式存在无法准确睡眠数据的问题以及监测效率不高的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0006]第一方面，本专利技术提供一种睡眠数据监测方法，其中，所述方法包括：
[0007]实时采集待测用户的脑电数据以及血氧数据，并基于所述脑电数据与所述血氧数据，确定所述待测用户的当前睡眠状态；
[0008]当所述当前睡眠状态为入睡状态，则获取所述待测用户的入睡时长，并基于所述入睡时长与所述当前睡眠状态所对应的睡眠分期信息，所述睡眠分期信息用于反映所述待测用户所处的睡眠阶段；
[0009]获取所述睡眠分期信息所对应的呼吸参考数据与心率参考数据，并根据所述呼吸参考数据与所述心率参考数据，得到睡眠数据，其中，所述呼吸参考数据与心率参考数据分别包括不同时间所对应的呼吸数据与心率数据。
[0010]在一种实现方式中，所述基于所述脑电数据与所述血氧数据，确定所述待测用户的当前睡眠状态，包括：
[0011]获取预设的睡眠分析模型，所述睡眠分析模型预先基于历史脑电数据与历史血氧数据训练得到；
[0012]将所述脑电数据与所述血氧数据，输入至所述睡眠分析模型，并基于所述睡眠分析模型输出与所述脑电数据以及所述血氧数据对应的当前睡眠状态。
[0013]在一种实现方式中，所述将所述脑电数据与所述血氧数据，输入至所述睡眠分析模型，并基于所述睡眠分析模型输出与所述脑电数据以及所述血氧数据对应的当前睡眠状态，包括：
[0014]基于所述脑电数据，绘制脑电波动图，所述脑电波动图中反映了所述脑电数据在不同时刻下的波动情况；
[0015]基于所述血氧数据，绘制血氧变化图，所述血氧变化图中反映了所述血氧数据在不同时刻下的变化情况；
[0016]分别确定所述脑电波动图与所述血氧变化图中每一个时刻对应的脑电目标点与血氧目标点；
[0017]获取相邻两个脑电目标点之间的第一线段与相邻两个血氧目标点之间的第二线段，并确定所述第一线段的第一斜率绝对值以及所述第二线段的第二斜率绝对值；
[0018]通过所述睡眠分析模型根据所述第一斜率绝对值与所述第二斜率绝对值，确定所述当前睡眠状态。
[0019]在一种实现方式中，所述通过所述睡眠分析模型根据所述第一斜率绝对值与所述第二斜率绝对值，确定所述当前睡眠状态，包括：
[0020]分别将所述第一斜率绝对值与预设的第一斜率阈值进行比较，以及将所述第二斜率绝对值与预设的第二斜率阈值进行比较，得到所述第一斜率绝对值大于所述第一斜率阈值的第一个数以及所述第二斜率绝对值大于所述第二斜率阈值的第二个数；
[0021]基于所述第一个数与所述第二个数，确定所述当前睡眠状态。
[0022]在一种实现方式中，所述基于所述第一个数与所述第二个数，确定所述当前睡眠状态，包括：
[0023]若所述第一个数与所述第二个数均大于预设的个数阈值，则确定所述当前睡眠状态为入睡状态；
[0024]若所述第一个数与所述第二个数中任意一个小于所述个数阈值，确定所述当前睡眠状态为清醒状态。
[0025]在一种实现方式中，所述当所述当前睡眠状态为入睡状态，则获取所述待测用户的入睡时长，并基于所述入睡时长与所述当前睡眠状态所对应的睡眠分期信息，包括：
[0026]当所述当前睡眠状态为入睡状态，则获取历史睡眠习惯数据，并基于所述历史睡眠习惯数据确定所述待测用户的平均睡眠时长；
[0027]基于所述入睡时长与所述平均睡眠时长，确定时长占比；
[0028]基于所述时长占比，确定所述睡眠分期信息。
[0029]在一种实现方式中，所述根据所述呼吸参考数据与所述心率参考数据，得到睡眠数据，包括：
[0030]获取当前时间信息，并将所述当前时间信息与所述呼吸参考数据与所述心率参考数据进行匹配，得到所述当前时间信息对应的目标呼吸数据与目标心率数据；
[0031]将所述目标呼吸数据与所述目标心率数据作为所述睡眠数据。
[0032]第二方面，本专利技术实施例还提供一种睡眠数据监测装置，其中，所述装置包括：
[0033]当前睡眠状态确定模块，用于实时采集待测用户的脑电数据以及血氧数据，并基于所述脑电数据与所述血氧数据，确定所述待测用户的当前睡眠状态；
[0034]当前睡眠状态分期模块，用于当所述当前睡眠状态为入睡状态，则获取所述待测用户的入睡时长，并基于所述入睡时长与所述当前睡眠状态所对应的睡眠分期信息，所述睡眠分期信息用于反映所述待测用户所处的睡眠阶段；
[0035]睡眠数据确定模块，用于获取所述睡眠分期信息所对应的呼吸参考数据与心率参考数据，并根据所述呼吸参考数据与所述心率参考数据，得到睡眠数据，其中，所述呼吸参
考数据与心率参考数据分别包括不同时间所对应的呼吸数据与心率数据。
[0036]第三方面，本专利技术实施例还提供一种终端设备，其中，所述终端设备包括存储器、处理器及存储在存储器中并可在处理器上运行的睡眠数据监测程序，处理器执行睡眠数据监测程序时，实现上述方案中任一项的睡眠数据监测方法的步骤。
[0037]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，计算机可读存储介质上存储有睡眠数据监测程序，所述睡眠数据监测程序被处理器执行时，实现上述方案中任一项所述的睡眠数据监测方法的步骤。
[0038]有益效果：与现有技术相比，本专利技术提供了一种睡眠数据监测方法，首先，本专利技术首先实时采集待测用户的脑电数据以及血氧数据，并基于所述脑电数据与所述血氧数据，确定所述待测用户的当前睡眠状态。然后，当所述当前睡眠状态为入睡状态，则获取所述待测用户的入睡时长，并基于所述入睡时长与所述当前睡眠状态所对应的睡眠分期信息，所述睡眠分期信息用于反映所述待测用户所处的睡眠阶段。然后，获取所述睡眠分期信息所对应的呼吸参考数据与心率参考数据，并根据所述呼吸参考数据与所述心率参考数据，得到睡眠数据。本专利技术可基于脑电数据和血氧数据来确定睡眠分期信息，然后自动检测出睡眠数据，不但提高了监测准确率，还提高了监测效率。
附图说明
[0039]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种睡眠数据监测方法，其特征在于，所述方法包括：实时采集待测用户的脑电数据以及血氧数据，并基于所述脑电数据与所述血氧数据，确定所述待测用户的当前睡眠状态；当所述当前睡眠状态为入睡状态，则获取所述待测用户的入睡时长，并基于所述入睡时长与所述当前睡眠状态所对应的睡眠分期信息，所述睡眠分期信息用于反映所述待测用户所处的睡眠阶段；获取所述睡眠分期信息所对应的呼吸参考数据与心率参考数据，并根据所述呼吸参考数据与所述心率参考数据，得到睡眠数据，其中，所述呼吸参考数据与心率参考数据分别包括不同时间所对应的呼吸数据与心率数据。2.根据权利要求1所述的睡眠数据监测方法，其特征在于，所述基于所述脑电数据与所述血氧数据，确定所述待测用户的当前睡眠状态，包括：获取预设的睡眠分析模型，所述睡眠分析模型预先基于历史脑电数据与历史血氧数据训练得到；将所述脑电数据与所述血氧数据，输入至所述睡眠分析模型，并基于所述睡眠分析模型输出与所述脑电数据以及所述血氧数据对应的当前睡眠状态。3.根据权利要求2所述的睡眠数据监测方法，其特征在于，所述将所述脑电数据与所述血氧数据，输入至所述睡眠分析模型，并基于所述睡眠分析模型输出与所述脑电数据以及所述血氧数据对应的当前睡眠状态，包括：基于所述脑电数据，绘制脑电波动图，所述脑电波动图中反映了所述脑电数据在不同时刻下的波动情况；基于所述血氧数据，绘制血氧变化图，所述血氧变化图中反映了所述血氧数据在不同时刻下的变化情况；分别确定所述脑电波动图与所述血氧变化图中每一个时刻对应的脑电目标点与血氧目标点；获取相邻两个脑电目标点之间的第一线段与相邻两个血氧目标点之间的第二线段，并确定所述第一线段的第一斜率绝对值以及所述第二线段的第二斜率绝对值；通过所述睡眠分析模型根据所述第一斜率绝对值与所述第二斜率绝对值，确定所述当前睡眠状态。4.根据权利要求3所述的睡眠数据监测方法，其特征在于，所述通过所述睡眠分析模型根据所述第一斜率绝对值与所述第二斜率绝对值，确定所述当前睡眠状态，包括：分别将所述第一斜率绝对值与预设的第一斜率阈值进行比较，以及将所述第二斜率绝对值与预设的第二斜率阈值进行比较，得到所述第一斜率绝对值大于所述第一斜率阈值的第一个数以及所述第二斜率绝对值大于所述第二斜率阈值的第二个数；基于所述第一个数与所述第二个数，确定所述当前睡眠状态。5.根据权利要求4所述的睡眠数据监测方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩璧丞，
申请(专利权)人：浙江强脑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：