睡眠呼吸趋势检测及辅助调节方法、系统和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供睡眠呼吸趋势检测及辅助调节方法、系统和装置，对睡眠呼吸动力学趋势信号进行识别和提取，通过睡眠呼吸动力学趋势特征、睡眠呼吸趋势强度和睡眠呼吸趋势强度曲线实现了睡眠呼吸趋势行为的科学量化评价；通过对用户睡眠状态和睡眠呼吸趋势行为的预测分析，生成睡眠呼吸趋势辅助调节策略并发送给睡眠呼吸调控设备，能够动态地优化和提高睡眠呼吸调控设备的效率效能；最后，通过开睡眠呼吸趋势检测量化和动态策略生成，实现了用户睡眠呼吸趋势的个性化、精准动态的辅助调节，能够提高用户睡眠质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及睡眠呼吸检测评价及辅助调节领域，特别涉及一种睡眠呼吸趋势检测及辅助调节方法、系统和装置。

技术介绍

1、呼吸是人类维持正常的生理功能的最基本需要。人类呼吸行为是节律性的，是个吸进氧气、呼出二氧化碳的周期性过程。在不同强度运动、不同静息态、不同睡眠时期等多种状态下，人呼吸的深浅强度、呼吸模式都不一样，深浅强度基线和趋势也不一样。在运动、静息等清醒状态下，较强的自主神经调控能力和人的自主意识行为，能够很好的调节呼吸行为；而人在睡眠中，缺乏自主意识能力，整个呼吸行为调节能力都严重依赖于生理器官的基本功能状态能力，同时也受到睡眠体位、睡眠环境等影响；睡眠呼吸深浅强度基线或趋势，是呼吸相关生理器官的基本的、长期的功能状态能力的一个重要衡量指标。

2、目前，睡眠呼吸行为检测评估的技术方案主要集中在呼吸事件检测和统计分析，缺乏对睡眠呼吸深浅强度基线、睡眠呼吸趋势规律行为、趋势强度和趋势行为发展做出明确定义或量化。此外，现有睡眠呼吸调控设备通常与睡眠呼吸检测设备独立分离，大多睡眠呼吸调控设备能够联网反馈调控参数但仍使用离线的预设程序控制完成设备反本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种睡眠呼吸趋势检测及辅助调节方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集获取用户睡眠过程的睡眠呼吸行为信号和睡眠体位信息，得到第一睡眠呼吸信号的具体步骤还包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于, 所述第一睡眠呼吸信号至少包括所述睡眠呼吸生理信号和所述睡眠体位信号；其中，所述睡眠呼吸生理信号至少包括口鼻温度监测信号、鼻压力监测信号、口鼻CO2监测信号、胸腹呼吸运动信号、心电衍生呼吸信号、咽喉肌电信号的任一项，所述睡眠体位信号至少包括睡姿方向信号、睡姿角度信号。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种睡眠呼吸趋势检测及辅助调节方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集获取用户睡眠过程的睡眠呼吸行为信号和睡眠体位信息，得到第一睡眠呼吸信号的具体步骤还包括：

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于, 所述第一睡眠呼吸信号至少包括所述睡眠呼吸生理信号和所述睡眠体位信号；其中，所述睡眠呼吸生理信号至少包括口鼻温度监测信号、鼻压力监测信号、口鼻co2监测信号、胸腹呼吸运动信号、心电衍生呼吸信号、咽喉肌电信号的任一项，所述睡眠体位信号至少包括睡姿方向信号、睡姿角度信号。

4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于, 所述根据睡眠体位信号，对所述第一睡眠呼吸信号进行信号处理和幅值调整，得到第二睡眠呼吸信号的具体步骤还包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于, 所述信号处理至少包括模数转换、重采样、重参考、去伪迹、信号矫正、降噪、工频陷波、低通滤波、高通滤波、带通滤波、均值滤波、平滑处理和信号时窗分割任一项；其中，所述信号时窗分割具体为以预设长度时间窗口、预设平移时间步长对目标信号进行连续时窗分割。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述睡眠呼吸动力学信号具体为描述睡眠呼吸连续强弱变化的动力学曲线，至少包括口鼻温度动力学信号、鼻压力动力学信号、口鼻co2动力学信号、胸腹呼吸运动动力学信号、心电衍生呼吸动力学信号、咽喉肌电动力学信号的任一项。

7.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述幅值调整具体为根据预设调整策略，结合用户的睡姿方向和睡姿角度，来调整所述睡眠呼吸动力学信号的幅值，从而实现对不同睡眠体位的睡眠呼吸行为的统一观察分析；其中，所述预设调整策略至少包括常数系数修正、线性系数修正、非线性系数修正的任一项。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二睡眠呼吸信号进行时序信号分解和/或时频分析，得到睡眠呼吸动力学趋势信号并经信号特征分析得到睡眠呼吸动力学趋势特征的具体步骤还包括：

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述时序信号分解的方法至少包括时间序列分解、经验模态分解、变分模态分解、局域均值分解、小波变换、小波包变换、时频变换、去趋势分析、主成分分析、独立成分分析、波形分析和数值拟合，及他们的进化变种方法中的任一项；所述时频分析的方法至少包括时频变换、时域滤波和频域滤波中的任一项。

10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述信号特征分析至少包括数值特征分析、包络特征分析、时频特征分析、非线性特征分析中任一项；其中，所述数值特征至少包括平均值、均方根、最大值、最小值、方差、标准差、变异系数、峰度和偏度中任一项，所述非线性特征至少包括熵特征、分形特征和复杂度特征中任一项。

11.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述睡眠呼吸动力学趋势特征具体为描述睡眠呼吸动力学信号或睡眠呼吸生理行为的信号基线水平或变化趋势方向；所述睡眠呼吸动力学趋势特征至少包括所述第二睡眠呼吸信号和所述睡眠呼吸动力学趋势信号的信号特征、睡眠呼吸频率及曲线、睡眠呼吸趋势强度、睡眠呼吸趋势强度曲线中一项或多项。

12.如权利要求8或...

【专利技术属性】
技术研发人员：何将，董璐，李临安，谢友，
申请(专利权)人：安徽星辰智跃科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：