睡眠质量分析方法及分析装置与流程

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种睡眠质量分析方法及分析装置。

背景技术：

了解和掌握个人的睡眠状况，不仅有助于睡眠障碍患者准确地向医生提供自己的睡眠状况信息，便于医生进行对症医疗；而且，也有助于普通人及时了解自己睡眠状况的异常变化，以便于尽早调整或治疗。

目前常用的睡眠监测装置有通过采集睡眠者的心率等参数来监测睡眠期间的动作，从而分析确定睡眠状况。还有采用重力加速度传感器来监测人体的睡眠情况，由于加速度计只能用于记录被测者的肢体运动，而肢体运动与睡眠状态没有直接关系，因此日常办公、短时午休、夜间看电视、手机等使用场景中，还有在入睡中蚊子叮咬，或其他皮肤瘙痒等，导致佩戴者不自主地抓挠或伸缩，此时睡眠监测产品会因重力加速度传感器的运动而错误的判断佩戴者为未入睡状态，严重影响睡眠质量分析精度。

因此，需要有一种睡眠质量分析方法和分析装置，其分析精度更高、功耗低、计算量少，且存储量要求低、对加速度传感器的要求低、可以分析一天中的多段睡眠或多天的睡眠。

技术实现要素：

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。本发明可以解决穿戴式产品利用三轴加速度传感器就能更精确的自动监测人体在一整天的睡眠情况，以便用户可以了解自己的入睡时间、起床时间、深度睡眠、浅度睡眠、清醒状态的总时间及其在睡眠时间段中的具体时间分布。

为此，本发明的一个目的在于提出一种睡眠质量分析方法，该方法分析精度更高、功耗低、计算量少，且存储量要求低、对加速度传感器的要求低、可以分析一天中的多段睡眠或多天的睡眠。

本发明的另一个目的在于提出一种睡眠质量分析装置。

为达到上述目的，本发明一方面的实施例提出了一种睡眠质量分析方法，包括以下步骤：采集穿戴式设备的重力加速度数据，其中采集模式在快速采样模式、慢速采样模式和低速采样模式之间可切换；对采集的数据进行活动量评估；将活动量和当前日期信息保存到非易失性存储介质；以及对存储的活动量分析，以确定用户的入睡时间、起床时间、深度睡眠、浅度睡眠、清醒状态的时间分布信息。

通过本发明实施例的睡眠质量分析方法，达到了睡眠质量分析精度更高、功耗低、计算量少，且存储量要求低、对加速度传感器的要求低、可以分析一天中的多段睡眠或多天的睡眠的效果。

另外，根据本发明上述实施例的睡眠质量分析方法还可以具有以下附加的技术特征。

可选的，在本发明的一个实施例中，所述快速采样模式的采样频率为31.25Hz、所述慢速采样模式的采样频率为4Hz、所述低速采样模式的采样频率为2Hz,由于可以切换采样频率，故减少了功耗。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述活动量评估有休息状态和运动状态两种状态，当低速采样模式2分钟后进入休息状态；当快速采样模式持续20秒未退出该采样模式时进入运动状态。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述活动量分析步骤为：

S1 将时间段N内的活动量为0的数据置换为251，表示这段时间还没有进行睡眠，暂不纳入睡眠信息中；

S2 将时间段N内的活动量大于等于240，且持续时间不小于N/48的区域标记为活动区域A；

S3 活动区域A的终点为睡眠区域U1的起点，活动区域A的起点为睡眠区域U1的终点；

S4 将睡眠区域U1中只有起点或只有终点的区域删除；

S5 将睡眠区域U1中活动量小于5的区域删除；

S6 将时间段N内睡眠区域U1持续时间最长的区域标记为U2；

S7 将U2的起点作为真正睡眠的起点，将U2的终点作为真正睡眠的终点；

S8 在真正睡眠区域U2中查找深度睡眠、浅度睡眠、清醒状态的区域。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述S8的具体步骤为：

S81将U2中持续时间大于等于N/192，活动量持续等于1的区域标记为B，则区域B为深度睡眠区域；

S82将U2中持续时间大于等于N/288，活动量持续大于40的区域标记为C，则区域C为清醒区域；

S83将U2中，如果深度睡眠区域B和清醒区域C相邻，则将深度睡眠区域B中靠近清醒区域C的2个活动量删除；

S84将U2中深度睡眠区域B和清醒区域C以外的区域标记为D，则区域D为浅睡区域。

为达到上述目的，本发明另一方面的实施例提出了一种睡眠质量分析装置，包括：加速度采集模块、由三轴重力加速度传感器组成，采集穿戴式设备的重力加速度数据；功耗控制模块、控制加速度采集模块的采样频率在快速采样模式、慢速采样模式和低速采样模式之间切换；活动量评估模块，活动量评估模块中维护了两种状态，第一种是运动状态，第二种是休息状态；原始活动量存储模块，用于每2分钟从活动量评估模块获取活动量，并将活动量和当前日期信息保存到非易失性存储介质；分析模块，对存储的活动量分析，以确定用户的入睡时间、起床时间、深度睡眠、浅度睡眠、清醒状态的时间分布信息。

通过本发明实施例的一种睡眠质量分析装置，达到了睡眠质量分析精度更高、功耗低、计算量少，且存储量要求低、对加速度传感器的要求低、可以分析一天中的多段睡眠或多天的睡眠的效果。

另外，根据本发明上述实施例的睡眠质量分析装置还可以具有以下附加的技术特征。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述三轴重力加速度传感器支持0-8倍重力加速度量程。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述三轴重力加速度传感器可以检测到佩戴位置动作变化在2cm以内的微小改变、且可以缓存至少60组加速度样本。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述原始活动量存储模块能够存储0-48小时的活动量。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述快速采样模式的采样频率为31.25Hz、所述慢速采样模式的采样频率为4Hz、所述低速采样模式的采样频率为2Hz。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明一个实施例的睡眠质量分析方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的睡眠质量分析装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的步骤或模块。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的睡眠质量分析方法及分析装置，首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的睡眠质量分析方法。

图1是本发明一个实施例的睡眠质量分析方法的流程图。

在步骤S101中，采集穿戴式设备的重力加速度数据，其中采集模式在快速采样模式、慢速采样模式和低速采样模式之间可切换。

其中快速采样模式的采样频率为31.25Hz、所述慢速采样模式的采样频率为4Hz、所述低速采样模式的采样频率为2Hz。

其中设加速度先入先出队列为F为加速度采样模块中缓存的至少60组加速度样本所组成的队列。每次推入一个样本时，即来原来队列中的所有样本与即将推入的新样本做比较如下：设新推入的样本为。

设原来队列中的样本为 ，其中i=1, 2, 3, …, 60。

设三轴重力加速度传感器X轴上新元素与原来队列中旧元素之差的绝对值： , 其中i=1, 2, 3, …, 60。

设三轴重力加速度传感器Y轴上新元素与原来队列中旧元素之差的绝对值： , 其中i=1, 2, 3, …, 60。

设三轴重力加速度传感器Z轴上新元素与原来队列中旧元素之差的绝对值： , 其中i=1, 2, 3, …, 60。

设 ，

，

，

, 其中是求取最大者。

设为动或不动的阀值，在本实施例中，在8倍重力加速度测量量程情况下，该阀值可设置为3。

当时，由低速采样模式切换为快速采样模式；当 时，由快速采样模式切换为慢速采样模式；当 时保持1分钟及以上时，由慢速采样模式切换为低俗采样模式。由于可以切换采样频率，故减少了功耗。

在步骤S102中，对采集的数据进行活动量评估。

其中活动量评估有休息状态和运动状态两种状态。当低速采样模式2分钟后进入休息状态；当快速采样模式持续20秒未退出该采样模式时进入运动状态。

在步骤S103中，将活动量和当前日期信息保存到非易失性存储介质。

在步骤S104中，对存储的活动量分析，以确定用户的入睡时间、起床时间、深度睡眠、浅度睡眠、清醒状态的时间分布信息。

这里的活动量是用于衡量一段时间内身体的运动量的物理量。活动量一般以1分钟或者2分钟为最小时间计算单元，表示睡眠质量分析的结果。

本实施例中使用1个字节表示活动量，这样可以将输出存储的需求降到最低，一个字节表示设置的范围是0-255。

其中0表示无活动量数据，如在某一天的上午获取当天的活动量，由于下午是将来的时间，则下午的活动量用0表示。

其中1-239，表示真实活动量，1表示静止未动，其他的数值越高表示活动量越大。

其中240-255, 则表示一种标记，例如当前处于运动状态则使用255表示，如果当前正在充电，则使用254表示，如果当前使用心率传感器没有监测到佩戴，则使用253表示。

其中活动量分析步骤为如下。

S1 将时间段N内的活动量为0的数据置换为251，表示这段时间还没有进行睡眠，暂不纳入睡眠信息中。

S2 将时间段N内的活动量大于等于240，且持续时间不小于N/48的区域标记为活动区域A。

S3 活动区域A的终点为睡眠区域U1的起点，活动区域A的起点为睡眠区域U1的终点。

S4 将睡眠区域U1中只有起点或只有终点的区域删除。

本步骤中去掉了不完整的U1区域，这个U1区域很有可能在前一天已经分析过、或者在下一天才需要分析。

S5 将睡眠区域U1中活动量小于5的区域删除。

本步骤的引入是为了将日常办公、短时午休、夜间看电视、手机等使用场景中，还有在入睡中蚊子叮咬，或其他皮肤瘙痒等，导致佩戴者不自主地抓挠或伸缩等短时间的休息或异常休息排除在外。

S6 将时间段N内睡眠区域U1持续时间最长的区域标记为U2。

S7 将U2的起点作为真正睡眠的起点，将U2的终点作为真正睡眠的终点。

S8 在真正睡眠区域U2中查找深度睡眠、浅度睡眠、清醒状态的区域。

其中S8的具体步骤如下。

S81 将U2中持续时间大于等于N/192，活动量持续等于1的区域标记为B，则区域B为深度睡眠区域。

本步骤将所有可疑的深睡区域别出来、识别依据是人体深睡期间、是没有体动特征的。

S82 将U2中持续时间大于等于N/288，活动量持续大于40的区域标记为C，则区域C为清醒区域。

S83 将U2中，如果深度睡眠区域B和清醒区域C相邻，则将深度睡眠区域B中靠近清醒区域C的2个活动量删除。

本步骤中将清醒区域周围2个点不纳入深睡区域、这步骤对深睡区域进行了更新，即人体在连续清醒一段时间后、不可能立刻进入深睡状态。

S84 将U2中深度睡眠区域B和清醒区域C以外的区域标记为D，则区域D为浅睡区域。

上述时间N的单位为小时（h）。

通过本发明实施例的睡眠质量分析方法，达到了睡眠质量分析精度更高、功耗低、计算量少，且存储量要求低、对加速度传感器的要求低、可以分析一天中的多段睡眠或多天的睡眠的效果。

图2是本一个实施例的睡眠质量分析装置的结构示意图。

如图2所示，该睡眠质量分析装置10包括：加速度采集模块100、功耗控制模块200、活动量评估模块300、原始活动量存储模块400和分析模块500。

其中，加速度采集模块100由三轴重力加速度传感器组成，采集穿戴式设备的重力加速度数据。

三轴重力加速度传感器支持0-8倍重力加速度量程。

三轴重力加速度传感器可以检测到佩戴位置动作变化在2cm以内的微小改变、且可以缓存至少60组加速度样本。

三轴重力加速度传感器至少可以支持8位分辨率。

其中，功耗控制模块200控制加速度采集模块的采样频率在快速采样模式、慢速采样模式和低速采样模式之间切换。

快速采样模式的采样频率为31.25Hz、所述慢速采样模式的采样频率为4Hz、所述低速采样模式的采样频率为2Hz。由于可以切换采样频率，大大减少了设备的功耗。

其中，活动量评估模块300维护了两种状态，第一种是运动状态，第二种是休息状态，当低速采样模式2分钟后进入休息状态，当快速采样模式持续20秒未退出该采样模式时进入运动状态。

其中，原始活动量存储模块400用于每2分钟从活动量评估模块获取活动量，并将活动量和当前日期信息保存到非易失性存储介质。

原始活动量存储模块400能够存储0-48小时的活动量。

分析模块500，对存储的活动量分析，以确定用户的入睡时间、起床时间、深度睡眠、浅度睡眠、清醒状态的时间分布信息。

通过本发明实施例的一种睡眠质量分析装置，达到了睡眠质量分析精度更高、功耗低、计算量少，且存储量要求低、对加速度传感器的要求低、可以分析一天中的多段睡眠或多天的睡眠的效果。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。