睡眠监护系统和监护方法
【专利摘要】本发明提供了一种睡眠监护系统，包括：智能终端，用于记录睡眠环境声音并识别鼾声；睡眠监护器，包括与所述智能终端无线通讯的无线模块、从无线模块接收信号或者向其发送信号的控制器、用于监测睡眠者姿态并将姿态信号传递给所述控制器的姿态传感器、受所述控制器控制产生刺激信号的电脉冲模块、与所述电脉冲模块电气连接的电极、为所述睡眠监护器提供电能的电源模块。本发明还提供了一种睡眠监护方法。本发明能够更精确地识别鼾声、对睡眠者打鼾进行防治。
【专利说明】睡眠监护系统和监护方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及医学领域，具体涉及睡眠监护系统和监护方法。
【背景技术】
[0002]打鼾不但对睡眠者生活质量有影响，也严重威胁其健康和生命，对他人的妨害也是众所周知的。为此，科技工作者设计了大量的止鼾药物和器械，但都或多或少存在不足之处，目前仍然没有达到应有的应用效果。打鼾重在预防，医学上认为通过睡姿调整可以较好避免打鼾，主要是采取侧卧位睡眠姿势，尤以右侧卧位为宜，避免了在睡眠时舌、软腭、悬雍垂松弛后坠，加重上气道堵塞。因此，实时有效监控打鼾患者的睡眠状况，及时调整打鼾者睡姿，能有效减轻和避免打鼾，给自身和亲友带来更好的睡眠质量和生活质量。
[0003]现有可穿戴的睡眠监护或止鼾的电子系统，基本都是单一装置，通过简单监护单一频带的声音的强度，作为打鼾行为的判断依据。例如在申请公布号:CN102860840A、发明名称为“无线睡眠呼吸监测器”的中国专利申请中，公开了一种睡眠监测方案，该方案中通过一个数据采集装置来采集心音/呼吸音，然后通过蓝牙发送到手持终端，在通过音频、震动方式将舒睡者唤醒。采用该方案防治打鼾时存在3个致命问题:
[0004]1、鼾声的判断手段太简单，容易因其他噪音误判；
[0005]2、由于数据采集装置能够采集到信号的前提是声音大小足够，因此除了判断失准夕卜，还存在因佩戴在身上容易被被褥遮盖或者因睡眠者翻身使数据采集装置脱落而失效的问题。
[0006]3、打鼾时人一般是处于深睡眠状态，而人在浅睡眠状态已经可以自主调整自己的姿态来避免不适的感觉，但现有产品和技术却因对鼾声判断不够及时，基本只是在睡眠者打鼾后再刺激监护对象，将监护对象从深睡眠状态直接刺激而苏醒，不是只刺激到浅睡眠状态，因此使人感觉痛苦，影响睡眠质量。
【发明内容】
[0007]本发明的目的是部分或者全部克服上述问题，提供一种能够更精确地识别鼾声、对睡眠者打鼾进行防治的睡眠监护系统和监护方法。
[0008]为实现上述目的，本发明的实施例提供了如下技术方案:
[0009]一种睡眠监护系统，包括:智能终端，用于采集、记录睡眠环境声音并识别鼾声；睡眠监护器，包括与所述智能终端无线通讯的无线模块、从无线模块接收信号或者向其发送信号的控制器、用于监测睡眠者姿态并将姿态信号传递给所述控制器的姿态传感器、受所述控制器控制产生刺激信号的电脉冲模块、与所述电脉冲模块电气连接的电极、为所述睡眠监护器提供电能的电源模块。
[0010]优选地，所述电源模块具有稳压和充电管理电路。
[0011]一种睡眠监护系统，包括:智能终端，用于记录睡眠环境声音并识别鼾声；睡眠监护器，包括与所述智能终端无线通讯的无线模块、从无线模块接收信号或者向其发送信号的控制器、用于监测睡眠者姿态并将姿态信号传递给所述控制器的姿态传感器、受所述控制器控制产生刺激信号的电脉冲模块、与所述电脉冲模块电气连接的电极、为所述睡眠监护器提供电能的电源模块。
[0012]优选地，所述电源模块具有稳压和充电管理电路。
[0013]一种睡眠监护方法，包括:采用智能终端记录睡眠环境声音并进行鼾声识别；当识别到鼾声时，所述智能终端向睡眠监护器发送信号使得所述睡眠监护器向睡眠者施加刺激信号；所述睡眠监护器监测睡眠者是否进行了睡姿调整，如果已经进行了睡姿调整并且所述智能终端不再识别到鼾声，停止施加刺激信号，否则继续施加刺激信号。
[0014]优选地，在进行鼾声识别以前，还存在自学习阶段，在所述自学习阶段中所述智能终端对所记录的睡眠环境声音进行标注，从而识别出鼾声。
[0015]优选地，在自学习阶段中，所述智能终端还通过机器学习和模型训练来优化鼾声识别效果。
[0016]优选地，所述睡眠监护器接收到所述智能终端的信号时，被唤醒进入工作状态，否则处于休眠状态。
[0017]优选地，当睡眠者已经进行了睡姿调整但所述智能终端仍识别到鼾声时，逐步减弱所述刺激信号的强度。
[0018]优选地，在自学习阶段中，所述智能终端还对鼾声和睡姿进行匹配。
[0019]优选地，当所述睡眠监护器监测到与鼾声匹配的睡姿时，向睡眠者施加刺激信号。
[0020]优选地，当所述睡眠监护器监测到与鼾声匹配的睡姿同时所述智能终端未识别到鼾声时，向睡眠者施加的刺激信号的强度低于识别到鼾声时向睡眠者施加的刺激信号的强度。
[0021]由于利用与睡眠监护器无线通讯的智能终端来记录睡眠环境声音并识别鼾声，因此能够将智能终端置于远离被监护的睡眠者的位置，鼾声强度的采集不会受到干扰，从而解决了因被褥遮盖而识别失效的问题。
[0022]应用本发明的方法，将睡眠者的睡姿调整信息引入到监护控制中，能够促使睡眠者一直调整睡姿直至合适的姿势，从而使睡眠者保持在浅睡眠状态下实现自行调整，避免持续打鼾。
[0023]进一步地，在自学习过程中，例如通过人工标注的方式，智能终端对所记录的睡眠环境声音进行标注，能够通过标注识别出多个频带的鼾声，不仅提高了鼾声识别的准确度，而且使得监护系统进行鼾声识别时对鼾声强度的依赖性降低，提高了鼾声识别的及时性，这对于经常变换鼾声和鼾声初始阶段较弱的睡眠者是有利的。
[0024]进一步地，在标注出多个频带的鼾声后，运用智能语音技术进行机器学习与模型训练，能够进一步优化鼾声识别效果。
[0025]进一步地，只有智能终端识别到鼾声并向睡眠监护器发送信号后，睡眠监护器才被唤醒进入工作状态，降低了能耗。
[0026]进一步地，当睡眠者受到刺激进行了睡姿调整后，虽然仍然存在打鼾，但此时睡眠者已经进入浅睡眠状态，此时逐步减弱刺激信号的强度能够避免睡眠者苏醒，对于保证良好的睡眠质量是有利的。
[0027]进一步地，将鼾声与睡姿进行匹配，能够更好地识别出在哪些睡姿情况下更容易打鼾，易于提前采取预防性措施。
[0028]进一步地，当睡眠监护器监测到与鼾声匹配的睡姿时，虽然此时智能终端未识别到鼾声，也就是说睡眠者还未开始打鼾，此时仍然向睡眠者施加刺激信号促使睡眠者改变睡姿是有利的，这能够在很大程度上提前预防打鼾的发生。
[0029]进一步地，当睡眠监护器监测到与鼾声匹配的睡姿，但睡眠者还未打鼾时，证明睡眠者是处于浅睡眠状态，此时向睡眠者施加的一个较弱的刺激信号的强度有利于保证睡眠质量。
【专利附图】
【附图说明】
[0030]接下来将结合附图对本发明的具体实施例作进一步详细说明，其中:
[0031]图1是本发明的实施例的睡眠监护系统的结构示意图；
[0032]图2是本发明的实施例的睡眠监护器的电路结构示意图；
[0033]图3是本发明的睡眠监护方法的第一实施例的流程图；
[0034]图4是本发明的睡眠监护方法的第二实施例的流程图。
[0035]上图中标记说明:睡眠监护器1、智能终端2、睡眠者3、控制器11、无线模块12、姿态传感器13、电脉冲模块14、电极15、CC2541单片机21、蓝牙模块22、MPU6050姿态传感器23、脉冲发生电路24、电极25、电源管理模块26。
【具体实施方式】
[0036]参考图1，本发明的实施例中，睡眠监护系统包括睡眠监护器I和智能终端2两部分。其中，智能终端2用于直接采集并记录睡眠环境声音，并能够识别鼾声，智能终端2能够是例如智能手机、平板电脑等具备蓝牙、wifi等无线通讯功能的装置，这些装置本身就具有麦克风等声音采集装置，并且能够进行数据的处理运算；睡眠监护器I包括控制器11、无线模块12、姿态传感器13、电脉冲模块14和电极15。无线模块12与智能终端2实现无线通讯，向智能终端2收发数据和控制指令，无线模块12再向控制器11发送信号或者接收控制器11的信号。姿态传感器13用于监测睡眠者3的姿态，并将姿态信号传递给控制器11。电脉冲模块14受控制器11控制产生刺激信号，并将刺激信号通过与电脉冲模块14电气连接的电极15施加到睡眠者3。电源模块为整个睡眠监护器I提供电能。
[0037]参考图2，该图具体示出了睡眠监护器的内部电路结构。采用CC2541单片机21实现控制器功能，通过内部的BLE蓝牙模块22实现无线模块功能，与智能终端2通讯，收发数据和控制指令。CC2541单片机21根据控制指令输出PWM升压和脉冲控制信号，驱动电脉冲发生电路24，通过pad-A和pad-B这一对电极25将电脉冲发生电路24产生的刺激信号施加到睡眠者3上。CC2541单片机21通过接口与MPU6050姿态传感器23通讯，接收MPU6050姿态传感器23监测到的睡眠者3的姿态信号，再经BLE蓝牙模块22将姿态信息反馈给智能终端2，调控指令。作为优选，电源模块具有稳压和充电管理电路等电源管理功能，稳压和充电管理电路为已知电路，故不再详述。
[0038]这样，当采用图1和图2中的睡眠监护系统进行睡眠监护时，能够将智能终端2置于远离被监护的睡眠者3的位置，而将睡眠监护器I穿戴在睡眠者3身上，智能终端2利用自身的麦克风对睡眠者3的鼾声强度的采集不会受到被褥遮盖、设备脱落的干扰，从而解决了识别失效的问题。
[0039]图2中所示出的实施例给出了实现图1中的各功能模块的硬件具体型号，但这并不能认为是对本发明的权利要求保护范围的限定，本领域技术人员能够以其它型号的硬件装置或电路来实现图1中的各功能模块的功能，例如采用CC2540单片机替换CC2541单片机、利用WIFI模块替换BLE蓝牙模块等。
[0040]参考图3，该图示出了睡眠监护方法的第一实施例，该方法能够通过图1和图2中示出的睡眠监护系统实现。
[0041]si至s4是自学习阶段，s5至sl2是具体的睡眠监护阶段。
[0042]S1:智能终端2记录睡眠环境声音，包括可能发生的鼾声及周围的噪音。
[0043]s2:对所记录的睡眠环境声音进行标注，例如通过人工对睡眠环境声音中的鼾声进行标注，从而识别出鼾声。这样，能够标注出多个频带的鼾声，这对于经常发生鼾声频带变化的睡眠者来说显然提高了鼾声识别的准确度，而且通过标注，监护系统进行鼾声识别时对鼾声强度的依赖性降低，在鼾声产生的初始阶段，鼾声一般较弱，此时采用采用频带来及时识别鼾声并采取措施对睡眠者是有利的。
[0044]S3:运用智能语音技术进行机器学习与模型训练，建立其一个良好的鼾声识别模型，这能够在已标注的多个频带的鼾声基础上拓宽鼾声识别频带域，进一步优化鼾声识别效果。
[0045]S4:判断机器学习与模型训练是否成功，如果已经建立了鼾声识别模型则意味着训练成功，进入下面的s5至sl2的具体睡眠监护阶段，否则重复Si至s3步骤直至模型建立成功。
[0046]S5:智能终端记录睡眠环境声音。
[0047]S6:将记录到的睡眠环境声音与在自学习阶段中建立的鼾声模型进行对比。当然，如果对自学习阶段进行简略的话，还能够将睡眠环境声音直接与s2步骤中所标注的鼾声进行对比。
[0048]S7:判断是否识别出鼾声，如果未识别出鼾声，证明睡眠者3睡眠正常，进入s8及s9步骤；如果识别出鼾声，证明需要对睡眠者3采取措施，进入SlO及后续步骤。
[0049]S8:由于在s7步骤中未识别出鼾声，因此睡眠者3身上所穿戴的睡眠监护器I处于休眠状态。
[0050]S9:判断是否由于需要人工干预或者睡眠者苏醒等情况发生时监护结束，如果需要结束监护，睡眠监护器I和智能终端2结束工作；如果不需要结束监护，智能终端持续进行s5步骤。
[0051]SlO:由于在s7步骤中识别出了鼾声，因此智能终端2向睡眠监护器I发送信号，从而将睡眠监护器I从休眠状态唤醒至工作状态。
[0052]Sll:睡眠监护器I的控制器11控制电脉冲模块14产生刺激信号，将刺激信号经由电极15施加到睡眠者3上，促进睡眠者3从深睡眠进入浅睡眠并自行调整睡姿。
[0053]S12:姿态传感器13将睡眠者3的睡姿信号反馈给智能终端2，智能终端2判断睡眠者3是否调整了睡姿。如果睡眠者3并未调整睡姿，证明睡眠者并未响应刺激进入浅睡眠状态,此时持续sll步骤中的刺激；如果睡眠者3已经调整了睡姿，仍应当重复s5至s7步骤，进行鼾声识别，直至睡眠者3将睡姿调整至不再打鼾。[0054]当然，本领域技术人员也能够改变s8步骤，将睡眠监护器保持在工作状态但不产生刺激信号，此时姿态传感器3 —直保持对睡眠者睡姿的监测，但这显然会提高电能消耗，因此睡眠监护器保持在休眠状态，只有在SlO步骤中接收到智能终端2的信号后才被唤醒进入工作状态是有利的。
[0055]如果在sl2步骤中已经监测到睡眠者进行了睡姿调整，但在s7步骤中智能终端2仍识别到鼾声，证明此时睡眠者已经进入浅睡眠状态，只是睡姿调整不到位而已，因此在后续的刺激过程中逐步减弱刺激信号的强度，保证刺激信号的强度仍足以刺激睡眠者继续调整睡姿但又不至于将睡眠者刺激醒对于保证睡眠质量是有利的。
[0056]参考图4，该图示出了睡眠监护方法的第二实施例，与图3中的第一实施例不同的是，在自学习阶段中，增加了步骤sl3，在睡眠监护阶段中增加了步骤sl4至sl6。
[0057]S13:在s2步骤标注鼾声的同时，智能终端2也记录下由姿态传感器13反馈的睡姿信号。这样，智能终端2就能将鼾声与睡姿进行匹配，从而能够识别睡眠者3在哪些睡姿下打鼾的概率较高，并将睡姿匹配数据加入鼾声模型中。
[0058]S14:与第一实施例不同的是，在s7的鼾声识别步骤之前要先进行sl4的睡姿匹配判断，姿态传感器13处于工作状态，当监测到与鼾声匹配的睡姿时，能够预见睡眠者3在此睡姿下打鼾的概率很高，此时即使智能终端2未识别到鼾声，仍然要唤醒睡眠监护器1，或者如上所述睡眠监护器I保持在一直工作状态，进入sl5步骤向睡眠者施加刺激信号，然后进入sl6步骤判断睡眠者是否调整了睡姿，直至睡姿不再匹配，这样能够提前预防睡眠者3采用打鼾概率较高的姿势入睡。并且作为优选，sl5步骤中所采用的刺激信号12的强度要低于sll步骤中的刺激信号Il的强度，这样能够在睡眠者3进入深睡眠以前以一个较弱的刺激信号刺激其调整睡姿，避免睡眠者3被刺激苏醒。
[0059]通过对比第一实施例和第二实施例可知，在第一实施例中对打鼾所采取的是后处理措施，只有在打鼾发生后才会刺激睡眠者由深睡眠进入浅睡眠调整睡姿，而第二实施例采取的是预防性措施，能够在打鼾发生前，即睡眠者处于浅睡眠时，就以一个较弱的刺激信号刺激睡眠者调整睡姿，从而有效避免了打鼾的发生，不必再将睡眠者从深睡眠刺激至浅睡眠，因此第二实施例是更有优势的。
[0060]虽然本发明是结合以上实施例进行描述的，但本发明并不被限定于上述实施例，本领域普通技术人员能够容易地对其进行修改和变化，但并不离开本发明的实质构思和范围。
【权利要求】
1.一种睡眠监护系统，其特征在于，包括: 智能终端，用于采集、记录睡眠环境声音并识别鼾声； 睡眠监护器，包括与所述智能终端无线通讯的无线模块、从无线模块接收信号或者向其发送信号的控制器、用于监测睡眠者姿态并将姿态信号传递给所述控制器的姿态传感器、受所述控制器控制产生刺激信号的电脉冲模块、与所述电脉冲模块电气连接的电极、为所述睡眠监护器提供电能的电源模块。
2.根据权利要求1所述的睡眠监护系统，其特征在于，所述电源模块具有稳压和充电管理电路。
3.一种睡眠监护方法，其特征在于，包括: 采用智能终端记录睡眠环境声音并进行鼾声识别； 当识别到鼾声时，所述智能终端向睡眠监护器发送信号使得所述睡眠监护器向睡眠者施加刺激信号； 所述睡眠监护器监测睡眠者是否进行了睡姿调整，如果已经进行了睡姿调整并且所述智能终端不再识别到鼾声，停止施加刺激信号，否则继续施加刺激信号。
4.根据权利要求3所述的睡眠监护方法，其特征在于，在进行鼾声识别以前，还存在自学习阶段，在所述自学习阶段中所述智能终端对所记录的睡眠环境声音进行标注，从而识别出鼾声。
5.根据权利要求4所述的睡眠监护方法，其特征在于，在自学习阶段中，所述智能终端还通过机器学习和模型训练来优化鼾声识别效果。
6.根据权利要求3所述的睡眠监护方法，其特征在于，所述睡眠监护器接收到所述智能终端的信号时，被唤醒进入工作状态，否则处于休眠状态。
7.根据权利要求3所述的睡眠监护方法，其特征在于，当睡眠者已经进行了睡姿调整但所述智能终端仍识别到鼾声时，逐步减弱所述刺激信号的强度。
8.根据权利要求4所述的睡眠监护方法，其特征在于，在自学习阶段中，所述智能终端还对鼾声和睡姿进行匹配。
9.根据权利要求8所述的睡眠监护方法，其特征在于，当所述睡眠监护器监测到与鼾声匹配的睡姿时，向睡眠者施加刺激信号。
10.根据权利要求9所述的睡眠监护方法，其特征在于，当所述睡眠监护器监测到与鼾声匹配的睡姿同时所述智能终端未识别到鼾声时，向睡眠者施加的刺激信号的强度低于识别到鼾声时向睡眠者施加的刺激信号的强度。
【文档编号】G05B19/048GK104035370SQ201410255871
【公开日】2014年9月10日 申请日期:2014年6月9日 优先权日:2014年6月9日
【发明者】王朋, 张素雷, 王大年, 李锋 申请人:曹亮明