本發(fā)明涉及尤其涉及穿戴式設(shè)備和睡眠狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種人體的睡眠質(zhì)量評估系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

市面上現(xiàn)有利用可穿戴設(shè)備監(jiān)測睡眠狀態(tài)的產(chǎn)品非常多，這類產(chǎn)品往往首先通過某些測量手段得到使用者整晚的睡眠狀態(tài)，即將整晚的每分鐘人體狀態(tài)分為清醒、淺睡、深睡(和REM睡眠)，然后根據(jù)這些信息，給出一些如睡眠時長、深睡時長等睡眠指標或睡眠參數(shù)。這些指標對于使用者理解整晚睡眠的好壞有直接影響，其中最重要的是已經(jīng)被普遍采用的“睡眠質(zhì)量”這一指標，它直觀給出對睡眠效果的評價。

然而“睡眠質(zhì)量”這一指標的計量方法并沒有明確的定義。由于在深睡期，人的大腦皮層細胞處于充分休息狀態(tài)，對穩(wěn)定情緒、平衡心態(tài)、恢復(fù)精力極為重要。同時，人體內(nèi)可以產(chǎn)生許多抗體，增強抗病能力。因此采用深睡時間來衡量睡眠質(zhì)量的好壞是很合理的，市面上絕大多數(shù)睡眠監(jiān)測產(chǎn)品也是這么做的。

但是深睡時長只能從側(cè)面反映睡眠質(zhì)量的好壞，睡眠質(zhì)量并不是完全由深睡時長決定的。將深睡時長作為衡量睡眠質(zhì)量好壞的方法顯然并不是直接測量睡眠質(zhì)量，再加上深睡時長的測量并不一定準確，因此往往導(dǎo)致所給出的睡眠質(zhì)量的結(jié)論和使用者的主觀感受偏離很遠。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

基于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明提出了一種基于人體HRV測量的睡眠質(zhì)量評估系統(tǒng)及方法，通過檢測皮膚表面光強變化實現(xiàn)人體HRV檢測，并據(jù)此監(jiān)測人體睡眠質(zhì)量的分析方法。

本發(fā)明的一種基于人體HRV測量的睡眠質(zhì)量評估系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括依序連接的光學(xué)檢測模塊101、脈搏波計算模塊102、心率和心跳間期計算模塊103、心率變異性指標計算模塊104、數(shù)據(jù)存儲模塊105和睡眠質(zhì)量評估模塊106，其中：

光學(xué)檢測模塊101，用以在至少一個LED燈照射皮膚表面后檢測用戶血管中血流容積變化引起的皮膚表面光強變化信息；

脈搏波計算模塊102，根據(jù)所述的光強變化信息獲取脈搏波信號；

心率和心跳間期計算模塊103，用以計算心率及每搏心跳間隔時間；

心率變異性指標計算模塊104，用以對心率或心跳間期序列進行分析并獲取心率變異性的相關(guān)指標；

數(shù)據(jù)存儲模塊105，用以存儲所測的心率變異性的相關(guān)指標數(shù)據(jù)；

睡眠質(zhì)量評估模塊106，通過收集多組所述心率變異性指標，利用人體睡眠質(zhì)量的數(shù)學(xué)模型評估人體睡眠質(zhì)量。

所述LED燈光為綠光LED，峰值波長范圍為520nm～575nm。

所述心率變異性指標包括低頻功率、高頻功率、總功率、RR間期平均值、RR間期總體標準差、RR間期差值均方的平方根。

本發(fā)明的一種基于人體HRV測量的睡眠質(zhì)量評估方法，該方法包括以下步驟：

步驟1、利用光學(xué)傳感器發(fā)出的綠光照射皮膚表面后，檢測用戶血管中血流容積變化引起的皮膚表面光強變化信息；

步驟2、脈搏波計算模塊根據(jù)光強變化信息計算脈搏波信號；

步驟3、心率和心跳間隔計算模塊根據(jù)脈搏波信號計算人體心率及每搏心跳間隔時間(心跳間期)；

步驟4、心率變異性指標計算模塊根據(jù)人體心率及每搏心跳間隔時間，對心率或心跳時間間隔序列進行分析，獲取心率變異性的相關(guān)指標；

步驟5、數(shù)據(jù)存儲模塊存儲上述心率變異性相關(guān)指標，間隔系統(tǒng)預(yù)設(shè)時間后重復(fù)步驟1至步驟4，直至睡眠過程結(jié)束；

步驟6、睡眠質(zhì)量評估模塊通過以上收集的多組心率變異性相關(guān)指標評估人體睡眠質(zhì)量。

所述步驟2中，對所述的光強變化信息進行濾波去噪等信號處理得到脈搏波信號。

所述步驟3中，通過對脈搏波進行波峰檢測或頻譜分析得到心率和每搏心跳間期。

所述步驟4中，對系統(tǒng)預(yù)設(shè)一定時間內(nèi)的心率或心跳間期序列進行時域和/或頻域分析的方法得到心率變異性的相關(guān)指標，所述的心率變異性的相關(guān)指標包括包括低頻功率、高頻功率、總功率、RR間期平均值、RR間期總體標準差、RR間期差值均方的平方根。

所述步驟6中，根據(jù)所述心率變異性指標和由使用者提供的實際睡眠質(zhì)量感受結(jié)果組成的訓(xùn)練集，通過使用機器學(xué)習系統(tǒng)進行深度學(xué)習，所得到的模型用于評估睡眠質(zhì)量。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明大大提高了市面上現(xiàn)有利用可穿戴設(shè)備監(jiān)測睡眠狀態(tài)產(chǎn)品的可靠性和準確性，并且方法簡單高效、經(jīng)濟實用；可以有效指導(dǎo)人們改善睡眠狀態(tài)和安排合理睡眠時間來調(diào)整身體狀態(tài)，具有更廣泛的應(yīng)用范圍。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的基于HRV測量的睡眠質(zhì)量評估系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明的基于HRV測量的睡眠質(zhì)量評估方法的流程圖。

具體實施方式

為了能夠更清楚地描述本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容，下面結(jié)合具體實施例來進行進一步的描述。

HRV相關(guān)指標與人體疲勞度和情緒狀態(tài)有關(guān)，可以利用分析HRV相關(guān)指標評估睡眠質(zhì)量。

本發(fā)明的基于人體HRV測量的睡眠質(zhì)量評估系統(tǒng)包括：

光學(xué)傳感器模塊101，用以在至少一個LED燈光照射皮膚表面后檢測用戶血管中血流容積變化引起的皮膚表面光強變化信息；該光學(xué)檢測模塊緊貼著手腕，但不僅僅限于此，還可設(shè)置在手指、手臂、手心和胸部等位置；

脈搏波計算模塊102，用以根據(jù)所述的光強變化信息獲取脈搏波信號；

心率和心跳間期計算模塊103，用以計算心率及每搏心跳間隔時間；

心率變異性指標計算模塊104，用以對心率或心跳間期序列進行分析獲取心率變異性的相關(guān)指標，可以采用對系統(tǒng)預(yù)設(shè)一定時間內(nèi)的心率或心跳間期序列進行時域和/或頻域分析的方法；

數(shù)據(jù)存儲模塊105，用以存儲所測的心率變異性的相關(guān)指標數(shù)據(jù)；

睡眠質(zhì)量計算模塊106，用以根據(jù)所述的心率變異性的相關(guān)指標，利用算法模型評估睡眠質(zhì)量。其中，描述心率變異性指標與睡眠質(zhì)量之間的關(guān)系的算法模型，包括但不限于簡單統(tǒng)計模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等模式識別智能算法模型。

所述光學(xué)傳感器模塊中的所述LED燈，可以是白光LED、綠光LED或紅光和近紅外光LED組合，以綠光LED最佳。LED燈可以為一個或多個LED燈的組合。綠光LED的峰值波長范圍為520nm～575nm。

所述心率變異性的相關(guān)指標包括但不限于LF(低頻功率)、HF(高頻功率)、TP(總功率)、MEAN(RR間期平均值)、SDNN(RR間期總體標準差)、r-MSSD(RR間期差值均方的平方根)。

本發(fā)明的實現(xiàn)基于HRV測量的睡眠質(zhì)量評估的方法，包括以下步驟：

步驟1、利用光學(xué)傳感器發(fā)出的綠光照射皮膚表面后，檢測用戶血管中血流容積變化引起的皮膚表面光強變化信息；

步驟2、脈搏波計算模塊根據(jù)光強變化信息計算脈搏波信號；

步驟3、心率和心跳間隔計算模塊根據(jù)脈搏波信號計算人體心率及每搏心跳間隔時間(心跳間期)；

步驟4、心率變異性指標計算模塊根據(jù)人體心率及每搏心跳間隔時間，對心率或心跳時間間隔序列進行分析，獲取心率變異性指標；

步驟5、數(shù)據(jù)存儲模塊存儲上述心率變異性相關(guān)指標，間隔系統(tǒng)預(yù)設(shè)時間后重復(fù)步驟1至步驟4，直至睡眠過程結(jié)束；

步驟6、睡眠質(zhì)量評估模塊通過以上收集的多組心率變異性相關(guān)指標評估人體睡眠質(zhì)量。

本發(fā)明的申請保護范圍不限于具體實施方式的記載，凡是不背離本發(fā)明設(shè)計精神的變換均落入本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。