睡眠監護系統和監護方法
2023-12-07 02:32:31
睡眠監護系統和監護方法
【專利摘要】本發明提供了一種睡眠監護系統，包括：智能終端，用於記錄睡眠環境聲音並識別鼾聲；睡眠監護器，包括與所述智能終端無線通訊的無線模塊、從無線模塊接收信號或者向其發送信號的控制器、用於監測睡眠者姿態並將姿態信號傳遞給所述控制器的姿態傳感器、受所述控制器控制產生刺激信號的電脈衝模塊、與所述電脈衝模塊電氣連接的電極、為所述睡眠監護器提供電能的電源模塊。本發明還提供了一種睡眠監護方法。本發明能夠更精確地識別鼾聲、對睡眠者打鼾進行防治。
【專利說明】睡眠監護系統和監護方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及醫學領域，具體涉及睡眠監護系統和監護方法。
【背景技術】
[0002]打鼾不但對睡眠者生活質量有影響，也嚴重威脅其健康和生命，對他人的妨害也是眾所周知的。為此，科技工作者設計了大量的止鼾藥物和器械，但都或多或少存在不足之處，目前仍然沒有達到應有的應用效果。打鼾重在預防，醫學上認為通過睡姿調整可以較好避免打鼾，主要是採取側臥位睡眠姿勢，尤以右側臥位為宜，避免了在睡眠時舌、軟顎、懸雍垂鬆弛後墜，加重上氣道堵塞。因此，實時有效監控打鼾患者的睡眠狀況，及時調整打鼾者睡姿，能有效減輕和避免打鼾，給自身和親友帶來更好的睡眠質量和生活質量。
[0003]現有可穿戴的睡眠監護或止鼾的電子系統，基本都是單一裝置，通過簡單監護單一頻帶的聲音的強度，作為打鼾行為的判斷依據。例如在申請公布號:CN102860840A、發明名稱為「無線睡眠呼吸監測器」的中國專利申請中，公開了一種睡眠監測方案，該方案中通過一個數據採集裝置來採集心音/呼吸音，然後通過藍牙發送到手持終端，在通過音頻、震動方式將舒睡者喚醒。採用該方案防治打鼾時存在3個致命問題:
[0004]1、鼾聲的判斷手段太簡單，容易因其他噪音誤判；
[0005]2、由於數據採集裝置能夠採集到信號的前提是聲音大小足夠，因此除了判斷失準夕卜，還存在因佩戴在身上容易被被褥遮蓋或者因睡眠者翻身使數據採集裝置脫落而失效的問題。
[0006]3、打鼾時人一般是處於深睡眠狀態，而人在淺睡眠狀態已經可以自主調整自己的姿態來避免不適的感覺，但現有產品和技術卻因對鼾聲判斷不夠及時，基本只是在睡眠者打鼾後再刺激監護對象，將監護對象從深睡眠狀態直接刺激而甦醒，不是只刺激到淺睡眠狀態，因此使人感覺痛苦，影響睡眠質量。
【發明內容】
[0007]本發明的目的是部分或者全部克服上述問題，提供一種能夠更精確地識別鼾聲、對睡眠者打鼾進行防治的睡眠監護系統和監護方法。
[0008]為實現上述目的，本發明的實施例提供了如下技術方案:
[0009]一種睡眠監護系統，包括:智能終端，用於採集、記錄睡眠環境聲音並識別鼾聲；睡眠監護器，包括與所述智能終端無線通訊的無線模塊、從無線模塊接收信號或者向其發送信號的控制器、用於監測睡眠者姿態並將姿態信號傳遞給所述控制器的姿態傳感器、受所述控制器控制產生刺激信號的電脈衝模塊、與所述電脈衝模塊電氣連接的電極、為所述睡眠監護器提供電能的電源模塊。
[0010]優選地，所述電源模塊具有穩壓和充電管理電路。
[0011]一種睡眠監護系統，包括:智能終端，用於記錄睡眠環境聲音並識別鼾聲；睡眠監護器，包括與所述智能終端無線通訊的無線模塊、從無線模塊接收信號或者向其發送信號的控制器、用於監測睡眠者姿態並將姿態信號傳遞給所述控制器的姿態傳感器、受所述控制器控制產生刺激信號的電脈衝模塊、與所述電脈衝模塊電氣連接的電極、為所述睡眠監護器提供電能的電源模塊。
[0012]優選地，所述電源模塊具有穩壓和充電管理電路。
[0013]一種睡眠監護方法，包括:採用智能終端記錄睡眠環境聲音並進行鼾聲識別；當識別到鼾聲時，所述智能終端向睡眠監護器發送信號使得所述睡眠監護器向睡眠者施加刺激信號；所述睡眠監護器監測睡眠者是否進行了睡姿調整，如果已經進行了睡姿調整並且所述智能終端不再識別到鼾聲，停止施加刺激信號，否則繼續施加刺激信號。
[0014]優選地，在進行鼾聲識別以前，還存在自學習階段，在所述自學習階段中所述智能終端對所記錄的睡眠環境聲音進行標註，從而識別出鼾聲。
[0015]優選地，在自學習階段中，所述智能終端還通過機器學習和模型訓練來優化鼾聲識別效果。
[0016]優選地，所述睡眠監護器接收到所述智能終端的信號時，被喚醒進入工作狀態，否則處於休眠狀態。
[0017]優選地，當睡眠者已經進行了睡姿調整但所述智能終端仍識別到鼾聲時，逐步減弱所述刺激信號的強度。
[0018]優選地，在自學習階段中，所述智能終端還對鼾聲和睡姿進行匹配。
[0019]優選地，當所述睡眠監護器監測到與鼾聲匹配的睡姿時，向睡眠者施加刺激信號。
[0020]優選地，當所述睡眠監護器監測到與鼾聲匹配的睡姿同時所述智能終端未識別到鼾聲時，向睡眠者施加的刺激信號的強度低於識別到鼾聲時向睡眠者施加的刺激信號的強度。
[0021]由於利用與睡眠監護器無線通訊的智能終端來記錄睡眠環境聲音並識別鼾聲，因此能夠將智能終端置於遠離被監護的睡眠者的位置，鼾聲強度的採集不會受到幹擾，從而解決了因被褥遮蓋而識別失效的問題。
[0022]應用本發明的方法，將睡眠者的睡姿調整信息引入到監護控制中，能夠促使睡眠者一直調整睡姿直至合適的姿勢，從而使睡眠者保持在淺睡眠狀態下實現自行調整，避免持續打鼾。
[0023]進一步地，在自學習過程中，例如通過人工標註的方式，智能終端對所記錄的睡眠環境聲音進行標註，能夠通過標註識別出多個頻帶的鼾聲，不僅提高了鼾聲識別的準確度，而且使得監護系統進行鼾聲識別時對鼾聲強度的依賴性降低，提高了鼾聲識別的及時性，這對於經常變換鼾聲和鼾聲初始階段較弱的睡眠者是有利的。
[0024]進一步地，在標註出多個頻帶的鼾聲後，運用智能語音技術進行機器學習與模型訓練，能夠進一步優化鼾聲識別效果。
[0025]進一步地，只有智能終端識別到鼾聲並向睡眠監護器發送信號後，睡眠監護器才被喚醒進入工作狀態，降低了能耗。
[0026]進一步地，當睡眠者受到刺激進行了睡姿調整後，雖然仍然存在打鼾，但此時睡眠者已經進入淺睡眠狀態，此時逐步減弱刺激信號的強度能夠避免睡眠者甦醒，對於保證良好的睡眠質量是有利的。
[0027]進一步地，將鼾聲與睡姿進行匹配，能夠更好地識別出在哪些睡姿情況下更容易打鼾，易於提前採取預防性措施。
[0028]進一步地，當睡眠監護器監測到與鼾聲匹配的睡姿時，雖然此時智能終端未識別到鼾聲，也就是說睡眠者還未開始打鼾，此時仍然向睡眠者施加刺激信號促使睡眠者改變睡姿是有利的，這能夠在很大程度上提前預防打鼾的發生。
[0029]進一步地，當睡眠監護器監測到與鼾聲匹配的睡姿，但睡眠者還未打鼾時，證明睡眠者是處於淺睡眠狀態，此時向睡眠者施加的一個較弱的刺激信號的強度有利於保證睡眠質量。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0030]接下來將結合附圖對本發明的具體實施例作進一步詳細說明，其中:
[0031]圖1是本發明的實施例的睡眠監護系統的結構示意圖；
[0032]圖2是本發明的實施例的睡眠監護器的電路結構示意圖；
[0033]圖3是本發明的睡眠監護方法的第一實施例的流程圖；
[0034]圖4是本發明的睡眠監護方法的第二實施例的流程圖。
[0035]上圖中標記說明:睡眠監護器1、智能終端2、睡眠者3、控制器11、無線模塊12、姿態傳感器13、電脈衝模塊14、電極15、CC2541單片機21、藍牙模塊22、MPU6050姿態傳感器23、脈衝發生電路24、電極25、電源管理模塊26。
【具體實施方式】
[0036]參考圖1，本發明的實施例中，睡眠監護系統包括睡眠監護器I和智能終端2兩部分。其中，智能終端2用於直接採集並記錄睡眠環境聲音，並能夠識別鼾聲，智能終端2能夠是例如智慧型手機、平板電腦等具備藍牙、wifi等無線通訊功能的裝置，這些裝置本身就具有麥克風等聲音採集裝置，並且能夠進行數據的處理運算；睡眠監護器I包括控制器11、無線模塊12、姿態傳感器13、電脈衝模塊14和電極15。無線模塊12與智能終端2實現無線通訊，向智能終端2收發數據和控制指令，無線模塊12再向控制器11發送信號或者接收控制器11的信號。姿態傳感器13用於監測睡眠者3的姿態，並將姿態信號傳遞給控制器11。電脈衝模塊14受控制器11控制產生刺激信號，並將刺激信號通過與電脈衝模塊14電氣連接的電極15施加到睡眠者3。電源模塊為整個睡眠監護器I提供電能。
[0037]參考圖2，該圖具體示出了睡眠監護器的內部電路結構。採用CC2541單片機21實現控制器功能，通過內部的BLE藍牙模塊22實現無線模塊功能，與智能終端2通訊，收發數據和控制指令。CC2541單片機21根據控制指令輸出PWM升壓和脈衝控制信號，驅動電脈衝發生電路24，通過pad-A和pad-B這一對電極25將電脈衝發生電路24產生的刺激信號施加到睡眠者3上。CC2541單片機21通過接口與MPU6050姿態傳感器23通訊，接收MPU6050姿態傳感器23監測到的睡眠者3的姿態信號，再經BLE藍牙模塊22將姿態信息反饋給智能終端2，調控指令。作為優選，電源模塊具有穩壓和充電管理電路等電源管理功能，穩壓和充電管理電路為已知電路，故不再詳述。
[0038]這樣，當採用圖1和圖2中的睡眠監護系統進行睡眠監護時，能夠將智能終端2置於遠離被監護的睡眠者3的位置，而將睡眠監護器I穿戴在睡眠者3身上，智能終端2利用自身的麥克風對睡眠者3的鼾聲強度的採集不會受到被褥遮蓋、設備脫落的幹擾，從而解決了識別失效的問題。
[0039]圖2中所示出的實施例給出了實現圖1中的各功能模塊的硬體具體型號，但這並不能認為是對本發明的權利要求保護範圍的限定，本領域技術人員能夠以其它型號的硬體裝置或電路來實現圖1中的各功能模塊的功能，例如採用CC2540單片機替換CC2541單片機、利用WIFI模塊替換BLE藍牙模塊等。
[0040]參考圖3，該圖示出了睡眠監護方法的第一實施例，該方法能夠通過圖1和圖2中示出的睡眠監護系統實現。
[0041]si至s4是自學習階段，s5至sl2是具體的睡眠監護階段。
[0042]S1:智能終端2記錄睡眠環境聲音，包括可能發生的鼾聲及周圍的噪音。
[0043]s2:對所記錄的睡眠環境聲音進行標註，例如通過人工對睡眠環境聲音中的鼾聲進行標註，從而識別出鼾聲。這樣，能夠標註出多個頻帶的鼾聲，這對於經常發生鼾聲頻帶變化的睡眠者來說顯然提高了鼾聲識別的準確度，而且通過標註，監護系統進行鼾聲識別時對鼾聲強度的依賴性降低，在鼾聲產生的初始階段，鼾聲一般較弱，此時採用採用頻帶來及時識別鼾聲並採取措施對睡眠者是有利的。
[0044]S3:運用智能語音技術進行機器學習與模型訓練，建立其一個良好的鼾聲識別模型，這能夠在已標註的多個頻帶的鼾聲基礎上拓寬鼾聲識別頻帶域，進一步優化鼾聲識別效果。
[0045]S4:判斷機器學習與模型訓練是否成功，如果已經建立了鼾聲識別模型則意味著訓練成功，進入下面的s5至sl2的具體睡眠監護階段，否則重複Si至s3步驟直至模型建立成功。
[0046]S5:智能終端記錄睡眠環境聲音。
[0047]S6:將記錄到的睡眠環境聲音與在自學習階段中建立的鼾聲模型進行對比。當然，如果對自學習階段進行簡略的話，還能夠將睡眠環境聲音直接與s2步驟中所標註的鼾聲進行對比。
[0048]S7:判斷是否識別出鼾聲，如果未識別出鼾聲，證明睡眠者3睡眠正常，進入s8及s9步驟；如果識別出鼾聲，證明需要對睡眠者3採取措施，進入SlO及後續步驟。
[0049]S8:由於在s7步驟中未識別出鼾聲，因此睡眠者3身上所穿戴的睡眠監護器I處於休眠狀態。
[0050]S9:判斷是否由於需要人工幹預或者睡眠者甦醒等情況發生時監護結束，如果需要結束監護，睡眠監護器I和智能終端2結束工作；如果不需要結束監護，智能終端持續進行s5步驟。
[0051]SlO:由於在s7步驟中識別出了鼾聲，因此智能終端2向睡眠監護器I發送信號，從而將睡眠監護器I從休眠狀態喚醒至工作狀態。
[0052]Sll:睡眠監護器I的控制器11控制電脈衝模塊14產生刺激信號，將刺激信號經由電極15施加到睡眠者3上，促進睡眠者3從深睡眠進入淺睡眠並自行調整睡姿。
[0053]S12:姿態傳感器13將睡眠者3的睡姿信號反饋給智能終端2，智能終端2判斷睡眠者3是否調整了睡姿。如果睡眠者3並未調整睡姿，證明睡眠者並未響應刺激進入淺睡眠狀態,此時持續sll步驟中的刺激；如果睡眠者3已經調整了睡姿，仍應當重複s5至s7步驟，進行鼾聲識別，直至睡眠者3將睡姿調整至不再打鼾。[0054]當然，本領域技術人員也能夠改變s8步驟，將睡眠監護器保持在工作狀態但不產生刺激信號，此時姿態傳感器3 —直保持對睡眠者睡姿的監測，但這顯然會提高電能消耗，因此睡眠監護器保持在休眠狀態，只有在SlO步驟中接收到智能終端2的信號後才被喚醒進入工作狀態是有利的。
[0055]如果在sl2步驟中已經監測到睡眠者進行了睡姿調整，但在s7步驟中智能終端2仍識別到鼾聲，證明此時睡眠者已經進入淺睡眠狀態，只是睡姿調整不到位而已，因此在後續的刺激過程中逐步減弱刺激信號的強度，保證刺激信號的強度仍足以刺激睡眠者繼續調整睡姿但又不至於將睡眠者刺激醒對於保證睡眠質量是有利的。
[0056]參考圖4，該圖示出了睡眠監護方法的第二實施例，與圖3中的第一實施例不同的是，在自學習階段中，增加了步驟sl3，在睡眠監護階段中增加了步驟sl4至sl6。
[0057]S13:在s2步驟標註鼾聲的同時，智能終端2也記錄下由姿態傳感器13反饋的睡姿信號。這樣，智能終端2就能將鼾聲與睡姿進行匹配，從而能夠識別睡眠者3在哪些睡姿下打鼾的概率較高，並將睡姿匹配數據加入鼾聲模型中。
[0058]S14:與第一實施例不同的是，在s7的鼾聲識別步驟之前要先進行sl4的睡姿匹配判斷，姿態傳感器13處於工作狀態，當監測到與鼾聲匹配的睡姿時，能夠預見睡眠者3在此睡姿下打鼾的概率很高，此時即使智能終端2未識別到鼾聲，仍然要喚醒睡眠監護器1，或者如上所述睡眠監護器I保持在一直工作狀態，進入sl5步驟向睡眠者施加刺激信號，然後進入sl6步驟判斷睡眠者是否調整了睡姿，直至睡姿不再匹配，這樣能夠提前預防睡眠者3採用打鼾概率較高的姿勢入睡。並且作為優選，sl5步驟中所採用的刺激信號12的強度要低於sll步驟中的刺激信號Il的強度，這樣能夠在睡眠者3進入深睡眠以前以一個較弱的刺激信號刺激其調整睡姿，避免睡眠者3被刺激甦醒。
[0059]通過對比第一實施例和第二實施例可知，在第一實施例中對打鼾所採取的是後處理措施，只有在打鼾發生後才會刺激睡眠者由深睡眠進入淺睡眠調整睡姿，而第二實施例採取的是預防性措施，能夠在打鼾發生前，即睡眠者處於淺睡眠時，就以一個較弱的刺激信號刺激睡眠者調整睡姿，從而有效避免了打鼾的發生，不必再將睡眠者從深睡眠刺激至淺睡眠，因此第二實施例是更有優勢的。
[0060]雖然本發明是結合以上實施例進行描述的，但本發明並不被限定於上述實施例，本領域普通技術人員能夠容易地對其進行修改和變化，但並不離開本發明的實質構思和範圍。
【權利要求】
1.一種睡眠監護系統，其特徵在於，包括: 智能終端，用於採集、記錄睡眠環境聲音並識別鼾聲； 睡眠監護器，包括與所述智能終端無線通訊的無線模塊、從無線模塊接收信號或者向其發送信號的控制器、用於監測睡眠者姿態並將姿態信號傳遞給所述控制器的姿態傳感器、受所述控制器控制產生刺激信號的電脈衝模塊、與所述電脈衝模塊電氣連接的電極、為所述睡眠監護器提供電能的電源模塊。
2.根據權利要求1所述的睡眠監護系統，其特徵在於，所述電源模塊具有穩壓和充電管理電路。
3.一種睡眠監護方法，其特徵在於，包括: 採用智能終端記錄睡眠環境聲音並進行鼾聲識別； 當識別到鼾聲時，所述智能終端向睡眠監護器發送信號使得所述睡眠監護器向睡眠者施加刺激信號； 所述睡眠監護器監測睡眠者是否進行了睡姿調整，如果已經進行了睡姿調整並且所述智能終端不再識別到鼾聲，停止施加刺激信號，否則繼續施加刺激信號。
4.根據權利要求3所述的睡眠監護方法，其特徵在於，在進行鼾聲識別以前，還存在自學習階段，在所述自學習階段中所述智能終端對所記錄的睡眠環境聲音進行標註，從而識別出鼾聲。
5.根據權利要求4所述的睡眠監護方法，其特徵在於，在自學習階段中，所述智能終端還通過機器學習和模型訓練來優化鼾聲識別效果。
6.根據權利要求3所述的睡眠監護方法，其特徵在於，所述睡眠監護器接收到所述智能終端的信號時，被喚醒進入工作狀態，否則處於休眠狀態。
7.根據權利要求3所述的睡眠監護方法，其特徵在於，當睡眠者已經進行了睡姿調整但所述智能終端仍識別到鼾聲時，逐步減弱所述刺激信號的強度。
8.根據權利要求4所述的睡眠監護方法，其特徵在於，在自學習階段中，所述智能終端還對鼾聲和睡姿進行匹配。
9.根據權利要求8所述的睡眠監護方法，其特徵在於，當所述睡眠監護器監測到與鼾聲匹配的睡姿時，向睡眠者施加刺激信號。
10.根據權利要求9所述的睡眠監護方法，其特徵在於，當所述睡眠監護器監測到與鼾聲匹配的睡姿同時所述智能終端未識別到鼾聲時，向睡眠者施加的刺激信號的強度低於識別到鼾聲時向睡眠者施加的刺激信號的強度。
【文檔編號】G05B19/048GK104035370SQ201410255871
【公開日】2014年9月10日 申請日期:2014年6月9日 優先權日:2014年6月9日
【發明者】王朋, 張素雷, 王大年, 李鋒 申請人:曹亮明