1.本技術(shù)涉及睡眠質(zhì)量評價技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于高頻腦電睡眠質(zhì)量評價方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

2.睡眠占據(jù)人類整個生命周期的三分之一，越來越多的研究發(fā)現(xiàn)睡眠在人類健康和高級認(rèn)知活動中扮演著關(guān)鍵的作用。良好的睡眠對于免疫系統(tǒng)的正常運行、腦中代謝廢物的清除、記憶的形成與鞏固、情緒調(diào)節(jié)是必不可少的。睡眠紊亂是僅次于疼痛的第二大就診原因。幾乎所有的精神類和神經(jīng)類疾病，都伴隨著睡眠問題，例如焦慮、抑郁、驚恐發(fā)作、精神分裂癥、帕金森病、老年癡呆癥、自閉癥等。對睡眠質(zhì)量進(jìn)行實時的監(jiān)測與評價，對改善人類生活質(zhì)量、保障身心健康具有重大意義。
3.目前國內(nèi)外研究者通過多導(dǎo)睡眠腦圖設(shè)備，記錄被試睡眠腦電及心電、呼吸等各項生理指標(biāo)，依據(jù)權(quán)威標(biāo)準(zhǔn)對睡眠進(jìn)行分期，從而對被試的睡眠進(jìn)行診斷和分類。其中，腦電在睡眠分期和評價中扮演最重要的角色。
4.當(dāng)前基于腦電的睡眠評價方法，主要使用的是低頻信號(<35hz)。但是卻存在一類主觀失眠患者，其低頻腦電睡眠分期與正常人并無顯著差異，但其主觀的睡眠體驗卻極差[1]，并對其日常生活和健康產(chǎn)生不良的影響，因此如何提升目前睡眠分析的普適性亟需方法上的突破。高頻腦電是執(zhí)行認(rèn)知功能、腦進(jìn)行意識活動的客觀表現(xiàn)，因而與人的清醒態(tài)與睡眠態(tài)的主觀感受更一致[2-5]。但因為數(shù)據(jù)噪音與分析方法的問題，過去的分析方法無法使用高頻腦電信號進(jìn)行睡眠質(zhì)量評價，或者僅采用部分高頻頻段在大規(guī)模的群體上進(jìn)行統(tǒng)計。
[0005]
因此，需要一種從高頻的腦電信號角度對個人的睡眠進(jìn)行客觀評價的方案。
[0006]
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技術(shù)實現(xiàn)要素：

[0012]
鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，本技術(shù)的目的在于提供一種基于高頻腦電睡眠質(zhì)量評價方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中的問題。
[0013]
為實現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本技術(shù)提供一種基于高頻腦電睡眠質(zhì)量評價方法，所述方法包括：獲取睡眠過程中產(chǎn)生的腦電信號，對其進(jìn)行預(yù)處理并分期為不同睡眠階段；依據(jù)頻域濾波方法分離出不同所述睡眠階段的腦電信號中包含不同頻段的高頻腦電信號，并依據(jù)高頻能量相對熵算法計算對應(yīng)不同所述睡眠階段的睡眠質(zhì)量參數(shù)；依據(jù)睡眠質(zhì)量參考數(shù)據(jù)，對所述睡眠質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行評價。
[0014]
于本技術(shù)的一實施例中，所述頻域濾波方法包括：采用預(yù)設(shè)長度的時間窗口將各所述睡眠階段的腦電信號分割為多個時間段；利用快速傅里葉變換計算每個所述時間段的頻譜，并去除頻譜異常的所述時間段；依據(jù)巴特沃斯濾波器分離各所述時間段不同的頻率成分，以提取得到包含各個高頻頻段的高頻腦電信號。
[0015]
于本技術(shù)的一實施例中，所述高頻腦電信號為頻率范圍介于10hz和50hz之間、以及介于50hz和100hz之間的頭皮或顱內(nèi)的腦電信號。
[0016]
于本技術(shù)的一實施例中，所述高頻能量相對熵的方法包括：計算不同所述睡眠階段的所述高頻腦電信號中各所述時間窗口內(nèi)的平均能量值；依據(jù)所述平均能量值計算對應(yīng)不同所述睡眠階段的所述高頻腦電信號的相對熵，據(jù)以作為所述睡眠質(zhì)量參數(shù)。
[0017]
于本技術(shù)的一實施例中，所述預(yù)處理的方法包括：對所述腦電信號進(jìn)行濾波處理以去除特點頻段干擾；和/或，通過識別以去除所述腦電信號中的噪音信號。
[0018]
于本技術(shù)的一實施例中，所述對預(yù)處理后的所述腦電信號分期為不同睡眠階段的方法包括：獲取預(yù)處理后的所述腦電信號中低頻腦電信號的能量和頻率特征，并依據(jù)美國睡眠分期標(biāo)準(zhǔn)或歐洲睡眠分期標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分期。
[0019]
于本技術(shù)的一實施例中，所述睡眠質(zhì)量參考數(shù)據(jù)包括：基于健康人群的睡眠質(zhì)量數(shù)據(jù)或被試對象的歷史睡眠質(zhì)量。
[0020]
為實現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本技術(shù)提供一種電子裝置，所述裝置包括：獲取模塊，用于獲取睡眠過程中產(chǎn)生的腦電信號，對其進(jìn)行預(yù)處理并分期為不同睡眠階段；處理模塊，用于依據(jù)頻域濾波方法分離出不同所述睡眠階段的腦電信號中包含不同頻段的高頻腦電信號，并依據(jù)高頻能量相對熵算法計算對應(yīng)不同所述睡眠階段的睡眠質(zhì)量參數(shù)；依據(jù)睡眠質(zhì)量參考數(shù)據(jù)，對所述睡眠質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行評價。
[0021]
為實現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，所述設(shè)備包括：存儲器、處理器、及通信器；所述存儲器用于存儲計算機(jī)指令；所述處理器運行計算機(jī)指令實現(xiàn)如上所述的方法；所述通信器用于與外部設(shè)備通信。
[0022]
為實現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本技術(shù)提供一種非暫時的計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，存儲有計算機(jī)指令，所述計算機(jī)指令被運行時執(zhí)行如上所述的方法
[0023]
綜上所述，本技術(shù)的一種基于高頻腦電睡眠質(zhì)量評價方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，通過獲取睡眠過程中產(chǎn)生的腦電信號，對其進(jìn)行預(yù)處理并分期為不同睡眠階段；依據(jù)頻域濾波方法分離出不同所述睡眠階段的腦電信號中包含不同頻段的高頻腦電信號，并依據(jù)高頻能量相對熵算法計算對應(yīng)不同所述睡眠階段的睡眠質(zhì)量參數(shù)；依據(jù)睡眠質(zhì)量參考數(shù)據(jù)，對所述睡眠質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行評價。
[0024]
具有以下有益效果：
[0025]
本技術(shù)所述的基于高頻腦電睡眠質(zhì)量評價方法中的算法標(biāo)準(zhǔn)明確，適用于健康大數(shù)據(jù)應(yīng)用，其分析結(jié)果更接近被試本人的睡眠感受，可望獲得可觀的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。
附圖說明
[0026]
圖1顯示為本技術(shù)于一實施例中的基于高頻腦電睡眠質(zhì)量評價方法的流程示意圖。
[0027]
圖2顯示為本技術(shù)于一實施例中一例主訴睡眠好與一例主訴睡眠差的個體的睡眠質(zhì)量評價的折線示意圖。
[0028]
圖3顯示為本技術(shù)于一實施例中的電子裝置的模塊示意圖。
[0029]
圖4顯示為本技術(shù)于一實施例中的電子設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施方式
[0030]
以下通過特定的具體實例說明本發(fā)明的實施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書所揭露的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其他優(yōu)點與功效。本發(fā)明還可以通過另外不同的具體實施方式加以實施或應(yīng)用，本說明書中的各項細(xì)節(jié)也可以基于不同觀點與應(yīng)用，在沒有背離本發(fā)明的精神下進(jìn)行各種修飾或改變。需說明的是，在不沖突的情況下，以下實施例及實施例中的特征可以相互組合。
[0031]
需要說明的是，以下實施例中所提供的圖示僅以示意方式說明本發(fā)明的基本構(gòu)想，遂圖式中僅顯示與本發(fā)明中有關(guān)的組件而非按照實際實施時的組件數(shù)目、形狀及尺寸繪制，其實際實施時各組件的型態(tài)、數(shù)量及比例可為一種隨意的改變，且其組件布局型態(tài)也可能更為復(fù)雜。
[0032]
本技術(shù)所述的方法適用于睡眠障礙患者及存在睡眠問題的情感障礙患者評估。通過對用戶睡眠過程中的腦電信號進(jìn)行采集，采用傳統(tǒng)或現(xiàn)有方法對睡眠腦電信號進(jìn)行分期之后，提取各睡眠階段的高頻信號，通過高頻信號實時生成每個被試的睡眠質(zhì)量參數(shù)，從而對被試的睡眠質(zhì)量進(jìn)行評價。
[0033]
如圖1所示，展示為本技術(shù)于一實施例中的基于高頻腦電睡眠質(zhì)量評價方法的流程示意圖。如圖所示，所述方法包括：
[0034]
步驟s101：獲取睡眠過程中產(chǎn)生的腦電信號，對其進(jìn)行預(yù)處理并分期為不同睡眠階段。
[0035]
于本實施例中，所述腦電信號可以是來自被試者或用戶在睡眠或自由活動情況下的頭皮腦電，例如，通過一個或多個電極采集。
[0036]
于本實施例中，所述腦電信號可以是通過腦電信號采集器對被試用戶的睡眠過程進(jìn)行采集的。舉例來說，所述腦電信號采集器可以是包含emi濾波器，放大器，采樣器等器件的常見可采集腦電信號的設(shè)備。
[0037]
在一些實施例中，在本技術(shù)所述的方法中，還可以包含獲取其他可表征睡眠過程的指標(biāo)信號，如體動信號，呼吸信號，心電信號等，用來輔助評價。具體來說，可以用于交叉性的分析與應(yīng)用，如預(yù)防睡夢中猝死，或分析睡眠中多動或夢游等情況下對睡眠質(zhì)量的影響等。
[0038]
于本技術(shù)一實施例中，所述預(yù)處理的方法包括：對所述腦電信號進(jìn)行濾波處理以去除特點頻段干擾；和/或，通過識別以去除所述腦電信號中的噪音信號。
[0039]
于本實施例中，所獲取的腦電信號是粗糙的，直接對其進(jìn)行分析并不可靠和準(zhǔn)確，因此還不需要對其進(jìn)行一定的處理。
[0040]
其中，所述噪音可以是由于眼動、身體運動、電磁干擾等導(dǎo)致的噪音。
[0041]
于本技術(shù)中并不局限上述所提到的濾波處理和/或去噪音處理，例如還可以包含信號放大處理。
[0042]
于本技術(shù)一實施例中，所述對預(yù)處理后的所述腦電信號分期為不同睡眠階段的方法包括：
[0043]
獲取預(yù)處理后的所述腦電信號中低頻腦電信號的能量和頻率特征，并依據(jù)美國睡眠分期標(biāo)準(zhǔn)或歐洲睡眠分期標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分期。
[0044]
通常，在睡眠過程中，腦電信號發(fā)生各種不同變化，這些變化隨著睡眠的深度而不同。根據(jù)腦電圖的不同特征，又將睡眠分為兩種狀態(tài)：非眼球快速運動睡眠(又稱正相睡眠、慢波睡眠、同步睡眠、安靜睡眠、nrem睡眠)和眼球快速運動睡眠(又稱異相睡眠、快波睡眠、去同步化睡眠、活躍睡眠、rem睡眠，還稱雷姆期現(xiàn)象)，二者以是否有眼球陣發(fā)性快速運動及不同的腦電波特征相區(qū)別。
[0045]
睡眠是一動態(tài)過程，非快速眼動期(nrem)期與快速眼動期(rem)期交替出現(xiàn)。nrem期睡眠時間約占75％－80％，rem期睡眠時間約占20％－25％。
[0046]
例如，依據(jù)美國睡眠醫(yī)學(xué)學(xué)會的分期標(biāo)準(zhǔn)，睡眠主要分為以下5期(成年人)：
[0047]
w期——清醒期(wakefulness)；
[0048]
n1期睡眠——非快速眼動1期(nrem1)；
[0049]
n2期睡眠——非快速眼動2期(nrem2)；
[0050]
n3期睡眠——非快速眼動3期(nrem3)；
[0051]
r期睡眠——快速眼動期(rem)。
[0052]
舉例來說，對應(yīng)一般人群的各期變化通常為：人從入睡開始，先是n1、n2、n3期，然后經(jīng)n2過渡到rem期。這是第一個循環(huán)；第二個循環(huán)n2、n3、n2、rem；然后再來n2、n3、n2、rem；如此往復(fù)，一夜共約5個循環(huán)，每個循環(huán)約90分鐘左右。前半夜n3占比高，后半夜n3越來越少，rem越來越多。這里舉例說明的并且標(biāo)準(zhǔn)或?qū)?yīng)每個人，但大致的各期變化情況類似，這里僅供參考。
[0053]
各期的劃分主要依據(jù)腦電波形來判斷，主要的波形包括如下：
[0054]
α節(jié)律波：w期閉眼狀態(tài)。
[0055]
α波：頻率8～13hz，主要見于安靜清醒閉眼狀態(tài)下和rem期，ni期<50％。睜眼時消失，rem期較清醒期頻率慢1～2hz無振幅和形態(tài)標(biāo)準(zhǔn)，往往表現(xiàn)漸增漸減狀。老年人頻率和振幅降低。亦見于嗜睡狀態(tài)，某些重癥osahs或重癥左心功能不全患者可能整夜psg大部分時間表現(xiàn)為低頻α波。主要在枕區(qū)。
[0056]
β波：w期睜眼狀態(tài)。
[0057]
β波：主要見于清醒期睜眼狀態(tài)，頻率>13hz的低電位波，無振幅和形態(tài)標(biāo)準(zhǔn)。有時也出現(xiàn)在n2睡眠期，服用安眠藥后出現(xiàn)較多。
[0058]
頂尖波：n1期。
[0059]
外形尖銳，與背景明顯區(qū)別，主要見于n1睡眠期后期，常與θ波毗鄰。無振幅和形態(tài)標(biāo)準(zhǔn)，時間一般<0.5秒，中央部。
[0060]
θ波：n1期后期。
[0061]
主要見于n1期后期，頻率4～7hz，一般無振幅及形態(tài)標(biāo)準(zhǔn)，但波幅通常>50uv，有時(尤其在幼兒及青少年)為短陣高電壓波，需與癲癇波鑒別，有學(xué)者稱為良性癲癇樣睡眠移行波(bets)。中央部位明顯。
[0062]
紡錘波(梭形波)：n2期。
[0063]
外形規(guī)則，頻率為11～16hz(最常見12～14hz)成串出現(xiàn)的明顯可辨的波形，持續(xù)時間≥0.5秒，波幅<>主要在n2,n3睡眠期，為n2期的特征性腦電波，通常以中央?yún)^(qū)導(dǎo)聯(lián)記錄的波幅最大。服用安定類藥物患者紡錘波出現(xiàn)明顯增多。
[0064]
k復(fù)合波：n2期。
[0065]
k復(fù)合波：n2期特征性腦電波，無頻率標(biāo)準(zhǔn)，從背景脫穎而出。為一個清晰可辨的陡峭負(fù)向波(向上)之后緊接著一個正向波(向下)，凸顯在背景eeg中，持續(xù)時間≥0.5秒。k復(fù)合波通常在額部腦電導(dǎo)聯(lián)記錄最明顯，n2、n3期出現(xiàn)。還可作為睡眠期間腦對外界(聲音)或內(nèi)部刺激(呼吸暫停)的反應(yīng)出現(xiàn)k復(fù)合波結(jié)束后1秒內(nèi)出現(xiàn)α波，此時稱為覺醒相關(guān)k復(fù)合波。與k復(fù)合波相關(guān)的覺醒，其發(fā)生的始點與k復(fù)合波截止點間不能大于1s。
[0066]
低頻δ慢波：n3期或n4期。
[0067]
δ波(慢波睡眠)：低頻率(范圍0.5～2hz)，高波幅(≥75uv)，在整個額區(qū)可監(jiān)測到。n2期睡眠<20％，n3期睡眠δ波占20％－50％，n4期δ波占50％以上。
[0068]
鋸齒波：rem期。
[0069]
鋸齒波：序列陡峭波浪或三角狀波形，類似鋸齒狀，頻率為2～6hz，陣發(fā)出現(xiàn)，本質(zhì)上為θ波，<50μv常出現(xiàn)在陣發(fā)性快速眼動波之前。
[0070]
低電壓混合頻率波：不高于10μv的節(jié)律性波蕌以及不高于20μv的單個波。
[0071]
通過分析低頻腦電如上述各波形，對睡眠進(jìn)行分期。
[0072]
步驟s102：依據(jù)頻域濾波方法分離出不同所述睡眠階段的腦電信號中包含不同頻段的高頻腦電信號，并依據(jù)高頻能量相對熵算法計算對應(yīng)不同所述睡眠階段的睡眠質(zhì)量參數(shù)。
[0073]
在依據(jù)常見的分期方法對所述睡眠過程中產(chǎn)生的腦電信號分析后，本方法將從所述腦電信號中提取高頻。
[0074]
于本技術(shù)一實施例中，所述高頻腦電信號為頻率范圍介于10hz和50hz之間、以及介于50hz和100hz之間的頭皮或顱內(nèi)的腦電信號。
[0075]
具體方法如下：
[0076]
于本技術(shù)一實施例中，所述頻域濾波方法包括：
[0077]
a、采用預(yù)設(shè)長度的時間窗口將各所述睡眠階段的腦電信號分割為多個時間段。
[0078]
于本實施例中，所述預(yù)設(shè)長度的時間窗口優(yōu)選為長度為10-30s的時間窗口。
[0079]
b、利用快速傅里葉變換計算每個所述時間段的頻譜，并去除頻譜異常的所述時間段。
[0080]
于本實施例中，計算公式為：
[0081][0082]
其中，n是采樣時間點，n是總的采樣點數(shù)目，x
n
是時間點n的腦電采樣值。π、e分別是圓周率和自然常數(shù)，i是虛數(shù)，x
k
是波向量k下的傅里葉系數(shù)。
[0083]
頻譜是頻率譜密度的簡稱，是頻率的分布曲線。復(fù)雜振蕩分解為振幅不同和頻率不同的諧振蕩，這些諧振蕩的幅值按頻率排列的圖形叫做頻譜。頻譜廣泛應(yīng)用于聲學(xué)、光學(xué)和無線電技術(shù)等方面。頻譜將對信號的研究從時域引入到頻域，從而帶來更直觀的認(rèn)識。把復(fù)雜的機(jī)械振動分解成的頻譜稱為機(jī)械振動譜，把聲振動分解成的頻譜稱為聲譜，把光振動分解成的頻譜稱為光譜，把電磁振動分解成的頻譜稱為電磁波譜，一般常把光譜包括在電磁波譜的范圍之內(nèi)。分析各種振動的頻譜就能了解該復(fù)雜振動的許多基本性質(zhì)，因此頻譜分析已經(jīng)成為分析各種復(fù)雜振動的一項基本方法。
[0084]
c、依據(jù)巴特沃斯濾波器分離各所述時間段不同的頻率成分，以提取得到包含各個高頻頻段的高頻腦電信號。
[0085]
于本實施例中，由于介于高頻的頻率有一定范圍，故對高頻的不同頻率/頻段進(jìn)行劃分，而不是統(tǒng)一處理。
[0086]
所述巴特沃斯濾波器(butterworth filter)是電子濾波器的一種。巴特沃斯濾波器的特點是通頻帶的頻率響應(yīng)曲線最平滑。
[0087]
具體計算公式包括：
[0088][0089]
其中，h代表傳遞函數(shù)，z是指信號的z域表示,a、b分別表示遞歸系數(shù)，n表示濾波器的階數(shù)。
[0090]
于本技術(shù)一實施例中，所述高頻能量相對熵的方法包括：
[0091]
a、計算不同所述睡眠階段的所述高頻腦電信號中各所述時間窗口內(nèi)的平均能量值。
[0092]
于本實施例中，所述時間窗口對應(yīng)上述優(yōu)選的10-30s時間窗口。
[0093]
b、依據(jù)所述平均能量值計算對應(yīng)不同所述睡眠階段的所述高頻腦電信號的相對熵，據(jù)以作為所述睡眠質(zhì)量參數(shù)。
[0094]
具體計算公式包括：
[0095][0096]
其中，i是腦電信號的特征參數(shù)，q、p是頻段i hz下腦電信號能量的概率密度分布。d表示兩個概率密度p、q分布的相對熵。
[0097]
步驟s103：依據(jù)睡眠質(zhì)量參考數(shù)據(jù)，對所述睡眠質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行評價。
[0098]
于本技術(shù)一實施例中，所述睡眠質(zhì)量參考數(shù)據(jù)包括：基于健康人群的睡眠質(zhì)量數(shù)據(jù)或被試對象的歷史睡眠質(zhì)量。
[0099]
于本實施例中，基于健康人群的睡眠參數(shù)和被試本人的歷史參數(shù)，對被試的睡眠
質(zhì)量進(jìn)行評價，并給出干預(yù)建議，或者為睡眠調(diào)節(jié)提供神經(jīng)生理信息作為反饋信號。
[0100]
本技術(shù)旨在提出一種新的睡眠質(zhì)量評價方法，通過提取睡眠腦電的高頻成分的熵特征來識別人的睡眠質(zhì)量，繼而為睡眠紊亂的干預(yù)治療提供一個更加客觀的評價方法。本技術(shù)所述的基于高頻腦電睡眠質(zhì)量評價方法更接近被試本人的睡眠感受，可獲得可觀的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益。如圖2所示，展示為一例主訴睡眠好與一例主訴睡眠差的個體的睡眠質(zhì)量評價的折線示意圖。其中，橫坐標(biāo)為腦電頻率，縱坐標(biāo)為睡眠質(zhì)量。
[0101]
本技術(shù)所述的方法適用于睡眠障礙患者及存在睡眠問題的情感障礙患者評估，本技術(shù)所述的方法通過在一種睡眠障礙鼠模型(10-50hz，50-100hz)，兩種睡眠障礙猴模型(10-50hz，50-100hz)、100例失眠患者(50-100hz)，50例具有抑郁癥狀的患者(10-50hz)上進(jìn)行檢測，證實了該方法的有效性，且靈敏性、穩(wěn)定性優(yōu)于傳統(tǒng)的睡眠評測方法。
[0102]
如圖3所示，展示為本技術(shù)于一實施例中的電子裝置的模塊示意圖。如圖所示，所述裝置300包括：
[0103]
獲取模塊301，用于獲取睡眠過程中產(chǎn)生的腦電信號，對其進(jìn)行預(yù)處理并分期為不同睡眠階段；
[0104]
處理模塊302，用于依據(jù)頻域濾波方法分離出不同所述睡眠階段的腦電信號中包含不同頻段的高頻腦電信號，并依據(jù)高頻能量相對熵算法計算對應(yīng)不同所述睡眠階段的睡眠質(zhì)量參數(shù)；依據(jù)睡眠質(zhì)量參考數(shù)據(jù)，對所述睡眠質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行評價。
[0105]
需要說明的是，上述裝置各模塊/單元之間的信息交互、執(zhí)行過程等內(nèi)容，由于與本技術(shù)所述方法實施例基于同一構(gòu)思，其帶來的技術(shù)效果與本技術(shù)方法實施例相同，具體內(nèi)容可參見本技術(shù)前述所示的方法實施例中的敘述，此處不再贅述。
[0106]
還需要說明的是，應(yīng)理解以上裝置的各個模塊的劃分僅僅是一種邏輯功能的劃分，實際實現(xiàn)時可以全部或部分集成到一個物理實體上，也可以物理上分開。且這些單元可以全部以軟件通過處理元件調(diào)用的形式實現(xiàn)；也可以全部以硬件的形式實現(xiàn)；還可以部分模塊通過處理元件調(diào)用軟件的形式實現(xiàn)，部分模塊通過硬件的形式實現(xiàn)。例如，獲取模塊301可以為單獨設(shè)立的處理元件，也可以集成在上述裝置的某一個芯片中實現(xiàn)，此外，也可以以程序代碼的形式存儲于上述裝置的存儲器中，由上述裝置的某一個處理元件調(diào)用并執(zhí)行以上獲取模塊301的功能。其它模塊的實現(xiàn)與之類似。此外這些模塊全部或部分可以集成在一起，也可以獨立實現(xiàn)。這里所述的處理元件可以是一種集成電路，具有信號的處理能力。在實現(xiàn)過程中，上述方法的各步驟或以上各個模塊可以通過處理器元件中的硬件的集成邏輯電路或者軟件形式的指令完成。
[0107]
例如，以上這些模塊可以是被配置成實施以上方法的一個或多個集成電路，例如：一個或多個特定集成電路(application specific integrated circuit，簡稱asic)，或，一個或多個微處理器(digital signal processor，簡稱dsp)，或，一個或者多個現(xiàn)場可編程門陣列(field programmable gate array，簡稱fpga)等。再如，當(dāng)以上某個模塊通過處理元件調(diào)度程序代碼的形式實現(xiàn)時，該處理元件可以是通用處理器，例如中央處理器(central processing unit，簡稱cpu)或其它可以調(diào)用程序代碼的處理器。再如，這些模塊可以集成在一起，以片上系統(tǒng)(system-on-a-chip，簡稱soc)的形式實現(xiàn)。
[0108]
如圖4所示，展示為本技術(shù)于一實施例中的電子設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖。如圖所示，所述電子設(shè)備400包括：存儲器401、處理器402、及通信器403；所述存儲器401用于存儲計算機(jī)指
令；所述處理器402運行計算機(jī)指令實現(xiàn)如圖2所述的方法。所述通信器403用于與外部設(shè)備通信。
[0109]
于本實施例中，所述外部設(shè)備可以是腦電信號采集器，以采集被試用戶的腦電信號。
[0110]
于本技術(shù)一實施例中，本技術(shù)所述電子設(shè)備400可以呈現(xiàn)為智能手環(huán)，智能手機(jī)等終端，以用于評價睡眠質(zhì)量。
[0111]
于本技術(shù)另一實施例中，本技術(shù)所述電子設(shè)備400還可以與腦電信號采集器(貼于頭皮的電極等形式的采集)一體化為睡眠評價系統(tǒng)。
[0112]
在一些實施例中，所述電子設(shè)備400中的所述存儲器401的數(shù)量均可以是一或多個，所述處理器402的數(shù)量均可以是一或多個，所述通信器403的數(shù)量均可以是一或多個，而圖4中均以一個為例。
[0113]
于本技術(shù)一實施例中，所述電子設(shè)備400中的處理器402會按照如圖2所述的步驟，將一個或多個以應(yīng)用程序的進(jìn)程對應(yīng)的指令加載到存儲器401中，并由處理器402來運行存儲在存儲器402中的應(yīng)用程序，從而實現(xiàn)如圖2所述的方法。
[0114]
所述存儲器401可以包括隨機(jī)存取存儲器(random access memory，簡稱ram)，也可以包括非易失性存儲器(non-volatile memory)，例如至少一個磁盤存儲器。所述存儲器401存儲有操作系統(tǒng)和操作指令、可執(zhí)行模塊或者數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，或者它們的子集，或者它們的擴(kuò)展集，其中，操作指令可包括各種操作指令，用于實現(xiàn)各種操作。操作系統(tǒng)可包括各種系統(tǒng)程序，用于實現(xiàn)各種基礎(chǔ)業(yè)務(wù)以及處理基于硬件的任務(wù)。
[0115]
所述處理器402可以是通用處理器，包括中央處理器(central processing unit，簡稱cpu)、網(wǎng)絡(luò)處理器(network processor，簡稱np)等；還可以是數(shù)字信號處理器(digital signal processing，簡稱dsp)、專用集成電路(application specific integrated circuit，簡稱asic)、現(xiàn)場可編程門陣列(field－programmable gate array，簡稱fpga)或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件。
[0116]
所述通信器403用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫訪問裝置與其他設(shè)備(例如客戶端、讀寫庫和只讀庫)之間的通信連接。所述通信器403可包含一組或多組不同通信方式的模塊，例如，與can總線通信連接的can通信模塊。所述通信連接可以是一個或多個有線/無線通訊方式及其組合。通信方式包括：互聯(lián)網(wǎng)、can、內(nèi)聯(lián)網(wǎng)、廣域網(wǎng)(wan)、局域網(wǎng)(lan)、無線網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字用戶線(dsl)網(wǎng)絡(luò)、幀中繼網(wǎng)絡(luò)、異步傳輸模式(atm)網(wǎng)絡(luò)、虛擬專用網(wǎng)絡(luò)(vpn)和/或任何其它合適的通信網(wǎng)絡(luò)中的任何一個或多個。例如：wifi、藍(lán)牙、nfc、gprs、gsm、及以太網(wǎng)中任意一種及多種組合。
[0117]
在一些具體的應(yīng)用中，所述電子設(shè)備400的各個組件通過總線系統(tǒng)耦合在一起，其中總線系統(tǒng)除包括數(shù)據(jù)總線之外，還可以包括電源總線、控制總線和狀態(tài)信號總線等。但是為了清除說明起見，在圖4中將各種總線都成為總線系統(tǒng)。
[0118]
于本技術(shù)的一實施例中，本技術(shù)提供一種非暫時的計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如圖1所述的方法。
[0119]
所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解：實現(xiàn)上述系統(tǒng)及各單元功能的實施例可以通過計算機(jī)程序相關(guān)的硬件來完成。前述的計算機(jī)程序可以存儲于一計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中。該程序在執(zhí)行時，執(zhí)行包括上述系統(tǒng)及各單元功能的實施例；而前
述的存儲介質(zhì)包括：rom、ram、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。
[0120]
綜上所述，本技術(shù)提供的一種基于高頻腦電睡眠質(zhì)量評價方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)，通過獲取睡眠過程中產(chǎn)生的腦電信號，對其進(jìn)行預(yù)處理并分期為不同睡眠階段；依據(jù)頻域濾波方法分離出不同所述睡眠階段的腦電信號中包含不同頻段的高頻腦電信號，并依據(jù)高頻能量相對熵算法計算對應(yīng)不同所述睡眠階段的睡眠質(zhì)量參數(shù)；依據(jù)睡眠質(zhì)量參考數(shù)據(jù)，對所述睡眠質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行評價。
[0121]
本技術(shù)有效克服了現(xiàn)有技術(shù)中的種種缺點而具高度產(chǎn)業(yè)利用價值。
[0122]
上述實施例僅例示性說明本技術(shù)的原理及其功效，而非用于限制本發(fā)明。任何熟悉此技術(shù)的人士皆可在不違背本技術(shù)的精神及范疇下，對上述實施例進(jìn)行修飾或改變。因此，舉凡所屬技術(shù)領(lǐng)域中包含通常知識者在未脫離本發(fā)明所揭示的精神與技術(shù)思想下所完成的一切等效修飾或改變，仍應(yīng)由本技術(shù)的權(quán)利要求所涵蓋。

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