本發(fā)明專利技術提供了一種基于機器學習的睡眠質量檢測方法及裝置，該方法包括：獲取睡眠期間的脈搏波信號和血氧信號；對脈搏波信號和血氧信號進行通道脫落檢測，獲得檢測后的脈搏波信號和血氧信號；對檢測后的脈搏波信號進行識別，獲得脈搏波信號的特征波，根據(jù)脈搏波信號的特征波測算脈率數(shù)據(jù)；對檢測后的血氧信號進行識別，獲得氧降事件數(shù)據(jù)；將脈率數(shù)據(jù)和氧降事件數(shù)據(jù)作為自動睡眠質量檢測模型的輸入信號，經(jīng)機器學習后輸出睡眠質量檢測結果，睡眠質量檢測模型是根據(jù)歷史的脈率數(shù)據(jù)和歷史的氧降事件數(shù)據(jù)以及相應的睡眠質量標簽經(jīng)機器學習方法訓練得到的。本發(fā)明專利技術簡化了特征工程提取的通道和步驟，相比人工判斷更為高效，因此具有執(zhí)行效率較高的特點。具有執(zhí)行效率較高的特點。具有執(zhí)行效率較高的特點。

【技術實現(xiàn)步驟摘要】
基于機器學習的睡眠質量檢測方法及裝置

[0001]本專利技術關于生物醫(yī)學
，特別是關于生物醫(yī)學中信號的處理技術，具體涉及一種基于機器學習的睡眠質量檢測方法及裝置。

技術介紹

[0002]本部分旨在為權利要求書中陳述的本專利技術的實施方式提供背景或上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現(xiàn)有技術。
[0003]充足的睡眠和較高的睡眠質量是維持機體身心健康的必要條件。睡眠是身心休息放松的一種重要形式，可以減輕人們日常生活中的疲勞并緩解精神緊張等不良情緒，是人的體力和精力得到恢復，可以保持良好的機體形態(tài)。隨著睡眠障礙患者及神經(jīng)精神科疾患的增加，睡眠質量在神經(jīng)精神領域、生理心理學和臨床醫(yī)學界受到普遍關注。
[0004]目前常用的用于評價睡眠質量的指標有呼吸暫停低通氣指數(shù)(AHI，Apnea-Hypopnea Index)。在美國睡眠醫(yī)學學會規(guī)定的呼吸事件判斷標準中，將呼吸氣流信號幅度值下降≥基礎值的90％、且事件持續(xù)時間至少10s的事件判斷為呼吸暫停事件；口鼻氣流信號幅度值下降≥30％，且氣流速度下降的持續(xù)時間至少為10s，并且血氧濃度相較事件前的基礎值下降≥3的事件判斷為低通氣事件。呼吸暫停低通氣指數(shù)是指每小時睡眠內呼吸暫停加上低通氣的次數(shù)，實際上就是用整晚呼吸暫停事件和低通氣事件的總次數(shù)除以了夜間睡眠的小時數(shù)，得出呼吸暫停低通氣指數(shù)，并來反映監(jiān)測對象整晚睡眠質量的高低。
[0005]一般而言，通過分析睡眠質量，可以判斷受試者的體力和精力是否得到有效恢復，從而保持良好的機體形態(tài)。由于睡眠...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于機器學習的睡眠質量檢測方法，其特征在于，所述方法包括：獲取睡眠期間的脈搏波信號和血氧信號；對所述脈搏波信號和血氧信號進行通道脫落檢測，獲得檢測后的脈搏波信號和血氧信號；對所述檢測后的脈搏波信號進行識別，獲得脈搏波信號的特征波，根據(jù)所述脈搏波信號的特征波測算脈率數(shù)據(jù)；對所述檢測后的血氧信號進行識別，獲得氧降事件數(shù)據(jù)；將脈率數(shù)據(jù)和氧降事件數(shù)據(jù)作為自動睡眠質量檢測模型的輸入信號，經(jīng)機器學習后輸出睡眠質量檢測結果。2.如權利要求1所述的基于機器學習的睡眠質量檢測方法，其特征在于，對所述脈搏波信號和血氧信號進行通道脫落檢測，包括：對脈搏波信號和血氧信號進行預處理；使用滑動窗口法對預處理后的脈搏波信號和血氧信號進行通道脫落檢測。3.根據(jù)權利要求2所述的基于機器學習的睡眠質量檢測方法，其特征在于，對脈搏波信號和血氧信號進行預處理，包括：對脈搏波信號進行去噪濾波處理，獲得去噪濾波后的脈搏波信號；對去噪濾波后的脈搏波信號進行歸一化處理，獲得去噪濾波歸一化后的脈搏波信號；對血氧信號進行去噪濾波處理。4.如權利要求2所述的基于機器學習的睡眠質量檢測方法，其特征在于，使用滑動窗口法對預處理后的脈搏波信號進行通道脫落檢測，包括：設置滑動窗口、滑動步長、滑動窗口前后兩個參考窗口的長度和最短脫落窗口的參考時長；基于預處理后的脈搏波信號，測算兩個參考窗口內的幅度參考值；根據(jù)所述幅度參考值確定滑動窗口內的幅度下降閾值；基于預處理后的脈搏波信號，將滑動窗口內平均幅度低于幅度下降閾值的窗口標記為通道信號脫落窗口；對有交疊的通道信號脫落窗口進行合并，獲得合并后的通道信號脫落窗口；確定合并后的通道信號脫落窗口的總時長；將合并后的通道信號脫落窗口的總時長低于參考時長的窗口進行刪減，獲得檢測后的脈搏波信號。5.如權利要求3所述的基于機器學習的睡眠質量檢測方法，其特征在于，對所述檢測后的脈搏波信號進行識別，獲得脈搏波信號的特征波，根據(jù)所述脈搏波信號的特征波測算脈率數(shù)據(jù)，包括：對去噪濾波歸一化后的脈搏波信號進行特征波濾波處理，獲得脈搏波信號的特征波；對所述脈搏波信號的特征波進行峰值檢測，將檢測到的峰值標記為脈搏波信號的特征點；根據(jù)所述脈搏波信號的特征點測算脈率。6.如權利要求2所述的基于機器學習的睡眠質量檢測方法，其特征在于，使用滑動窗口法對預處理后的血氧信號進行通道脫落檢測，對所述檢測后的血氧信號進行識別，獲得氧
降事件數(shù)據(jù)，包括：設置滑動窗口、滑動步長和滑動窗口前一個參考窗口的參考長度；基于預處理后的血氧信號，測算前一個參考窗口內的血氧濃度參考值；根據(jù)所述血氧濃度參考值設置滑動窗口內血氧濃度下降閾值；基于預處理后的血氧信號，若滑動窗口中存在滿足血氧濃度下降閾值的血氧信號點，則標記該血氧信號點為氧降事件結束點，前一個參考窗口中存在的滿足血氧濃度下降閾值的血氧信號點為氧降事件起始點；對有...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：王興軍，陳可欣，覃誠，賈進瀅，
申請(專利權)人：東莞見達信息技術有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：

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