基于动态皮肤温度的睡眠分期方法及控制系统与流程

1.本发明涉及人体睡眠监测技术领域，具体地，涉及一种基于动态皮肤温度的非接触式睡眠分期方法及精确控制系统，尤其涉及一种基于动态皮肤温度的睡眠分期方法及控制系统。


背景技术：

2.鉴于睡眠分期的研究十分热门，同时具有广阔的市场需求。皮温或者体温作为评估人体健康和热舒适的重要生理指标，与局部血流量有密切的关系，目前已经出现了一些与皮肤温度相关的睡眠状态判定方法。
3.公开号为cn109788913a的发明专利，公开了一种用于确定人的睡眠的时间窗口的方法和系统，包括接收人的远端皮肤温度的样本，并检测远端皮肤温度的样本中的温度变化模式。温度变化模式指示昼夜节律内的参考点。基于所指示的参考点确定用于睡眠的最优时间窗口。温度变化模式是远端皮肤温度的下降随后是远端皮肤温度的增加的形式，其中下降和增加在十分钟或更短的时间窗口内发生。该专利通过测量远端皮肤温度判定睡眠状态，但是远端(手足)上并没有分布人体的主动脉，远端皮温不能反映总体尤其是脑部的血流量数值。
4.公开号为cn104095615b的发明专利，公开了一种人体睡眠监测方法及监测系统，通过测量电容量、人体重力加速度、体温信息以及心率信息实现睡眠监测和唤醒，首先该技术只能判定总睡眠时长、浅睡时长和深睡时长，无法对睡眠分期进行详细划分(即非快速眼动期的一至三期)；其次该技术中皮温起到协助作用，并不主导睡眠分期；最后该技术测量的是局部某点的皮肤温度，无法反映整体的人体血流量数值。
5.公开号为cn113468147a的发明专利，公开了一种稳定睡眠状态的体温数据库建立与使用方法，该技术建立了皮温、核心体温与睡眠质量之间的数据库。但是，首先该技术主要应用于稳定睡眠状态下的睡眠分期判定，对非稳态、多变但短暂出现的睡眠状态无法判定，其次，该技术只构建了皮温与快速眼动期、深度睡眠期之间的关系，无法判定皮温度与非快速眼动期的1至3期之间的关系；而且，该技术，没有考虑到非快速眼动期的1至3期的可逆性变化对体温的影响；最后，该技术只考虑到改善热环境对睡眠质量的影响，但是睡眠受到温度、湿度、风速、噪声、光照、空气品质等多个因素的影响，只改变单一因素可能无法提高睡眠质量。
6.包上述三个专利在内的多个使用皮温评估睡眠状态的专利，绝大多数使用接触式测量，需要让处于睡眠状态中的被测佩戴一系列传感器，测量本身会对睡眠质量产生干扰；而且，这些专利采用的生理指标均是静态皮温数值，即当皮温达到一定大小后判定进入某个睡眠阶段，但是皮温同时受到外部环境和内部生理代谢的影响，对于不同人种、年龄、性别、地区、生活习惯的被测，内部生理代谢量都有所差异，外部环境尤其是空气温度更是通过对流换热直接影响皮肤温度，因此直接采用静态皮温数值对睡眠时期进行判定是不合理的。而且，睡眠分期应该考虑到睡眠节律的影响，即使是在同一夜晚中出现的同一种睡眠时
期也不能一概而论，例如非快速眼动2期，应区分是由非快速眼动1期转化而来还是非快速眼动3期转化而来，再制定相应判定规则。


技术实现要素：

7.针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于动态皮肤温度的睡眠分期方法及控制系统。
8.根据本发明提供的一种基于动态皮肤温度的睡眠分期方法及控制系统，所述方案如下：
9.第一方面，提供了一种基于动态皮肤温度的睡眠分期方法，所述方法包括：
10.皮温监测步骤：监测人体不同部位的皮肤温度，并将皮温数据传输至机器学习步骤和睡眠分期步骤中；
11.睡眠监测步骤：实时监测被测的睡眠过程，并将睡眠数据传输至机器学习步骤中；
12.机器学习步骤：包括训练模型和测试模型，所述训练模型接收皮温监测步骤和睡眠监测步骤传输来的训练集数据后，对初始皮温阈值进行不断调整；
13.所述训练模型输出训练后的皮温阈值并构成测试模型，皮温监测步骤和睡眠监测步骤将测试集数据输入测试模型中进行检验；若精确度不达标，则重复机器学习步骤，若精确度达标，则将个性化皮温阈值输入睡眠分期步骤的数据库中；
14.睡眠分期步骤：对睡眠过程进行分期，依据机器学习步骤输出的皮温阈值，实时对皮温监测步骤输入的数据进行判定，进而判断当前被测所处的睡眠时期；
15.环境监测控制步骤：对睡眠分期步骤输出的精准睡眠分期结果进行判定，若睡眠质量达标，则结束流程；
16.若睡眠质量不达标，环境监测控制步骤将监测的卧室环境参数与内设数据库中的适宜参数范围进行比较，优先对与预设范围偏离最大环境参数进行调控，确保睡眠质量达标。
17.优选地，所述皮温监测步骤包括：使用非接触式测定仪器，实时监测睡眠期间的人体皮肤温度的动态变化数值，定义皮肤温度在第n分钟的变化量δtn为：
[0018][0019]
其中，为第n分钟的平均皮温，为第n-1分钟的平均皮温。
[0020]
优选地，所述机器学习步骤中对初始皮温阈值进行不断调整具体包括：
[0021]
所述皮温阈值为判定睡眠分期转化时的最小皮温变化量，即使得皮温阈值不断向实际测量情况靠近，δtm为第m次调整后的皮温阈值：
[0022][0023]
其中，δt0为初始设定的皮温阈值，δti为第i次的皮温阈值实测值。
[0024]
优选地，所述睡眠分期步骤中：睡眠过程划分为觉醒、快速眼动期和非快速眼动期，其中非快速眼动期依据睡眠深度由浅入深分为1至3期，且睡眠分期模块中设有皮温阈值数据库，对于同一类被测，存在15个皮温阈值。
[0025]
优选地，所述环境监测控制步骤包括：卧室环境主要包括热环境、声环境、光环境
和空气品质；环境监测控制步骤监测卧室温度、湿度、噪声、光照强度及二氧化碳浓度在内的相关环境参数。：
[0026]
第二方面，提供了一种基于动态皮肤温度的睡眠分期控制系统，所述系统包括：
[0027]
皮温监测模块：监测人体不同部位的皮肤温度，并将皮温数据传输至机器学习模块和睡眠分期模块中；
[0028]
睡眠监测模块：实时监测被测的睡眠过程，并将睡眠数据传输至机器学习模块中；
[0029]
机器学习模块：包括训练模型和测试模型，所述训练模型接收皮温监测模块和睡眠监测模块传输来的训练集数据后，对初始皮温阈值进行不断调整；
[0030]
所述训练模型输出训练后的皮温阈值并构成测试模型，皮温监测模块和睡眠监测模块将测试集数据输入测试模型中进行检验；若精确度不达标，则重复机器学习模块，若精确度达标，则将个性化皮温阈值输入睡眠分期模块的数据库中；
[0031]
睡眠分期模块：对睡眠过程进行分期，依据机器学习模块输出的皮温阈值，实时对皮温监测模块输入的数据进行判定，进而判断当前被测所处的睡眠时期；
[0032]
环境监测控制模块：对睡眠分期模块输出的精准睡眠分期结果进行判定，若睡眠质量达标，则结束流程；
[0033]
若睡眠质量不达标，环境监测控制模块将监测的卧室环境参数与内设数据库中的适宜参数范围进行比较，优先对与预设范围偏离最大环境参数进行调控，确保睡眠质量达标。
[0034]
优选地，所述皮温监测模块包括：使用非接触式测定仪器，实时监测睡眠期间的人体皮肤温度的动态变化数值，定义皮肤温度在第n分钟的变化量δtn为：
[0035][0036]
其中，为第n分钟的平均皮温，为第n-1分钟的平均皮温。
[0037]
优选地，所述机器学习模块中对初始皮温阈值进行不断调整具体包括：
[0038]
所述皮温阈值为判定睡眠分期转化时的最小皮温变化量，即使得皮温阈值不断向实际测量情况靠近，δtm为第m次调整后的皮温阈值：
[0039][0040]
其中，δt0为初始设定的皮温阈值，δti为第i次的皮温阈值实测值。
[0041]
优选地，所述睡眠分期模块中：睡眠过程划分为觉醒、快速眼动期和非快速眼动期，其中非快速眼动期依据睡眠深度由浅入深分为1至3期，且睡眠分期模块中设有皮温阈值数据库，对于同一类被测，存在15个皮温阈值。
[0042]
优选地，所述环境监测控制模块包括：卧室环境主要包括热环境、声环境、光环境和空气品质；环境监测控制模块监测卧室温度、湿度、噪声、光照强度及二氧化碳浓度在内的相关环境参数。
[0043]
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
[0044]
1、本发明通过采用非接触方式获取动态皮温数据，从而达到不干扰被测睡眠状态的效果；
[0045]
2、本发明通过采用机器学习的方式不断校正皮温阈值的大小，最大程度降低睡眠
环境、样本个体差异的影响，从而实现个性化精确睡眠分期的目的；
[0046]
3、本发明通过采用实时环境监测和控制的方式，在睡眠期间对卧室环境进行智能精准调控，从而保障用户睡眠质量达标。
附图说明
[0047]
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0048]
图1为本发明整体框图。
具体实施方式
[0049]
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
[0050]
本发明实施例提供了一种基于动态皮肤温度的睡眠分期方法，参照图1所示，该发明具体包括：
[0051]
皮温监测步骤：人体皮肤温度的高低与局部血流量有密切的关系，人体不同部位的皮肤温度不同；监测人体不同部位的皮肤温度，并将皮温数据传输至机器学习步骤和睡眠分期步骤中。
[0052]
具体地，使用非接触式测定仪器(精度可达
±
0.1℃)，实时监测睡眠期间的人体皮肤温度的动态变化数值，将多点位的动态皮温数据实时传输至机器学习步骤和睡眠分期步骤中。
[0053]
定义皮肤温度在第n分钟的变化量δtn为：
[0054][0055]
其中，为第n分钟的平均皮温，为第n-1分钟的平均皮温。
[0056]
睡眠监测步骤：当系统检查到被测类型不在数据库中(依据性别、年龄、bmi等生理信息),睡眠监测步骤实时监测被测的睡眠过程，并将睡眠数据传输至机器学习步骤中。
[0057]
机器学习步骤：包括训练模型和测试模型，训练模型接收皮温监测步骤和睡眠监测步骤传输来的训练集数据后，对初始皮温阈值进行不断调整；(皮温阈值的定义为判定睡眠分期转化时的最小皮温变化量)，即使得皮温阈值不断向实际测量情况靠近，如下所示，δtm为第m次调整后的皮温阈值：
[0058][0059]
其中，δt0为初始设定的皮温阈值，δti为第i次的皮温阈值实测值。
[0060]
训练模型输出训练后的皮温阈值并构成测试模型，皮温监测步骤和睡眠监测步骤将测试集数据输入测试模型中进行检验；若精确度不达标，则重复机器学习步骤，若精确度达标，则将个性化皮温阈值输入睡眠分期步骤的数据库中。
[0061]
睡眠分期步骤：对睡眠过程进行分期，并依据机器学习步骤输出的皮温阈值，实时
对皮温监测步骤输入的数据进行判定，进而判断当前被测所处的睡眠时期。
[0062]
具体地，睡眠分期步骤将睡眠过程划分为觉醒(w)、快速眼动期(r)和非快速眼动期(n)，其中非快速眼动期依据睡眠深度由浅入深分为1至3期(n1至n3)。睡眠分期步骤中设有皮温阈值数据库，对于同一类被测，存在15个皮温阈值(w-n1、n1-n2、n2-n3、n3-n2、n2-n1、n1-r、n2-r、n3-r、r-n1、r-n2、r-n3、n1-w、n2-w、n3-w、r-w，例如w-n1表征从w期转换到n1期的皮温阈值)。依据机器学习步骤输出的皮温阈值，实时对皮温监测步骤输入的数据进行判定，进而判断当前被测所处的睡眠时期。
[0063]
环境监测控制步骤：对睡眠分期步骤输出的精准睡眠分期结果进行判定，若睡眠质量达标，则结束流程；若睡眠质量不达标，环境监测控制步骤将监测的卧室环境参数与内设数据库中的适宜参数范围进行比较，优先对与预设范围偏离最大环境参数进行调控，确保睡眠质量达标。
[0064]
具体地，该步骤中：睡眠质量受到卧室环境的影响，卧室环境主要包括热环境、声环境、光环境和空气品质四个部分。对睡眠分期模块输出的精准睡眠分期结果进行判定，如果睡眠质量达标，则结束流程，如睡眠质量不达标，环境监测控制模块将监测到的卧室温度、湿度、噪声、光照强度和二氧化碳浓度等环境参数与内设数据库中的适宜参数范围进行比较，优先对与预设范围偏离最大环境参数进行精准调控，确保睡眠质量达标。
[0065]
本发明还提供了一种基于动态皮肤温度的睡眠分期控制系统，参照图1所示，该系统具体包括：
[0066]
皮温监测模块：人体皮肤温度的高低与局部血流量有密切的关系，人体不同部位的皮肤温度不同。使用非接触式测定仪器(精度可达
±
0.1℃)，实时监测睡眠期间的人体皮肤温度的动态变化数值，将多点位的动态皮温数据实时传输至机器学习模块和睡眠分期模块中。
[0067]
定义皮肤温度在第n分钟的变化量δtn为：
[0068][0069]
其中，为第n分钟的平均皮温，为第n-1分钟的平均皮温。
[0070]
睡眠监测模块：当系统检查到被测类型不在数据库中(依据性别、年龄、bmi等生理信息),睡眠监测模块实时监测被测的睡眠过程，并将睡眠数据传输至机器学习模块中。
[0071]
机器学习模块：包含训练模型和测试模型。训练模型接收皮温监测模块和睡眠监测模块传输来的训练集数据后，对初始皮温阈值进行不断调整(皮温阈值的定义为判定睡眠分期转化时的最小皮温变化量)，即使得皮温阈值不断向实际测量情况靠近，如下所示，δtm为第m次调整后的皮温阈值：
[0072][0073]
其中，δt0为初始设定的皮温阈值，δti为第i次的皮温阈值实测值。
[0074]
训练模型输出训练后的皮温阈值并构成测试模型，皮温监测模块和睡眠监测模块将测试集数据输入测试模型中进行检验，如精确度不达标，则重复机器学习模块，如精确度达标，则将个性化皮温阈值输入睡眠分期模块的数据库中。
[0075]
睡眠分期模块：对睡眠过程进行分期，并依据机器学习模块输出的皮温阈值，实时
对皮温监测模块输入的数据进行判定，进而判断当前被测所处的睡眠时期。
[0076]
具体地，该模块中，睡眠过程可被划分为觉醒(w)、快速眼动期(r)和非快速眼动期(n)，其中非快速眼动期依据睡眠深度由浅入深分为1至3期(n1至n3)。睡眠分期模块中设有皮温阈值数据库，对于同一类被测，存在15个皮温阈值(w-n1、n1-n2、n2-n3、n3-n2、n2-n1、n1-r、n2-r、n3-r、r-n1、r-n2、r-n3、n1-w、n2-w、n3-w、r-w，例如w-n1表征从w期转换到n1期的皮温阈值)。依据机器学习模块输出的皮温阈值，实时对皮温监测模块输入的数据进行判定，进而判断当前被测所处的睡眠时期。
[0077]
环境监测控制模块：睡眠质量受到卧室环境的影响，卧室环境主要包括热环境、声环境、光环境和空气品质四个部分。对睡眠分期模块输出的精准睡眠分期结果进行判定，如果睡眠质量达标，则结束流程，如睡眠质量不达标，环境监测控制模块将监测到的卧室温度、湿度、噪声、光照强度和二氧化碳浓度等环境参数与内设数据库中的适宜参数范围进行比较，优先对与预设范围偏离最大环境参数进行精准调控，确保睡眠质量达标。
[0078]
本发明实施例提供了一种基于动态皮肤温度的睡眠分期方法及控制系统，监测睡眠过程中多部位皮肤温度的动态变化，对皮温和睡眠数据进行机器学习，确定各个睡眠阶段转换时的皮温阈值，进而实现依据动态皮温的精准化睡眠分期，进而精准控制卧室环境参数确保睡眠质量达标。
[0079]
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
[0080]
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本技术的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。