成果介绍
目前市场上睡眠监测设备,应用受限,例如脑电图:精度高;价格贵;侵入性强,严重干扰睡眠;需专业人员操作,而手环类设备:操作简易;价格亲民;准确性存疑。美国睡眠医学协会建议将其作为辅助工具。
本研究基于研究皮温-睡眠分期的可行性,根据皮温随昼夜节律规律性、周期性波动变化,将皮温与在入睡时刻和醒来时刻的变化规律已在我们的近期研究中得以定量化。
研究目标:基于皮温与睡眠分期间的关系,提出一种低干扰高精度的睡眠质量评估方法;通过大样本机器学习,实现对不同性别、年龄段人群睡眠的个性化智能分期;研发出一种简单易用低干扰高精度的新型睡眠质量监测和评估装置。
本研究的功能模块包括:
1、皮温监测模块,监测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。
2、睡眠监测模块,监测睡眠过程并将睡眠数据传输至机器学习模块中。
3、机器学习模块,接收皮温监测模块和睡眠监测模块的数据后,不断调整初始设定的皮温阈值。
4、皮温-睡眠分期模块,对输入的皮温数据进行处理,实现睡眠分期和睡眠质量的智能判定。
本研究的技术成果亮点包括:
1、采集睡眠区域的压力状态信号和用户的第一睡眠状态信号,对压力状态信号进行分析计算生成区域压力状态数据,对第一睡眠状态信号进行处理和分析计算生成睡眠状态数据;
2、根据压力状态数据以及睡眠状态数据获取睡眠参数;根据睡眠参数得到睡眠质量评定结果以及睡眠质量诊断结果;
3、根据睡眠参数、睡眠质量评定结果以及睡眠质量诊断结果生成睡眠质量报告,并将睡眠质量报告发送至用户终端。
第一睡眠状态信号包括心跳信号、呼吸信号以及体动信号,睡眠状态数据包括心率、呼吸频率以及体动数据,通过滤波电路和小波分析分别对心跳信号、呼吸信号以及体动信号进行滤波处理和分析计算以生成心率、呼吸频率、体动数据。
睡眠参数包括进入睡眠区域时刻、离开睡眠区域时刻、睡眠时长、深睡时长、浅睡时长、清醒时长、离床时长、平均心率、平均呼吸频率以及累计体动。
根据睡眠参数得到睡眠质量评定结果以及睡眠质量诊断结果包括:将睡眠参数与预设评定参数进行比较计算生成睡眠质量评定结果,将睡眠参数与预设诊断参数进行比较计算生成睡眠质量诊断结果。
连之伟,教授,博士生导师 主持了含 12 项国家自然科学基金(其中 1 项重点项目)和多项“十一五”、 “十二五”国家科技支撑计划子课题及“十三五”国家重点研发计划课题的研 究,同时还主持有日本大金公司、708 研究所、美的集团等企业的横向项目。 获有上海技术发明二等奖(第 1)等多项奖励。获国家发明专利授权 40 余项, 且有多项获得转化应用。在国内外学术刊物上公开发表论文 300 余篇,其中 160 余篇被 SCI/EI 检索,连续 7 年入选中国高被引学者榜单。先后 30 余次担任本 学科国际学术会议学术委员会委员以及分会主席,多次受邀到国内外做会议特 邀报告。 担任国际 SCI 期刊 Building and Environment 等杂志编委。兼中国环境学会 室内环境分会、中国建筑学会建筑物理分会等多个学会理事;中国环境科学学 会室内环境与健康分会睡眠环境与健康学组组长等;中南大学、大连理工大学 等多所高校兼职教授;河南省省级特聘教授;广东省“珠江学者”讲座教授; 广西新能源与建筑节能重点实验室、山东省建筑节能重点实验室学术委员会委 员等
评价单位:“科创中国”智能健康产业科技服务团 (中国睡眠研究会)
评价时间:2022-11-17
综合评价
本研究成果,属原创性解决方案,成本可控,技术优秀,与同类产品竞争优势明显! 能让人们暴露在舒适、健康的环境内 ,拥有良好睡眠场景提升睡眠质量。对推动产业发展,和改善人们的睡眠质量有很大的现实意义
推荐并期望本成果尽快转移转化,造福 睡眠质量低的人庞大人群。
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