科创中国
基于心电信号的睡眠分期方法研究
发布时间: 2022-11-09
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
成果介绍：
随着社会经济的快速发展，人们对健康状况越来越关注。睡眠是人最重要的生理活动之一，睡眠质量的好坏直接或间接地影响人体的健康发展，由于快节奏的生活、压力以及不良的生活习惯等，使更多的人患有睡眠疾病，因此，对睡眠开展监测和评估就显得十分重要。
通过睡眠监测可以得到睡眠分期信号，准确的睡眠分期能够帮助人们正确认识自身的睡眠结构、了解睡眠质量。
本研究采用现代信号处理分析方法分析心电信号（ECG），结合梯度提升树、随机森林等机器学习方法，对睡眠中的各个时期进行分期和预测。
成果亮点
本成果亮点特色：
传统的睡眠分期通常采用多导睡眠仪(polysomnography，psg)实现，psg通过记录、分析全夜睡眠过程中的脑电、心电、肌电、血氧饱和度、呼吸气流、胸部呼吸、腹部呼吸等多种人体生理信号变化实现睡眠分期，采用psg实现睡眠分期的准确度较高，但psg要求患者在睡眠监测实验室过夜，需由专业受训人员进行操作，数据需由仪器初步自动分析后由人工判读。并且psg数据采集时需要佩戴许多导线，舒适感差，影响睡眠质量。本成果，
1、睡眠分期的准确度高
对特征进行筛选和优化，选择合适的机器学习算法，从而提高睡眠分期的准确度
2、安全可控技术成熟稳定
3、使用学习成本低，操作简单
4、舒适感好，不影响睡眠质量
5、摆脱监测实验室过夜的局限性
等优势，大大的解决了传统监测的痛点，更加高效率更好体验的服务了医患双方。
团队介绍
团队介绍：
智能信号与信息处理科研团队成立于2007年，依托西华大学四川省信号与信息处理重点实验室，深入基于心音信号对心血管疾病的分析研究，扩展到呼吸音、肺音等人体生理健康数据分析研究，延伸至心理、精神状态分析研究，人工智能及康养相关产品研发。
团队专注于生物感知智能信息处理，生命体征信号（心电、脑电、肌电、血压、脉搏、呼吸、心音等）智能监测与分析，呼吸暂停与睡眠分期分析，医学大数据处理与机器学习，穿戴式主动健康监测设备研发。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
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：2022-11-18
梅火清
飒拉(广东)家居建材有限公司
副总经理
综合评价
本成果自主研发，技术领先稳定，成本低，特别是 采用现代信号处理分析方法分析心电信号（ECG），结合梯度提升树、随机森林等机器学习方法，对睡眠中的各个时期进行分期和预测。在医疗服务机构、康复服务机构、居家社区养老服务等方面应用前景广阔，对产业的发展具有重要的应用价值。
推荐并期待本成果，尽快转移转化！
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