[发明专利]基于头枕的体动监测方法和装置、电子设备、存储介质在审

专利信息
申请号: 201811094727.5 申请日: 2018-09-19
公开(公告)号: CN109394227A 公开(公告)日: 2019-03-01
发明(设计)人: 李光煌;罗辉;陈滨;覃国秘;李万建;钟志威;朱鹏惠 申请(专利权)人: 深圳市赛亿科技开发有限公司
主分类号: A61B5/11 分类号: A61B5/11
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 518000 广东省深圳市宝安区*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 头部运动 振幅参数 体动 时间段 头枕 睡眠 方法和装置 监测 存储介质 电子设备 抽搐 翻身 预处理 监测过程 监测装置 实时采集 影响用户 运动参数
【权利要求书】:

1.一种基于头枕的体动监测方法,其特征在于,所述基于头枕的体动监测方法包括:

在监测到人体的头部枕在头枕上后,实时采集所述人体的头部运动参数;

对所述头部运动参数进行预处理,得到头部运动振幅参数;

从所述头部运动振幅参数中,获取振幅在0.05至0.15范围内的第一头部运动振幅参数,以及获取振幅在0.15至0.2范围的第二头部运动振幅参数;

根据所述第一头部运动振幅参数,计算每个相应时间段内所述人体的抽搐次数,以及根据所述第二头部运动振幅参数,计算每个相应时间段内所述人体的翻身次数;

根据每个相应时间段内所述人体的抽搐次数和翻身次数,确定每个相应时间段内所述人体的体动强度。

2.根据权利要求1所述的基于头枕的体动监测方法,其特征在于,所述根据每个相应时间段内所述人体的抽搐次数和翻身次数,计算每个相应时间段内所述人体的体动强度具体包括:

根据预先建立的人体抽搐、翻身情况与体动强度等级的映射关系,以及每个相应时间段内所述人体的抽搐次数和翻身次数,确定每个相应时间段内所述人体的体动强度等级。

3.根据权利要求2所述的基于头枕的体动监测方法,其特征在于,所述人体的体动强度等级包括:强体动强度、一般体动强度、弱体动强度;

所述映射关系为:

强体动强度所对应的人体抽搐和翻身情况为:设定时间内出现5次以上翻身行为;或者,设定时间内出现5次以上抽搐行为;或者,设定时间内出现3次至4次翻身行为,且出现3次至4次抽搐行为;

一般体动强度所对应的人体抽搐和翻身情况为:设定时间内出现2次至4次翻身行为;或者,设定时间内出现2次至4次抽搐行为;或者,设定时间内出现2次翻身行为,且出现2次抽搐行为;

弱体动强度所对应的人体抽搐和翻身情况为:设定时间内出现0次至1次翻身行为;和/或,设定时间内出现0次至1次抽搐行为。

4.根据权利要求1至3任一所述的基于头枕的体动监测方法,其特征在于,所述对所述头部运动参数进行预处理,得到头部运动振幅参数具体包括:

对所述头部运动参数进行滤波处理,得到滤波后的头部运动参数;

对滤波后的头部运动参数进行振幅求模处理,得到所述头部运动振幅参数。

5.一种基于头枕的体动监测装置,置于所述头枕内,其特征在于,所述基于头枕的体动监测装置包括:

数据采集模块,用于在监测到人体的头部枕在所述头枕上后,实时采集所述人体的头部运动参数;

数据处理模块,用于对所述头部运动参数进行预处理,得到头部运动振幅参数;

数据获取模块,用于从所述头部运动振幅参数中,获取振幅在0.05至0.15范围内的第一头部运动振幅参数,以及获取振幅在0.15至0.2范围的第二头部运动振幅参数;

数据计算模块,用于根据所述第一头部运动振幅参数,计算每个相应时间段内所述人体的抽搐次数,以及根据所述第二头部运动振幅参数,计算每个相应时间段内所述人体的翻身次数;

体动强度确定模块,用于根据每个相应时间段内所述人体的抽搐次数和翻身次数,确定每个相应时间段内所述人体的体动强度。

6.根据权利要求5所述的基于头枕的体动监测装置,其特征在于,

所述所述体动强度确定模块,具体用于根据预先建立的人体抽搐、翻身情况与体动强度等级的映射关系,以及每个相应时间段内所述人体的抽搐次数和翻身次数,确定每个相应时间段内所述人体的体动强度等级。

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