[发明专利]一种生理信息监测方法及生理信息监测垫、一种床垫在审
申请号: | 201880000905.5 | 申请日: | 2018-03-16 |
公开(公告)号: | CN108697348A | 公开(公告)日: | 2018-10-23 |
发明(设计)人: | 冯澍婷;刘洪涛 | 申请(专利权)人: | 深圳和而泰数据资源与云技术有限公司 |
主分类号: | A61B5/0205 | 分类号: | A61B5/0205;A61B5/11;A61B5/113 |
代理公司: | 深圳市六加知识产权代理有限公司 44372 | 代理人: | 许铨芬 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区高新南区科*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 监测对象 生理信息 生理信号 监测 呼吸信号 预设 信号处理算法 健康状态 判断条件 睡眠监测 睡眠状况 统计监测 床垫 入睡 申请 睡眠 检测 记录 健康 | ||
1.一种生理信息监测方法,其特征在于,包括:
接收第1路至第p路生理信号;
检测每一路生理信号中的呼吸信号;
在所述第1路至第p路生理信号中,相邻m路生理信号的呼吸信号符合预设的判断条件的情况下,确定所述m路相邻生理信号与一个监测对象对应并统计所述监测对象的数量;
通过预设的信号处理算法,从所述相邻m路生理信号中提取与所述监测对象对应的生理信息;其中,p和m均为正整数,m<p;
记录所述监测对象的数量以及每个所述监测对象对应的生理信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测每一路生理信号中的呼吸信号,具体包括:
通过预设呼吸检测算法,判断所述生理信号中是否存在呼吸动作对应的呼吸波形;
在所述生理信号存在所述呼吸动作对应的呼吸波形的情况下,检测所述呼吸波形的频率以及波形幅度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预设的判断条件为:
所述m路生理信号中均存在所述呼吸波形,并且在所述m路生理信号中至少存在一路生理信号的波形幅度大于预设的第一幅度阈值;以及,
所述m路生理信号中,每一路生理信号的波形频率均在预设的频率范围内,并且,所述每一路生理信号的波形频率累计偏差值在预设的偏差范围内。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生理信息包括心率、呼吸频率和体动次数;
所述通过预设的信号处理算法,从所述相邻m路生理信号中提取与所述监测对象对应的生理信息,具体包括:
从所述相邻m路生理信号中,通过预设的信号分离算法,分离获得目标心动信号、目标呼吸信号以及目标体动信号;
根据所述目标心动信号计算所述监测对象的心率,根据所述目标呼吸信号计算所述监测对象的呼吸频率并根据所述目标体动信号计算所述监测对象的体动次数。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标心动信号计算所述监测对象的心率,具体包括:
去除所述目标心动信号的基线漂移,获得标准心动信号;
检测所述标准心动信号的波峰点和波谷点;
根据动态阈值筛选所述波峰点和所述波谷点,获得目标波峰点和目标波谷点;
确定所述目标波峰点和所述目标波谷点的间距为所述监测对象的心率。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标呼吸信号计算所述监测对象的呼吸频率,具体包括:
对所述目标呼吸信号进行傅里叶变换;
确定傅里叶变换后的所述目标呼吸信号中超过预设的能量阈值的谱峰;
计算所述谱峰对应的呼吸频率作为候选呼吸频率;
结合所述监测对象的历史数据,从所述候选呼吸频率中确定所述监测对象的呼吸频率。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述监测对象的所述心率、所述呼吸频率以及所述体动次数,确定所述监测对象的睡眠状态。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述睡眠状态包括:入睡以及觉醒;
所述根据所述监测对象的所述心率、所述呼吸频率以及所述体动次数,确定所述监测对象的睡眠状态,具体包括:
判断所述监测对象在预定时间内是否发生体动,并且所述心率和所述呼吸频率的变化幅度是否超出预设的第二幅度阈值;
若所述监测对象在预定时间内未发生体动,且所述变化幅度没有超出所述第二幅度阈值,确定所述监测对象的睡眠状态为入睡;
若所述监测对象在预定时间内发生体动,判断所述监测对象在所述预定时间内发生体动的体动次数是否超出预设的次数阈值或者发生体动的时间是否超出预设的持续时间;
若所述监测对象在所述预定时间内发生体动的体动次数超过所述次数阈值或者发生体动的时间超出预设的持续时间,确定所述监测对象的睡眠状态转换为觉醒。
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