[发明专利]睡眠过程中健康指标的监测方法

说明书

本发明公开一种睡眠过程中健康指标的监测方法，采用心率波形间隔统计算法计算心率，心率波形间隔统计算法包括以下：步骤1、采用预定采样频率对原始BCG波形进行采样，获得原始BCG采样波形；步骤2、对原始BCG采样波形进行第一低通滤波，得到波形A，将原始BCG采样波形进行平滑滤波，得到波形B；步骤2、用波形A减去波形B，得到心跳信号波形C；步骤3、查找波形C中的所有波峰和波谷；步骤4、统计波形C中在预设时间内的所有波峰与波峰之间的采样点数，统计预设时间内的所有波谷与波谷之间的采样点数；等步骤。采用统计波峰波谷的距离，计算出心跳间隔，其中的无规律体动信号会被直接忽略，而有规律的峰值，会被查找到，从而计算出心率。

技术领域

本发明涉及护理领域，尤其涉及一种睡眠过程中健康指标的监测方法。

背景技术

睡眠过程中的心率、呼吸、呼吸暂停以及体动是人体重要的生理指标。其中，呼吸暂停患者会导致睡眠中反复憋醒、睡醒后头疼、记忆力减退、反应迟钝、工作能力降低等，对睡眠过程中的心率、呼吸、呼吸暂停、体动时长、体动次数进行监测，可以从获得的数据中进行睡眠质量以及健康状况的分析。监测并唤醒呼吸暂停的患者，可以避免患者长时间处于呼吸暂停状态。现有的呼吸机存在价格昂贵，需要佩戴面罩使患者不便。而现有的各种睡眠监测垫、睡眠枕头存在着抗干扰能力差，检测效果不准确，检测到呼吸暂停后没有干预功能。

在现有的睡眠监测垫中，一般通过压电薄膜传感器采集BCG信号进行分析。信号中混合了人体的呼吸、心跳信号，通过对信号的算法处理获得呼吸率、心率信息。现有技术一般通过将BCG信号高通滤波后进行机器学习或傅里叶变换等计算心率，将BCG低通滤波后得到呼吸波形通过傅里叶变换计算呼吸率，但是由于人体体动时，也会对传感器产生压力变化，比如说话、抬手、挠痒痒等，这些压力变化会被压电薄膜传感器采集到，在算法分析时会被误认为时呼吸、心率信号，导致呼吸、心率这些生理指标检测不准确，存在以下缺陷：

1、现有技术存在计算量大，计算结果不准确，没有呼吸暂停报警干预功能。

2、现有技术存在着人体体重、睡姿、床垫厚度等对BCG信号有不同程度的影响。

发明内容

本发明旨在提供一种睡眠过程中健康指标的监测方法，其心率计算采用统计波峰波谷的距离，计算出心跳间隔，其中存在的无规律体动信号会被直接忽略，而存在规律的峰值，会被查找到，从而计算出心率。

为达到上述目的，本发明是采用以下技术方案实现的：

本发明公开的睡眠过程中健康指标的监测方法，采用心率波形间隔统计算法计算心率，所述心率波形间隔统计算法包括以下步骤：

步骤1、采用预定采样频率对原始BCG波形进行采样，获得原始BCG采样波形；

步骤2、对原始BCG采样波形进行第一低通滤波，得到波形A，将原始BCG 采样波形进行平滑滤波，得到波形B；

步骤2、用波形A减去波形B，得到心跳信号波形C；

步骤3、查找波形C中的所有波峰和波谷；

步骤4、统计波形C中在预设时间内的所有波峰与波峰之间的采样点数，统计预设时间内的所有波谷与波谷之间的采样点数；

步骤5、根据统计的波峰与波峰之间的采样点数，获取最大峰值，所述最大峰值为波峰与波峰之间的采样点数值出现最多的数值，通过式(1)计算心率：

心率＝采样频率*60/最大峰值 (1)

式(1)中采样频率为预定采样频率。

进一步的，在步骤5之后还包括：

步骤6、对波形A进行第二低通滤波，获得第一呼吸波形，对波形A去掉直流分量，获得第二呼吸波形，将第二呼吸波形进行归一化后乘以预定常数，得到第三呼吸波形；