[发明专利]一种实时睡眠监测记录与分析方法

说明书

本发明公开了一种实时睡眠监测记录与分析方法，是生物医学领域研究人或其他动物睡眠状态的常用方法，提供了一种结合硬件与软件，进行实时睡眠监测的系统，硬件负责采集数据，软件负责对数据进行睡眠的分类，并达到实时性效果，分析算法使用有量纲参数（关键频段能量、有效值和运动数据）和无量纲参数（标准化后的卷积计算值）并分别使用欧氏距离和马氏距离进行距离计算确定睡眠状态的分类，增加了分类算法的准确性，并且完成实时从设备抓取数据进行睡眠状态的标定。

技术领域

本发明涉及睡眠监测与分期领域，尤其涉及一种实时睡眠监测记录与分析方法。

背景技术

睡眠状态是记录行为或大脑活动时要分辨的一种重要状态。在哺乳类动物的睡眠状态分析时主要通过记录动物的行为、脑电信号和肌电信号，然后通过离线的方式分析出动物睡眠的三种状态，清醒期、慢波睡眠期和快速眼动期。而在一些研究中需要实时反馈大脑活动在各状态中的变化，或者剥夺睡眠状态中的某一种后的大脑活动，主流使用的数据处理的方式便满足不了这些研究的要求。

发明内容

发明目的：针对以上问题，本发明提出一种实时睡眠监测记录与分析方法，在记录数据的同时反馈睡眠的各个状态，方便研究者施加干预方法并获取反馈得到的大脑活动。系统通过实时采集数据进行分析，达到实时睡眠状态分期的目的，并将数据分为有量纲参数和无量纲参数分别进行分类并汇总，提高了睡眠分期的准确性。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种实时睡眠监测记录与分析方法，包括以下步骤：

S1、记录脑电信号、肌电信号并滤除干扰，记录运动行为的视频信号；脑电信号和肌电信号为等采样间隔的时间序列X，视频信号为等采样间隔的图像序列Y；

X＝{x₁,x₂,…,x_n,…,x_N}

Y＝{y₁,y₂,…,y_n,…,y_N}

式中，x_n为采样的第n个点的幅度值，N为采样点数；y_n为采样的第n幅图像的矩阵值，矩阵维度I*J，I,J分别为图像传感器的长宽上的像素数；

S2、对采集的信号进行预处理、特征提取与分类；具体包括：

1)针对脑电信号使用傅里叶变换提取delta、theta和alpha频段的能量信息，delta频段为1～4Hz，theta频段为4～9Hz，alpha频段为9～15Hz，傅里叶变换后的值为：

式中，F_k为第k个频点的能量，1≤k≤N；为脑电信号采样的第n个点的幅度值；则计算出各频段的能量为：

式中，F_delta,F_theta,F_alpha分别为delta、theta和alpha频段的能量信息；

提取肌电信号的有效值，即均方根值：

式中，为肌电信号采样的第n个点的幅度值；

提取视频信号中目标的空间信息和移动信息，使用边缘检测的方式，检测出目标的轮廓，计算图像的梯度G_n以及G_n的标准差Std_G：