[发明专利]基于脑电EEG生理信息的睡眠质量判断方法

说明书

本发明公开了基于脑电EEG生理信息的睡眠质量判断方法，包括以下步骤：步骤1、采集样本数据，对样本数据进行睡眠分期并标注；步骤2、预处理样本数据及确定样本特征；步骤3、通过样本数据训练出至少两个基于不同算法下的候选模型；步骤4、根据性能评估指标按预设标准对各候选模型的效果进行评估，并选择评估效果最佳的候选模型作为最终模型；步骤5、通过最终模型对需要判断的数据按预设标准进行睡眠分期；步骤6、根据步骤5的睡眠分期按预设标准来获得睡眠质量指标，并将睡眠质量指标与正常指标进行对比，判断是否睡眠质量下降。本发明具有能够有效判断睡眠质量好坏，实现对于广大亚健康人群进行睡眠质量变差进行提前预警及监控。

技术领域

本发明涉及睡眠质量判断领域，尤其涉及基于脑电EEG生理信息的睡眠质量判断方法。

背景技术

睡眠是人类这一生最重要的行为之一，它对人类健康起着非常重要的作用，睡眠质量的好坏决定了一个人是否能够健康且正常的生活，睡眠质量差会导致白天精神不佳、嗜睡、易怒、或是抑郁等症状，长时间发展并且不注意，随着时间容易诱发睡眠障碍。因此，有效判断易感人群的早期睡眠质量下降，对于睡眠质量变差的亚健康状态人群进行预警和干涉避免长期发展往睡眠障碍方向发展，成为研究的重点。

目前，准确有效地划分睡眠分期是判断睡眠质量好坏的重要步骤。美国睡眠医学学会根据脑电EEG生理信息中脑电波的不同频段将睡眠阶段分为六期，包括清醒期(Wake,WA)、非快速眼球运动1期(Non-rapid eye movement1，NREM1)、非快速眼球运动2期(Non-rapid eye movement 2，NREM2)、非快速眼球运动3期(Non-rapid eye movement 3，NREM3)、非快速眼球运动4期(Non-rapid eye movement 4，NREM4)、快速眼动期(Rapid eyemovement，REM)。其中，非快速眼球运动3期和非快速眼球运动4期可合并称为慢波睡眠(Slow wave sleep，SWS)期。睡眠质量好的成人整夜睡眠中WA期睡眠时间应该少于5％，NREM1期睡眠时间约为2％至5％，NREM2期睡眠时间约为45％至55％，NREM3期睡眠时间约为3％至8％，NREM4期睡眠时间约为10％至15％，NRM期睡眠时间约为20％至25％。这些比例揭示了睡眠状态的交替和睡眠的内部结构，如果各睡眠分期时间所占比发生了显著性变化，则可能意味着睡眠质量的变化。因此，上述比例也为睡眠质量的判断提供了科学依据。

然而，现有技术中尚未发现根据睡眠分期进行睡眠质量判断的方法，以达到对于广大亚健康人群进行睡眠质量预警及监控，成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于脑电EEG生理信息的睡眠质量判断方法，该方法能够有效判断睡眠质量好坏，实现对于广大亚健康人群进行睡眠质量变差进行提前预警及监控。

为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

本发明提供的基于脑电EEG生理信息的睡眠质量判断方法，包括以下步骤：

步骤1、采集样本数据，对样本数据进行睡眠分期并标注；

步骤2、预处理样本数据及确定样本特征；

步骤3、通过样本数据训练出至少两个基于不同算法下的候选模型；

步骤4、根据性能评估指标按预设标准对各候选模型的效果进行评估，并选择评估效果最佳的候选模型作为最终模型；

步骤5、通过最终模型对需要判断的数据按预设标准进行睡眠分期；

步骤6、根据步骤5的睡眠分期按预设标准来获得睡眠质量指标，并将睡眠质量指标与正常指标进行对比，判断是否睡眠质量下降。

进一步地，在步骤1中，包括采集脑电EEG生理信息数据作为样本数据，以及，将样本数据按预设的时间长度进行分段并按照预设的睡眠分期规则分别对各段样本数据标注相应的睡眠阶段标签。