CN116172520A - 基于睡眠状态的磨牙行为识别方法、设备和可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能穿戴设备技术领域,公开一种基于睡眠状态的磨牙行为识别方法、设备和计算机可读存储介质。所述磨牙行为识别方法包括:获取所述电极采集的生物电信号;将所述生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配;根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录。本发明所提出的磨牙行为识别方法,应用于智能穿戴设备,用户在睡觉时可佩戴该智能穿戴设备,以通过其上设置的电极实时采集人体的生物电信号,而后将采集到的生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配。根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录,以供用户醒来时查看,从而可及时发现自身存在的磨牙行为,避免因未及时察觉而导致出现各种口腔问题,危害人体健康。
Description
技术领域
本发明涉及智能穿戴设备技术领域,特别涉及一种基于睡眠状态的磨牙行为识别方法、设备和可读存储介质。
背景技术
磨牙症,是指人在非生理状态下咀嚼肌产生不自主地收缩,使上下牙产生牙齿咬紧或磨动,进而中断下颌正常的生理休息位的现象。简单来说,就是在未进食时上下颌牙齿不自主地压紧咬或者不停磨动的行为。
人在6岁至13岁处在换牙期,为适应上下牙齿磨合,常有磨牙现象发生。但是,过了换牙期的青少年和成人,若常有磨牙的现象发生,则会对人体健康造成危害。例如,颌面、邻面的磨损,牙龈萎缩,牙齿松动移位,颞颌关节功能紊乱,咬合无力等口腔问题。
由于磨牙多发生在夜间睡眠时,因此自身难以察觉。若频繁的发生磨牙现象且未有察觉,则容易产生各种口腔问题,危害人体健康。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,旨在解决上述背景技术中所提出的技术问题。
为实现上述目的,本发明提出一种基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,应用于智能穿戴设备,所述智能穿戴设备包括用于采集人体生物电信号的电极,所述基于睡眠状态的磨牙行为识别方法包括:
获取所述电极采集的生物电信号;
将获取的所述生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配;
根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录。
在一些实施例中,所述获取所述电极采集到的生物电信号包括:
监测所述电极采集到的生物电信号的信号强度;
在所述生物电信号的信号强度大于预设的信号强度阈值时,获取所述电极在当前时间点之后的预设时长内所采集到的生物电信号。
在一些实施例中,所述将获取的所述生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配包括:
识别所述生物电信号中信号强度大于所述信号强度阈值的突变点;
根据所述信号强度突变点确定所述生物电信号的变化周期;
获取至少一个周期内的生物电信号并将其与预设的磨牙信号模型匹配。
在一些实施例中,所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤包括:
在所述生物电信号与所述磨牙信号模型的相似度大于或等于预设的相似度阈值时,判断用户存在磨牙行为并记录;
在所述生物电信号与所述磨牙信号模型的相似度小于预设的相似度阈值时,判断用户不存在磨牙行为。
在一些实施例中,所述电极包括用于采集人体前额脑电信号的脑电电极和/或用于采集人体面部肌电信号的肌电电极,所述磨牙信号模型包括脑电信号模型和/或肌电信号模型;
所述将获取的所述生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配包括:
将所述脑电电极所采集到的脑电信号与脑电信号模型进行匹配;
和/或,将所述肌电电极所采集到的肌电信号与肌电信号模型进行匹配。
在一些实施例中,当所述电极包括所述脑电电极和所述肌电电极时,所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤包括:
在所述脑电信号与所述脑电信号模型的匹配结果一致时,判断用户存在磨牙行为并记录;
或者,在所述肌电信号与所述肌电信号模型的匹配结果一致时,判断用户存在磨牙行为并记录。
在一些实施例中,在所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤之后,所述基于睡眠状态的磨牙行为识别方法还包括:
当判断用户存在磨牙行为时,根据所述生物电信号分析用户的磨牙程度或等级并记录。
在一些实施例中,在所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤之后,所述基于睡眠状态的磨牙行为识别方法还包括:
当判断用户存在磨牙行为时,根据所述生物电信号分析用户出现磨牙行为的因素。
为实现上述目的,本发明进一步提出一种基于睡眠状态的磨牙行为识别设备,包括:
存储器,存储有计算机程序;
处理器,执行所述计算机处程序时,实现前述各实施例所记载的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法。
为实现上述目的,本发明还提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现前述各实施例所记载的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法。
本发明所提出的磨牙行为识别方法,应用于智能穿戴设备,用户在睡觉时可佩戴该智能穿戴设备,以通过该智能穿戴设备上的电极实时采集人体的生物电信号,而后将采集到的生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配。根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录,以供用户醒来时查看,从而可及时的发现自身存在的磨牙行为,避免因未及时察觉而导致出现各种口腔问题,危害人体健康。
附图说明
图1为本发明基于睡眠状态的磨牙行为识别方法的第一实施例流程图;
图2为本发明基于睡眠状态的磨牙行为识别方法的第二实施例流程图;
图3为本发明基于睡眠状态的磨牙行为识别方法的第三实施例流程图;
图4为本发明一实施例中基于睡眠状态的磨牙行为识别装置的模块图;
图5为本发明一实施例中基于睡眠状态的磨牙行为识别设备的结构图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的方案进行清楚完整的描述,显然,所描述的实施例仅是本发明中的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例所涉及的智能穿戴设备包括睡眠眼罩、睡眠头套、睡眠帽等睡眠穿戴产品,智能穿戴设备上设置有脑电电极和/或肌电电极,脑电电极用于采集人体的肌电信号,肌电电极用于采集人体的肌电信号。用户佩戴智能穿戴设备入睡时,脑电电极与人体头部的前额接触,肌电电极与人体面部或脸颊接触。
需要说明的是,人体在磨牙时会发生脑电或肌电信号的突变,生成特定的信号特征,预设的磨牙信号模型所呈现的就是人体在磨牙时的脑电或肌电信号特征。在睡觉时,用户可佩戴智能穿戴设备进行催眠,同时,智能穿戴设备上的电极会实时采集人体的脑电信号和/或肌电信号,而后对该脑电信号和/或肌电信号数据进行处理,处理完成后将其与预设的磨牙信号模型进行匹配,以根据匹配结果判断人体是否存在磨牙行为并记录。记录的磨牙行为识别结果可显示在智能穿戴设备的显示屏上,也可以发送至与智能穿戴设备通信连接的移动终端上,例如,手机,平板等。如此,用户可在醒来时查看,以及时发现自身存在的磨牙行为。
在一些实施例中,请参见图1,本发明提出一种基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,包括:
步骤S10,获取所述电极采集的生物电信号;
步骤S20,将获取的所述生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配;
步骤S30,根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录。
本实施例基于睡眠状态的磨牙行为识别方法的实施终端可为磨牙行为识别设备、智能穿戴设备、笔记本、PC等计算设备。本实施例中,用户佩戴智能穿戴设备入睡,当用户开始出现磨牙行为时,获取电极所采集到的生物电信号,而后将该生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配,以根据匹配结果确定用户是否存在磨牙行为并记录,从而实现对于人体处于睡眠状态时的磨牙行为识别。也即,本发明借助智能穿戴设备对人体处于睡眠状态时的磨牙行为进行识别,在识别确认后可通过智能穿戴设备和/或移动终端反馈给用户,以使用户能够及时的察觉自身的磨牙行为,从而可及早的进行诊断、治疗,避免因长期磨牙未被察觉而导致的健康问题。
可选地,若电极所述采集到的生物电信号与预设的磨牙信号模型一致,则表示用户出现了磨牙行为。若电极所采集到的生物电信号与预设的磨牙信号模型不一致,则表示用户没有出现磨牙行为。
可选地,磨牙信号模型预先存储在数据库中,以在进行磨牙行为识别时调用。磨牙信号模型是以夜间存在磨牙行为的人体作为数据采集对象,也即,给存在磨牙行为的人体佩戴智能穿戴设备,当其处于睡眠状态且出现磨牙行为时,通过电极获取相应的生物电信号,而后根据该生物电信号得到磨牙信号模型。制作磨牙信号模型时,可以采集多个存在磨牙行为的人体在睡眠状态下的磨牙数据,也即生物电信号,以提高磨牙信号模型的准确度。
在一些实施例中,请参见图2,所述获取所述电极采集到的生物电信号包括:
步骤S11,监测所述电极采集到的生物电信号的信号强度;
步骤S12,在所述生物电信号的信号强度大于预设的信号强度阈值时,获取所述电极在当前时间点之后的预设时长内所采集到的生物电信号。
本实施例中,用户佩戴智能穿戴设备入睡时,电极会实时采集人体的生物电信号,为减少处理器的工作量,避免处理器执行无效的数据处理工作,在将电极采集到的生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配之前,会先对当前时间点的生物电信号的信号强度进行判断,以确定其是否超出预设的信号强度阈值。
需要说明的是,预设的信号强度阈值可以为人体生物电信号出现突变时所对应的一个预设阈值,若监测到当前时间点的生物电信号的信号强度大于信号强度阈值,则表示用户的生物电信号开始发生突变。在此基础上,再获取电极在当前时间点之后所采集到的生物电信号,并将其与预设的磨牙信号模型进行匹配,以据此判断用户生物电信号发生突变是否为用户的磨牙行为所引发。
在一些实施例中,请参见图3,所述将获取的所述生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配包括:
步骤S21,识别所述生物电信号中信号强度大于所述信号强度阈值的突变点;
步骤S22,根据信号强度突变点确定所述生物电信号的变化周期;
步骤S23,获取至少一个周期内的生物电信号并将其与预设的磨牙信号模型匹配。
本实施例中,获取到的生物电信号中存在多个信号强度突变点,识别生物电信号中的信号强度突变点并根据信号强度突变点确定生物电信号的变化周期,然后再获取至少一个周期内的生物电信号,最后再将其与预设的磨牙信号模型进行匹配,并根据匹配结果判断用户是否存在磨牙行为并记录。
需要说明的是,用户的生物电信号在发生突变后,一般会具有周期性,因此,在获取到预设时长内的生物电信号时,可先确定生物电信号的变化周期,然后再获取至少一个周期内的生物电信号,以方便其与预设的磨牙信号模型的匹配。
在一些实施例中,所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤包括:
在所述生物电信号与所述磨牙信号模型的相似度大于或等于预设的相似度阈值时,判断用户存在磨牙行为并记录;
在所述生物电信号与所述磨牙信号模型的相似度小于预设的相似度阈值时,判断用户不存在磨牙行为。
本实施例中,由于不同人体在磨牙时所产生的生物电信号会有所偏差,因此,在将生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配时,会设定一个相似度阈值,以根据两者的相似度判断用户是否存在磨牙行为,从而提高识别磨牙行为的准确性。
可选地,相似度的判断可根据各个生物电信号强度值与预设的磨牙信号模型中对应的信号强度阈值进行比对。例如,生物电信号与预设的磨牙信号模型比对后的整体相似度为97%,预设的相似度阈值为95%,如此,则可判断用户存在磨牙行为。
在一些实施例中,所述电极包括用于采集人体前额脑电信号的脑电电极和/或用于采集人体面部肌电信号的肌电电极,所述磨牙信号模型包括脑电信号模型和/或肌电信号模型;
所述将获取的所述生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配包括:
将所述脑电电极所采集到的脑电信号与脑电信号模型进行匹配;
和/或,将所述肌电电极所采集到的肌电信号与肌电信号模型进行匹配。
本实施例中,智能穿戴设备上可以仅设置有脑电电极,也可以仅设置有肌电电极,还可以同时设置有脑电电极和肌电电极。脑电电极用于采集人体前额处的脑电信号,肌电电极用于采集人体面部的肌电信号,人体在发生磨牙行为时,脑电信号或肌电信号会发生突变,如此,通过脑电电极和/或肌电电极采集人体的脑电信号和/或肌电信号便可据此判断用户是否存在磨牙行为。
在一些实施例中,当所述电极包括所述脑电电极和所述肌电电极时,所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤包括:
在所述脑电信号与所述脑电信号模型的匹配结果一致时,判断用户存在磨牙行为并记录;
或者,在所述肌电信号与所述肌电信号模型的匹配结果一致时,判断用户存在磨牙行为并记录。
本实施例中,当智能穿戴设备上同时设置有脑电电极和肌电电极时,脑电电极和肌电电极会同时采集人体的脑电信号和肌电信号,而后再将采集到的脑电电极与脑电信号模型进行匹配,以及将肌电电极所采集到的肌电信号模型进行匹配,在两者中的任一者的匹配结果一致时,则可判断用户存在磨牙行为并记录。如前所述,人体在出现磨牙行为时,人体的脑电信号或肌电信号会发生突变。
在一些实施例中,在所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤之后,所述基于睡眠状态的磨牙行为识别方法还包括:
当判断用户存在磨牙行为时,根据所述生物电信号分析用户的磨牙程度或等级并记录。
本实施例中,当判断出用户存在磨牙行为时,根据磨牙信号(生物电信号)的强度、频率和次数,综合分析出当前用户的磨牙程度或等级。例如,磨牙等级包括一级,二级,三级,一级所对应的磨牙等级最低,二级所对应的磨牙等级次之,三级所对应的磨牙等级最高。若用户通过查看确认自身的磨牙等级为一级,则表示用户当前的磨牙行为较为轻微,若用户的磨牙等级为三级,则表示用户当前磨牙行为较为严重,需及时进行诊断、治疗。
在一些实施例中,在所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤之后,所述基于睡眠状态的磨牙行为识别方法还包括:
当判断用户存在磨牙行为时,根据所述生物电信号分析用户出现磨牙行为的因素。
本实施例中,当判断出用户存在磨牙行为时,可根据电极所采集到的生物电信号分析出现磨牙行为的原因,并针对此磨牙行为提供治疗方案,生成相应的分析报告,以供用户在智能穿戴设备和/或移动终端上查看。如此,可使得用户免于去到医院挂号进行诊断,可直接根据分析报告上给出的治疗方案进行针对性的治疗。
基于前述各实施例所提出的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,请参见图4,本发明进一步提出一种基于睡眠状态的磨牙行为识别装置,包括:
数据获取模块10,用于获取所述电极采集的生物电信号;
信号匹配模块20,用于将所述生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配;
判断模块30,用于根据匹配结果判断用户是否存在磨牙行为并记录。
基于前述各实施例所提出的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,本发明进一步提出一种基于睡眠状态的磨牙行为识别设备,请参见图5,该基于睡眠状态的磨牙行为识别设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。该基于睡眠状态的磨牙行为识别设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该基于睡眠状态的磨牙行为识别设备的数据库用于输出磨牙行为识别程序。该基于睡眠状态的磨牙行为识别设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该基于睡眠状态的磨牙行为识别设备的输入装置用于接收外部设备输入的信号。该计算机程序被处理器执行时以实现至少一种如以上实施例记载的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法。
本领域技术人员可以理解,图5中示出的结构,仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图,并不构成对本发明方案所应用于其上的磨牙行为识别方法的限定。
基于前述各实施例所提出的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,本发明进一步提出一种智能穿戴设备,包括穿戴主体、若干电极和前述实施例所记载的基于睡眠状态的磨牙行为识别设备;
所述穿戴主体用于供用户佩戴至头部,所述若干电极用于采集用户的脑电信号和/或肌电信号。
基于前述各实施例所提出的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,本发明进一步提出一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现如前述各实施例所记载的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM通过多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其它要素,或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
以上所述的仅为本发明的部分或优选实施例,无论是文字还是附图都不能因此限制本发明保护的范围,凡是在与本发明一个整体的构思下,利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换,或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明保护的范围内。
Claims (10)
1.一种基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,应用于智能穿戴设备,所述智能穿戴设备包括用于采集人体生物电信号的电极,其特征在于,所述基于睡眠状态的磨牙行为识别方法包括:
获取所述电极采集到的生物电信号;
将获取的所述生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配;
根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录。
2.根据权利要求1所述的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,其特征在于,所述获取所述电极采集到的生物电信号包括:
监测所述电极采集到的生物电信号的信号强度;
在所述生物电信号的信号强度大于预设的信号强度阈值时,获取所述电极在当前时间点之后的预设时长内所采集到的生物电信号。
3.根据权利要求2所述的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,其特征在于,所述将获取的所述生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配包括:
识别所述生物电信号中信号强度大于所述信号强度阈值的突变点;
根据信号强度突变点确定所述生物电信号的变化周期;
获取至少一个周期内的生物电信号并将其与预设的磨牙信号模型匹配。
4.根据权利要求1所述的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,其特征在于,所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤包括:
在所述生物电信号与所述磨牙信号模型的相似度大于或等于预设的相似度阈值时,判断用户存在磨牙行为并记录;
在所述生物电信号与所述磨牙信号模型的相似度小于预设的相似度阈值时,判断用户不存在磨牙行为。
5.根据权利要求1至4任一项所述的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,其特征在于,所述电极包括用于采集人体前额脑电信号的脑电电极和/或用于采集人体面部肌电信号的肌电电极,所述磨牙信号模型包括脑电信号模型和/或肌电信号模型;
所述将获取的所述生物电信号与预设的磨牙信号模型进行匹配包括:
将所述脑电电极所采集到的脑电信号与脑电信号模型进行匹配;
和/或,将所述肌电电极所采集到的肌电信号与肌电信号模型进行匹配。
6.根据权利要求5所述的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,其特征在于,当所述电极包括所述脑电电极和所述肌电电极时,所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤包括:
在所述脑电信号与所述脑电信号模型的匹配结果一致时,判断用户存在磨牙行为并记录;
或者,在所述肌电信号与所述肌电信号模型的匹配结果一致时,判断用户存在磨牙行为并记录。
7.根据权利要求1所述的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,其特征在于,在所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤之后,还包括:
当判断用户存在磨牙行为时,根据所述生物电信号分析用户的磨牙程度或等级并记录。
8.根据权利要求1所述的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法,其特征在于,在所述根据匹配结果,判断用户是否存在磨牙行为并记录的步骤之后,还包括:
当判断用户存在磨牙行为时,根据所述生物电信号分析用户出现磨牙行为的因素。
9.一种基于睡眠状态的磨牙行为识别设备,其特征在于,包括:
存储器,存储有计算机程序;
处理器,执行所述计算机处程序时,实现如权利要求1至8任一项所述的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至8任一项所述的基于睡眠状态的磨牙行为识别方法。
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