本發明涉及醫療護理領域，尤其是涉及一種睡眠監測方法及系統。

背景技術：

睡眠是一項與人類健康息息相關的生命活動，機體有很多生理活動都是在睡眠中進行的。隨著理論研究的推進，人們對睡眠的認識不斷提高，同時對與睡眠相關的疾患也加深關注。睡眠質量直接影響人體的健康狀態。由于近些年來人們的社會壓力越來越大，睡眠問題已成為社會關注的焦點問題之一。

作為人體基本生命特征信息的呼吸、心跳和血壓，是反映睡眠狀況和人體健康狀況的重要參數。對呼吸、心跳和血壓信息的掌握有助于診斷個體疾病和預防生命危險，除此之外呼吸、心跳和血壓信號中包含大量的與睡眠分期相關的信息，臨床上通過研究個體心率變異情況來獲得睡眠質量評估，因此，實時監測睡眠時的呼吸、心跳和血壓參數，對睡眠健康跟蹤是十分必要的。

傳統的對患者生命體征的監控，需要護理人員定時通過設備手動采集，錄入。整個過程效率之低下而且容易出錯，另外兩次采集中間患者如果體征異常則無法發現。傳統的警報是由患者手動觸發，這樣有些特殊情況會導致患者喪失手動報警的能力，風險較大，并且不能及時依據睡眠時的生理參數獲得較為準確的監測結果，在時效性、靈活性和準確性上都不甚理想。

技術實現要素：

本發明主要是解決現有技術所存在的時效性、靈活性和準確性不足的技術問題，提供一種可以簡單快速獲知被監測人睡眠狀況和睡眠質量的睡眠監測方法及系統。

本發明針對上述技術問題主要是通過下述技術方案得以解決的：一種睡眠監測方法，包括以下步驟：

A、監測系統判斷被監測人當前所處狀態，并依據狀態調取生理參數的判定閾值，生理參數包括心率、血壓和呼吸率；

B、讀取被監測人心率，并與心率的判定閾值作比較，如果心率高于閾值的報警上限或低于閾值的報警下限，則跳轉步驟F；

C、讀取被監測人血壓，并與血壓的判定閾值作比較，如果血壓高于閾值的報警上限或低于閾值的報警下限，則跳轉步驟F；

D、讀取被監測人呼吸率，并與呼吸率的判定閾值作比較，如果呼吸率高于閾值的報警上限或低于閾值的報警下限，則跳轉步驟F；

E、監測系統向指定的家人或護理人員發出警報。

本方案中，生理參數的判定閾值存儲在云服務器上，個人終端依據被監測人的體質、年齡、性別以及當前季節等參數從服務器上調取適配的判定閾值進行判定。一旦心率、血壓或呼吸率中的任意一樣出現異常，即可以及時發出警報，提示家人或醫護人員進行查看，有效保障了被監測人的安全。

作為優選，所述步驟A中，判斷被監測人當前所處的狀態具體為：

檢測被監測人的體動值以及是否在床，如果被監測人離床則判定處于清醒狀態，如果被監測人在床并且體動值大于7500則判定處于清醒狀態，如果被監測人在床并且體動值大于等于2500且小于等于7500則判定處于淺睡狀態，如果被監測人在床并且體動值小于2500則判定處于深睡狀態。

體動值由體動采集裝置采集。

作為優選，所述生理參數的判定閾值還包括預警上限和預警下限，報警下限＜預警下限＜預警上限＜報警上限，當生理參數小于等于預警下限且大于報警下限，或生理參數大于等于預警下限且小于報警下限，則將本次檢測結果標記為預警；統計一個檢測周期內的預警數量，按以下公式計算預警指數K：

K=a·X1/X+ b·Y1/Y+ c·Z1/Z

式中，a為血壓比重，b為呼吸率比重，c為心率比重，X1為一個檢測周期內被標記為預警的血壓檢測結果次數，X為一個檢測周期內的血壓檢測結果總次數，Y1為一個檢測周期內被標記為預警的呼吸率檢測結果次數，Y為一個檢測周期內的呼吸率檢測結果總次數，Z1為一個檢測周期內被標記為預警的心率檢測結果次數，Z為一個檢測周期內的心率檢測結果總次數；

如果預警指數超過0.2，則向指定的家人或護理人員發送警示消息。

一般一個檢測周期為24小時，如果出現預警的次數過多，盡管未達到警報的級別，也應當引起注意，及時觀察或進行進一步檢查，消除隱患。

作為優選，所述a+b+c=1，且b＜a+c＜2b。

血壓比重、呼吸率比重和心率比重依照大數據分析設定，一般血壓和心率相關性較大，因此血壓比重和心率比重之和應小于兩倍的呼吸率比重。通常血壓比重和心率比重都為0.25-0.3。

作為優選，當被監測人員具有心血管相關病史時，判定閾值中的報警下限和預警下限增大10%，預警上限和報警上限減小10%。

有相關病史時，需要針對性調整判定閾值。

一種睡眠監測系統，包括：

手環，檢測被監測人的心率并發送給個人終端；

指戴式血壓計，檢測被監測人的血壓并發送給個人終端；

呼吸檢測器，檢測被監測人的呼吸率并發送給個人終端；

體動采集裝置，檢測被監測人是否在床以及在床時的體動值，并將檢測結果發送給個人終端；

個人終端，接收各采集設備檢測到的信號，并將信號上傳到云服務器；

云服務器，依據個人終端上傳的信號進行計算，分析被監測人的狀態，在必要時發送警報或警示消息給指定的人員。

作為優選，所述體動采集裝置為壓力傳感器構成的矩陣，體動采集裝置設置在被監測人的床墊下或床單下。

本方案還可以包括護理PAD端和家屬APP端，護理PAD端和家屬APP端都用于接收云服務平臺發送的消息，并且可以設定被監測人的年齡、病史等參數。

本發明帶來的實質性效果是，可以較為簡單快速地獲知被監測人睡眠時的狀況，有效減輕護理人員工作量，具有較高的實時性、靈活性和準確度。

附圖說明

圖1是本發明的一種結構示意圖；

圖中：1、手環，2、指戴式血壓計，3、呼吸檢測器，4、體動檢測裝置，5、個人終端，6、云服務器，7、護理PAD端，8、家屬APP端。

具體實施方式

下面通過實施例，并結合附圖，對本發明的技術方案作進一步具體的說明。

實施例： 本實施例的一種睡眠監測系統，如圖1所示，包括：

手環1，檢測被監測人的心率并發送給個人終端；

指戴式血壓計2，檢測被監測人的血壓并發送給個人終端；

呼吸檢測器3，檢測被監測人的呼吸率并發送給個人終端；

體動采集裝置4，檢測被監測人是否在床以及在床時的體動值，并將檢測結果發送給個人終端；

個人終端5，接收各采集設備檢測到的信號，并將信號上傳到云服務器；

云服務器6，依據個人終端上傳的信號進行計算，分析被監測人的狀態，在必要時發送警報或警示消息給指定的人員；

護理PAD端7和家屬APP端8，護理PAD端和家屬APP端都用于接收云服務平臺發送的消息，并且可以設定被監測人的年齡、病史等參數。

體動采集裝置為壓力傳感器構成的矩陣，體動采集裝置設置在被監測人的床墊下或床單下。

一種睡眠監測方法，包括以下步驟：

A、監測系統判斷被監測人當前所處狀態，并依據狀態調取生理參數的判定閾值，生理參數包括心率、血壓和呼吸率；

B、讀取被監測人心率，并與心率的判定閾值作比較，如果心率高于閾值的報警上限或低于閾值的報警下限，則跳轉步驟F；

C、讀取被監測人血壓，并與血壓的判定閾值作比較，如果血壓高于閾值的報警上限或低于閾值的報警下限，則跳轉步驟F；

D、讀取被監測人呼吸率，并與呼吸率的判定閾值作比較，如果呼吸率高于閾值的報警上限或低于閾值的報警下限，則跳轉步驟F；

E、監測系統向指定的家人或護理人員發出警報。

本方案中，生理參數的判定閾值存儲在云服務器上，個人終端依據被監測人的體質、年齡、性別以及當前季節等參數從服務器上調取適配的判定閾值進行判定。一旦心率、血壓或呼吸率中的任意一樣出現異常，即可以及時發出警報，提示家人或醫護人員進行查看，有效保障了被監測人的安全。

步驟A中，判斷被監測人當前所處的狀態具體為：

檢測被監測人的體動值以及是否在床，如果被監測人離床則判定處于清醒狀態，如果被監測人在床并且體動值大于7500則判定處于清醒狀態，如果被監測人在床并且體動值大于等于2500且小于等于7500則判定處于淺睡狀態，如果被監測人在床并且體動值小于2500則判定處于深睡狀態。

體動值由體動采集裝置采集。

生理參數的判定閾值還包括預警上限和預警下限，報警下限＜預警下限＜預警上限＜報警上限，當生理參數小于等于預警下限且大于報警下限，或生理參數大于等于預警下限且小于報警下限，則將本次檢測結果標記為預警；統計一個檢測周期內的預警數量，按以下公式計算預警指數K：

K=a·X1/X+ b·Y1/Y+ c·Z1/Z

式中，a為血壓比重，b為呼吸率比重，c為心率比重，X1為一個檢測周期內被標記為預警的血壓檢測結果次數，X為一個檢測周期內的血壓檢測結果總次數，Y1為一個檢測周期內被標記為預警的呼吸率檢測結果次數，Y為一個檢測周期內的呼吸率檢測結果總次數，Z1為一個檢測周期內被標記為預警的心率檢測結果次數，Z為一個檢測周期內的心率檢測結果總次數；

如果預警指數超過0.2，則向指定的家人或護理人員發送警示消息。

一般一個檢測周期為24小時，如果出現預警的次數過多，盡管未達到警報的級別，也應當引起注意，及時觀察或進行進一步檢查，消除隱患。

a+b+c=1，且b＜a+c＜2b。

血壓比重、呼吸率比重和心率比重依照大數據分析設定，一般血壓和心率相關性較大，因此血壓比重和心率比重之和應小于兩倍的呼吸率比重。通常血壓比重和心率比重都為0.25-0.3。

當被監測人員具有心血管相關病史時，判定閾值中的報警下限和預警下限增大10%，預警上限和報警上限減小10%。

有相關病史時，需要針對性調整判定閾值。

本文中所描述的具體實施例僅僅是對本發明精神作舉例說明。本發明所屬技術領域的技術人員可以對所描述的具體實施例做各種各樣的修改或補充或采用類似的方式替代，但并不會偏離本發明的精神或者超越所附權利要求書所定義的范圍。

盡管本文較多地使用了心率、血壓、呼吸率等術語，但并不排除使用其它術語的可能性。使用這些術語僅僅是為了更方便地描述和解釋本發明的本質；把它們解釋成任何一種附加的限制都是與本發明精神相違背的。