技术领域
本发明涉及睡眠监测技术领域，尤其涉及一种睡眠质量判定方法及睡眠 仪。
背景技术
随着人们生活节奏的加快及健康护理意识的加强，越来越多的人开始关注 睡眠健康，睡眠质量已成为人们对自身健康状况的一个重要评价指标。由于睡 眠质量的影响因素很多、指标复杂，因此需要丰富的医学知识和专业的测试工 具才能准确判定睡眠质量，而且各项指标必须分开判定，这对于普通大众来说 不够直观简便，参考意义很小。
目前，人们普遍根据入睡时间、夜里起夜次数、第二天的精神状态等来粗 略判断自己的睡眠质量。但因判定标准不一致以及个人记忆的偏差，导致无法 准确判定自己的睡眠状况，也就无法改善自己的睡眠障碍，更无法针对睡眠质 量进行不同个体间的比较。因此现有技术这种基于个体的睡眠时长以及睡眠中 体动状况对睡眠进行判定的方式，其判定因素不够全面，这常常与被测试个体 主观感觉相差很大，因此不能准确判断被测试者的睡眠情况。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例的主要目的在于提供一种睡眠质量判定方法及睡 眠仪，以实现提高睡眠质量判定的准确性的目的。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种睡眠质量判定方法，包括：
根据被测试者的睡眠分期确定被测试者的睡眠结构评分；
根据被测试者的睡眠状态确定被测试者的睡眠状态评分；
根据被测试者的睡眠习惯确定被测试者的睡眠习惯评分；
根据被测试者的睡眠环境确定被测试者的睡眠环境评分；
根据所述睡眠结构评分、所述睡眠状态评分、所述睡眠习惯评分和所述睡 眠环境评分中的一项或多项计算被测试者的睡眠质量评分；
根据所述睡眠质量评分确定被测试者的睡眠质量。
可选的，所述睡眠分期至少包括以下一项或多项：
本次睡眠监测时段内的觉醒期、浅睡期、中睡期和深睡期。
可选的，所述睡眠结构评分P1的计算公式为：
P1＝SS1/SS0；
其中，SS1＝(α11×T3+α12×T4)/T0，SS0＝(T1+γ11＊T2)/(γ12＊T3+ γ13＊T4)，T0为参考睡眠时长，T1是所述觉醒期的时长T1、T2是所述浅睡期的 时长T2、T3是所述中睡期的时长T3、T4是所述深睡期的时长T4，权重系数γ11、 γ12和γ13是根据不同分期睡眠时长的统计结果确定的，权重系数α11和α12 是根据对不同分期睡眠时长的侧重度及不同分期睡眠时长的统计结果确定的。
可选的，所述睡眠状态至少包括以下一项或多项：
入睡时长，所述入睡时长为被测试者从开始睡觉到进入睡眠状态所花费的 时间；
觉醒次数，所述觉醒次数为被测试者在睡眠监测时段内的觉醒次数；
睡醒状态，所述睡醒状态为被测试者自然醒或被测试者被事先设定闹钟唤 醒前所处的睡眠状态。
可选的，所述睡眠状态评分P2的计算公式为：
P2＝M1×α21+M2×α22+M3×α23；
其中，M1为所述入睡时长的评分，M2为所述觉醒次数的评分，M3为所述睡 醒状态的评分，权重系数α21、α22、α23是根据所述睡眠状态各项是否能获 取以及对所述睡眠状态各项的侧重度设定的。
可选的，所述睡眠习惯至少包括以下一项或多项：
从开始入睡到睡眠结束的时间总长TT；
本次开始入睡时间与设定天数内平均开始入睡时间之间的时间差TS。
可选的，所述睡眠习惯评分P3的计算公式为：
P3＝TT×α31+TS×α32；
其中，权重系数α31、α32是根据所述睡眠习惯各项是否能获取以及对所 述睡眠习惯各项的侧重度设定的。
可选的，所述睡眠环境至少包括以下一项或多项：
环境温度、环境湿度、环境噪声、环境光照度。
可选的，所述睡眠环境评分P4的计算公式为：
P4＝E1×α41+E2×α42+E3×α43+E4×α44；
其中，E1为所述环境温度的评分，E2为所述环境湿度的评分，E3为所述环 境噪声的评分，E4为所述环境光照度的评分，权重系数α41、α42、α43、α 44是根据所述睡眠环境各项是否能获取以及对所述睡眠环境各项的侧重度设 定的。
可选的，所述根据所述睡眠结构评分、所述睡眠状态评分、所述睡眠习惯 评分和所述睡眠环境评分中的一项或多项计算被测试者的睡眠质量评分，包 括：
按照下述公式计算所述睡眠质量评分SE0：
SE0＝P1×R1+P2×R2+P3×R3+P4×R4；
其中，R1、R2、R3和R4是根据预设的睡眠质量总分及对各个评分项的侧重 度设定的。
可选的，所述根据所述睡眠质量评分确定被测试者的睡眠质量之前，还包 括：
利用被测试者的个体条件修正所述睡眠质量评分；则，
所述根据所述睡眠质量评分确定被测试者的睡眠质量，包括：
根据修正后的睡眠质量评分确定被测试者的睡眠质量。
可选的，所述被测试者的个体条件包括以下一项或多项：
被测试者的年龄AGE、被测试者的性别SEX。
可选的，所述利用被测试者的个体条件修正所述睡眠质量评分，包括：
按照下述公式计算修正后的睡眠质量评分SE：
SE＝SE0×SR0×SR1；
其中，SR0＝ST0(AGE，SEX)/ST，SR1＝STR1(AGE，SEX)/SS2，SS2＝(α51×T3+ α52×T4)/T0，ST0(AGE，SEX)为根据被测试者的年龄和/或性别计算或查表得 到的参考睡眠时长，ST为被测试者的实际睡眠时长，STR1(AGE，SEX)为根据被 测试者的年龄和/或性别计算或查表得到的参考睡眠结构值，T0为参考睡眠时 长，权重系数α51和α52是基于被测试者的年龄和/或性别根据对不同分期睡 眠时长的侧重度及不同分期睡眠时长的统计结果确定的。
可选的，T0＝β11×T1+β12×T2+β13×T3+β14×T4，其中，权重系数β 11、β12、β13和β14是根据对不同分期的侧重度进行设定的；
或者，T0是所述本次睡眠监测时段对应的时长，所述本次睡眠监测时段为 本次睡眠过程中被测试者的总睡眠时长或为所述本次睡眠过程中的设定时段。
本发明实施例还提供了一种睡眠仪，包括：
结构评分单元，用于根据被测试者的睡眠分期确定被测试者的睡眠结构评 分；
状态评分单元，用于根据被测试者的睡眠状态确定被测试者的睡眠状态评 分；
习惯评分单元，用于根据被测试者的睡眠习惯确定被测试者的睡眠习惯评 分；
环境评分单元，用于根据被测试者的睡眠环境确定被测试者的睡眠环境评 分；
质量评分单元，用于根据所述睡眠结构评分、所述睡眠状态评分、所述睡 眠习惯评分和所述睡眠环境评分中的一项或多项计算被测试者的睡眠质量评 分；
质量判定单元，用于根据所述睡眠质量评分确定被测试者的睡眠质量。
可选的，所述睡眠分期至少包括以下一项或多项：
本次睡眠监测时段内的觉醒期、浅睡期、中睡期和深睡期。
可选的，所述结构评分单元按照下述公式计算所述睡眠结构评分P1：
P1＝SS1/SS0；
其中，SS1＝(α11×T3+α12×T4)/T0，SS0＝(T1+γ11＊T2)/(γ12＊T3+ γ13＊T4)，T0为参考睡眠时长，T1是所述觉醒期的时长T1、T2是所述浅睡期的 时长T2、T3是所述中睡期的时长T3、T4是所述深睡期的时长T4，权重系数γ11、 γ12和γ13是根据不同分期睡眠时长的统计结果确定的，权重系数α11和α12 是根据对不同分期睡眠时长的侧重度及不同分期睡眠时长的统计结果确定的。
可选的，所述睡眠状态至少包括以下一项或多项：
入睡时长，所述入睡时长为被测试者从开始睡觉到进入睡眠状态所花费的 时间；
觉醒次数，所述觉醒次数为被测试者在睡眠监测时段内的觉醒次数；
睡醒状态，所述睡醒状态为被测试者自然醒或被测试者被事先设定闹钟唤 醒前所处的睡眠状态。
可选的，所述状态评分单元按照下述公式计算所述睡眠状态评分P2：
P2＝M1×α21+M2×α22+M3×α23；
其中，M1为所述入睡时长的评分，M2为所述觉醒次数的评分，M3为所述睡 醒状态的评分，权重系数α21、α22、α23是根据所述睡眠状态各项是否能获 取以及对所述睡眠状态各项的侧重度设定的。
可选的，所述睡眠习惯至少包括以下一项或多项：
从开始入睡到睡眠结束的时间总长TT；
本次开始入睡时间与设定天数内平均开始入睡时间之间的时间差TS。
可选的，所述习惯评分单元按照下述公式计算所述睡眠习惯评分P3：
P3＝TT×α31+TS×α32；
其中，权重系数α31、α32是根据所述睡眠习惯各项是否能获取以及对所 述睡眠习惯各项的侧重度设定的。
可选的，所述睡眠环境至少包括以下一项或多项：
环境温度、环境湿度、环境噪声、环境光照度。
可选的，所述环境评分单元按照下述公式计算所述睡眠环境评分P4：
P4＝E1×α41+E2×α42+E3×α43+E4×α44；
其中，E1为所述环境温度的评分，E2为所述环境湿度的评分，E3为所述环 境噪声的评分，E4为所述环境光照度的评分，权重系数α41、α42、α43、α 44是根据所述睡眠环境各项是否能获取以及对所述睡眠环境各项的侧重度设 定的。
可选的，所述质量评分单元按照下述公式计算所述睡眠质量评分SE0：
SE0＝P1×R1+P2×R2+P3×R3+P4×R4；
其中，R1、R2、R3和R4是根据预设的睡眠质量总分及对各个评分项的侧重 度设定的。
可选的，所述睡眠仪还包括：
评分修正单元，用于在所述质量判定单元根据所述睡眠质量评分确定被测 试者的睡眠质量之前，利用被测试者的个体条件修正所述睡眠质量评分；
则，所述质量判定单元，具体用于根据修正后的睡眠质量评分确定被测 试者的睡眠质量。
可选的，所述被测试者的个体条件包括以下一项或多项：
被测试者的年龄AGE、被测试者的性别SEX。
可选的，所述评分修正单元按照下述公式计算修正后的睡眠质量评分SE：
SE＝SE0×SR0×SR1；
其中，SR0＝ST0(AGE，SEX)/ST，SR1＝STR1(AGE，SEX)/SS2，SS2＝(α51×T3+ α52×T4)/T0，ST0(AGE，SEX)为根据被测试者的年龄和/或性别计算或查表得 到的参考睡眠时长，ST为被测试者的实际睡眠时长，STR1(AGE，SEX)为根据被 测试者的年龄和/或性别计算或查表得到的参考睡眠结构值，T0为参考睡眠时 长，权重系数α51和α52是基于被测试者的年龄和/或性别根据对不同分期睡 眠时长的侧重度及不同分期睡眠时长的统计结果确定的。
可选的，T0＝β11×T1+β12×T2+β13×T3+β14×T4，其中，权重系数β 11、β12、β13和β14是根据对不同分期的侧重度进行设定的；
或者，T0是所述本次睡眠监测时段对应的时长，所述本次睡眠监测时段为 本次睡眠过程中被测试者的总睡眠时长或为所述本次睡眠过程中的设定时段。
本发明实施例提供的睡眠质量判定方法及睡眠仪，通过综合影响睡眠的各 种因素，包括基本因子(即睡眠结构)、辅助因子(即睡眠状态、睡眠习惯、睡 眠环境)，采用一种或多种因子相结合的方式，对被测试者的睡眠质量进行判 定，使判定因素更加全面，从而可有效提高睡眠质量判定的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施 例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述 中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创 造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例睡眠质量判定方法的流程示意图之一；
图2为本发明实施例睡眠质量判定方法的流程示意图之二；
图3为本发明实施例睡眠仪的组成示意图之一；
图4为本发明实施例睡眠仪的组成示意图之二。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明 实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然， 所描述的实施例是本发明一部分实施例，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做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。
本发明实施例用于判定被测试者的睡眠质量，通过综合影响睡眠的各种因 素，包括基本因子(即睡眠结构)、辅助因子(即睡眠状态、睡眠习惯、睡眠环 境)、以及修正因子(即被测试者的个体差异)，采用一种或多种因子相结合的 方式，对被测试者的睡眠质量进行度量。其中，对各项因子的采集方式及采集 装置不做限制。
本发明实施例可以根据被测试者的体动情况、脑电情况、眼电情况、肌电 情况、呼吸心率情况、寝具的晃动情况(可以结合一种或多种采集装置完成) 等，确定被测试者的睡眠结构；睡眠状态因子、睡眠习惯因子、睡眠环境因子 可以通过记录设备进行采集，各个因子的采集可以是同一个设备也可以是不同 的设备。若用于睡眠质量判定的设备定义为睡眠仪，各个因子的采集可全部由 睡眠仪完成，各个因子的采集也可以由睡眠仪以外的其它设备完成再将采集到 的数据输入到睡眠仪。其中，睡眠仪可以为测量设备、便携式移动设备(比如 手机、平板电脑等)、计算机、云服务器等。
参见图1，为本发明实施例提供的睡眠质量判定方法的流程示意图之一， 该方法包括：
步骤101：根据被测试者的睡眠分期确定被测试者的睡眠结构评分。
在本发明实施例中，睡眠结构依赖于被测试者的睡眠深度周期。使用测试 装置(之后称为睡眠仪)测试被测试者的睡眠情况，结果分为深睡、中睡、浅 睡和觉醒这四种睡眠深度，在将睡眠仪监测到的被测试者的睡眠结构做分期 时，可与医用多导睡眠监测系统监测仪(PSG)根据脑电进行的睡眠结构分期 进行对应，具有如下：
1)、将所述睡眠仪监测到的被测试者的觉醒期，对应为PSG测量分期的睡 眠觉醒期及大幅度翻身的动作期；
2)、将所述睡眠仪监测到的被测试者的浅睡期，对应为PSG测量分期的浅 睡眠期与快速眼动睡眠期(rapideyemovement，简称REM)；
3)、将所述睡眠仪监测到的被测试者的中睡期，对应为PSG测量分期的非 快速眼动睡眠期(non－rapideyemovement，简称NREM)中的N2期；
4)、将所述睡眠仪监测到的被测试者的深睡期，对应为PSG测量分期的深 睡眠期。
基于上述内容，在步骤101中，所述睡眠分期至少包括以下一项或多项：
被测试者在本次睡眠监测时段内的觉醒期、浅睡期、中睡期和深睡期(由 上述所述睡眠仪监测)。
对于上述睡眠分期，将有效的觉醒期时长记为T1，有效的浅睡期时长记为 T2，有效的中睡期时长记为T3，将有效的深睡期时长记为T4。在步骤101中， 所述睡眠结构评分P1的计算公式为：
P1＝SS1/SS0；
其中，SS1＝(α11×T3+α12×T4)/T0，SS0＝(T1+γ11＊T2)/(γ12＊T3+ γ13＊T4)，T0为参考睡眠时长，T1是所述觉醒期的时长T1、T2是所述浅睡期的 时长T2、T3是所述中睡期的时长T3、T4是所述深睡期的时长T4，权重系数γ11、 γ12和γ13是根据不同分期睡眠时长的统计结果确定的，权重系数α11和α12 是根据对不同分期睡眠时长的侧重度及不同分期睡眠时长的统计结果确定的。
关于参考睡眠时长T0，T0＝β11×T1+β12×T2+β13×T3+β14×T4，其中， 权重系数β11、β12、β13和β14是根据对不同分期的侧重度进行设定的；或 者，T0是所述本次睡眠监测时段对应的时长，所述本次睡眠监测时段为本次睡 眠过程中被测试者的总睡眠时长(比如8小时)或为所述本次睡眠过程中的设 定时段(如睡眠前半夜)。
需要说明的是，权重系数α11、α12中的任一项可以为0也可以不为0， 这两个系数可基于医学论文中的统计结果或实际统计结果进行设定，统计结果 中，假设大众人群的平均睡眠时长为8小时，大众人群在8小时内的中睡期时 长T3为3小时，大众人群在8小时内的深睡期时长T4为2小时，当α11、α 12均不为0且当SS1在上述假设条件下的取值固定时，可确定α11、α12之 间的比例关系，基于这种比例关系设定α11、α12，设定结束后，还可进一步 根据对不同分期的侧重度对设定值进行调整。
权重系数γ11、γ12和γ13中的每项可以为0也可以不为0(γ12和γ 13不能同时为0)，这三个系数可基于医学论文中的统计结果或实际统计结果 进行设定，统计结果中，假设睡眠时长为8小时，大众人群在8小时内的浅睡 期时长T2为3小时，大众人群在8小时内的中睡期时长T3为3小时，大众人 群在8小时内的深睡期时长T4为2小时，当γ11、γ12和γ13均不为0且当 SS0在上述假设条件下的取值固定时，可确定γ11、γ12和γ13之间的比例 关系，基于这种比例关系设定γ11、γ12和γ13。
步骤102：根据被测试者的睡眠状态确定被测试者的睡眠状态评分。
在本发明实施例中，为了使睡眠质量判定结果更接近被测试者的主观感 受，本发明实施例综合了睡眠状态因子，睡眠状态因子包括但不限于一般人们 用于自我诊断的入睡时长、夜间觉醒次数及睡醒状态(被闹钟唤醒时的睡眠状 态或自然醒)中的一项或多项。综合这些因素对被测试者的睡眠质量进行判定。
根据医学论文中的统计结果及长期大样本数据采集结果，统计出无睡眠障 碍人群的平均入睡时长、夜间觉醒次数等，用于入睡时长及夜间觉醒次数的评 分。睡醒状态(即觉醒状态)评分标准从高至低依次为自然醒、闹钟唤醒前进 入浅睡期、闹钟唤醒前进入中睡期、闹钟唤醒前进入深睡期。
需要说明的是，人们一般形容自己睡得不好，经常会提到入睡困难、夜间 觉醒次数多及睡眠时间短等问题。相反，躺下就睡着了和从不起夜被认为是睡 眠好的主要特征。影响睡眠自我评价的另一个主要因素是觉醒时的状态，科学 研究表明，如果被闹钟唤醒时，刚好处于浅睡或觉醒状态，人们会比较容易被 唤醒，而且起床后会更加地神清气爽，而如果在深睡中被闹钟唤醒，人们一般 还要再赖床一会儿，起来也不是特别精神，还容易有起床气。最好的觉醒状态 是“自然醒”，就是被测试者自然睡饱了才醒来的状态。
基于上述内容，在步骤102中，所述睡眠状态至少包括以下一项或多项：
入睡时长，所述入睡时长为被测试者从开始睡觉到进入睡眠状态所花费的 时间；觉醒次数，所述觉醒次数为被测试者在睡眠监测时段内的觉醒次数；睡 醒状态，所述睡醒状态为被测试者自然醒或被测试者被事先设定闹钟唤醒前所 处的睡眠状态。
在步骤102中，所述睡眠状态评分P2的计算公式为：
P2＝M1×α21+M2×α22+M3×α23
其中，M1为所述入睡时长的评分，M2为所述觉醒次数的评分，M3为所述睡 醒状态的评分，权重系数α21、α22、α23是根据所述睡眠状态各项是否能获 取以及对所述睡眠状态各项的侧重度设定的。
需要说明的是，权重系数α21、α22、α23中的任一系数，可以为0也可 以不为0。当所述睡眠仪或其它相关装置(其它相关装置将测量结果输入到所 述睡眠仪)不能测量所述入睡时长，则将α21设定为0；当所述睡眠仪或其它 相关装置(其它相关装置将测量结果输入到所述睡眠仪)不能测量所述觉醒次 数，则将α22设定为0；当所述睡眠仪或其它相关装置(其它相关装置将测量 结果输入到所述睡眠仪)不能测量所述睡醒状态，则将α23设定为0。对于所 述睡眠仪或其它相关装置能够测量到的睡眠状态各项，权重系数α21、α22、 α23可以根据对所述睡眠状态各项的侧重度进行预先设定。
步骤103：根据被测试者的睡眠习惯确定被测试者的睡眠习惯评分。
在本发明实施例中，睡眠习惯因子包括但不限于从入睡开始到睡眠结束 的睡眠总时长、本次测试开始入睡时间与近期平均开始入睡时间的变动时长 中的一项或多项。
需要说明的是，睡眠习惯因子主要考虑到生物钟对人的影响。睡眠是人 的节律性动作，一般来说，睡眠规律的人更容易入睡，也更加健康，所以在 对个体进行睡眠质量评价时，考虑到了开始睡眠时间点的一致性。本发明实 施例对被测试者在一定周期(近期设定天数)内的开始入睡时间做一个统计， 基于统计结果对每次测试的开始入睡时间进行评分，具体的，是将本次测试 的开始入睡时间与一定周期内平均开始入睡时间进行对比(需要注意的是， 比较双方是同一睡眠阶段，比如晚上)，偏差越大则导致睡眠习惯评分越低。
基于上述内容，在步骤103中，所述睡眠习惯至少包括以下一项或多项：
从开始入睡到睡眠结束的时间总长TT；
本次开始入睡时间与设定天数内平均开始入睡时间之间的时间差TS。
在步骤103中，所述睡眠习惯评分P3的计算公式为：
P3＝TT×α31+TS×α32
其中，权重系数α31、α32是根据所述睡眠习惯各项是否能获取以及对所 述睡眠习惯各项的侧重度设定的。
需要说明的是，权重系数α31、α32中任一系数，可以为0也可以不为0。 当所述睡眠仪或其它相关装置(其它相关装置将测量结果输入到所述睡眠仪) 不能测量所述时间总长TT，则将α31设定为0；当所述睡眠仪或其它相关装置 (其它相关装置将测量结果输入到所述睡眠仪)不能测量所述时间差TS，则 将α32设定为0。对于所述睡眠仪或其它相关装置能够测量到的睡眠习惯各 项，权重系数α31、α32可以根据对所述睡眠习惯各项的侧重度进行预先设 定。
步骤104：根据被测试者的睡眠环境确定被测试者的睡眠环境评分。
在本发明实施例中，睡眠环境影响人们的睡眠质量，本发明实施例综合 了睡眠环境因子，睡眠环境因子包括但不限于被测试者所处睡眠环境的温度、 湿度、噪声、光照度中的一项或多项，可综合这些因素对被测试者的睡眠质 量进行判定。
需要说明的是，睡眠环境对人的影响是比较直观的。睡眠环境过热或过 冷(温度过高或过低)都不易入睡，并且会导致夜间觉醒；湿度对睡眠质量 的影响稍小，但湿度过高也会难以入眠，而湿度低会导致干渴起夜，从而影 响睡眠质量；光照过强或者噪音过大都会难以入眠并影响睡眠深度，相反， 房屋光线暗，安静无噪音则适宜睡眠。
基于上述内容，在步骤104中，所述睡眠环境至少包括以下一项或多项：
被测试者睡眠时的环境温度、环境湿度、环境噪声、环境光照度。
在步骤104中，所述睡眠环境评分P4的计算公式为：
P4＝E1×α41+E2×α42+E3×α43+E4×α44
其中，E1为所述环境温度的评分，E2为所述环境湿度的评分，E3为所述 环境噪声的评分，E4为所述环境光照度的评分，权重系数α41、α42、α43、 α44是根据所述睡眠环境各项是否能获取以及对所述睡眠环境各项的侧重度 设定的。
需要说明的是，权重系数α41、α42、α43、α44中任一系数，可以为0 也可以不为0。当所述睡眠仪或其它相关装置(其它相关装置将测量结果输入 到所述睡眠仪)不能测量所述环境温度，则将α41设定为0；当所述睡眠仪或 其它相关装置(其它相关装置将测量结果输入到所述睡眠仪)不能测量所述 环境湿度，则将α42设定为0，当所述睡眠仪或其它相关装置(其它相关装置 将测量结果输入到所述睡眠仪)不能测量所述环境噪声，则将α43设定为0； 当所述睡眠仪或其它相关装置(其它相关装置将测量结果输入到所述睡眠仪) 不能测量所述环境光照度，则将α44设定为0。对于所述睡眠仪或其它相关装 置能够测量到的睡眠环境各项，权重系数αα41、α42、α43、α44可以根 据对所述睡眠环境各项的侧重度进行预先设定。
步骤105：根据所述睡眠结构评分、所述睡眠状态评分、所述睡眠习惯评 分和所述睡眠环境评分中的一项或多项计算被测试者的睡眠质量评分。
本发明实施例将上述计算得到的睡眠结构评分P1、睡眠状态评分P2、睡眠 习惯评分P3、睡眠环境评分P4进行加权计算，可以得到一个初始的睡眠质量评 分SE0。
在步骤105中，按照下述公式计算所述睡眠质量评分SE0：
SE0＝P1×R1+P2×R2+P3×R3+P4×R4
其中，R1、R2、R3和R4是根据所述睡眠质量评分的取值范围及对各个评分 项的侧重度设定的。
需要说明的是，在设定R1、R2、R3和R4时，首先确定P1、P2、P3和P4的取 值范围，假设P1、P2、P3和P4的取值范围为均为0到1，又假设睡眠质量评分的 取值范围为0到100分，则基于对不同评分项的侧重度，比如希望睡眠结构的分 值范围高些且睡眠状态、睡眠习惯、睡眠环境的取值范围相同时，可将P1设定 为40，将P2设定为20，将P3设定为20，将P4设定为20，使得睡眠结构的分值范 围(P1×R1)在0至40分之间，睡眠状态的分值范围(P2×R2)在0至20分之间， 睡眠习惯的分值范围(P3×R3)在0至20分之间，睡眠环境的分值范围(P4× R4)在0至20分之间。
随着年龄的增加，人的睡眠时间是在逐步减少的，一般二三十岁的年轻人 睡眠时长在6.5到8小时都是正常的，但对于六七十岁的老人来说很难达到， 而且睡眠深度也不如年轻人好。对于同龄人来说，女性的睡眠质量更好，比如 同为30周岁，男性睡眠中途觉醒时长平均为16.8分钟，女性的则为14.6分 钟。因此，为了使睡眠质量评分SE0更加准确，本发明实施例还考虑了被测试 者的年龄、性别等因素。由于不同年龄、不同性别的人，其睡眠结构和睡眠时 长不同，所以用同一标准评价睡眠质量显然不够科学。根据医学论文中的统计 结果及长期大样本数据采集结果，将不同年龄、不同性别的被测试者对应于不 同的参考睡眠时长ST0和参考睡眠结构STR1，参考睡眠时长ST0、参考睡眠结 构STR1可以根据公式或查表等方法得出。本发明实施例通过比较实际睡眠时 长ST与参考睡眠时长ST0、实际睡眠结构SS2与参考睡眠结构STR1来判断该 个体与其他具有相似属性的个体间的差异，来修正睡眠质量评分SE0。
基于上述内容，参见图2所示的睡眠质量判定方法的流程示意图之二，在 本发明实施例在步骤105之后步骤106之前，还包括步骤107：
步骤107：利用被测试者的个体条件修正所述睡眠质量评分。其中，所述 被测试者的个体条件包括被测试者的年龄AGE、被测试者的性别SEX中的一项或 多项。则所述步骤106则具体是，根据修正后的睡眠质量评分确定被测试者的 睡眠质量。
其中，利用被测试者的个体条件修正所述睡眠质量评分的实现方式为：
按照下述公式计算修正后的睡眠质量评分SE：
SE＝SE0×SR0×SR1
其中，SR0＝ST0(AGE，SEX)/ST，SR1＝STR1(AGE，SEX)/SS2，SS2＝(α51×T3+ α52×T4)/T0，ST0(AGE，SEX)为根据被测试者的年龄和/或性别计算或查表得 到的参考睡眠时长，ST为被测试者的实际睡眠时长，STR1(AGE，SEX)为根据被 测试者的年龄和/或性别计算或查表得到的参考睡眠结构值，T0为参考睡眠时 长，权重系数α51和α52是基于被测试者的年龄和/或性别根据对不同分期睡 眠时长的侧重度及不同分期睡眠时长的统计结果确定的。
当本发明实施例根据年龄、性别等修正因子确定被测试者的参考睡眠时长 ST0、参考睡眠结构STR1，并利用ST0和STR1作为修正系数来修正睡眠质量的初 始评分SE0，利用ST0和STR1进行修正可使不同年龄、不同性别的人之间的评分 标准略有区别，进而使睡眠质量测试结果更有参考、比较价值。
修正系数SR0、SR1的获取方式可以为查表、计算或查表计算结合的方式。 可以依据医学论文中统计的表格进行查表，或者基于表格整理出的简易换算公 式进行计算，或者两者结合确定修正系数SR0、SR1。
在SS2的计算公式中，关于参考睡眠时长T0，T0＝β11×T1+β12×T2+β13 ×T3+β14×T4，其中，权重系数β11、β12、β13和β14是根据对不同分期 的侧重度进行设定的；或者，T0是所述本次睡眠监测时段对应的时长，所述本 次睡眠监测时段为本次睡眠过程中被测试者的总睡眠时长(比如8小时)或为 所述本次睡眠过程中的设定时段(如睡眠前半夜)。
需要说明的是，权重系数α51、α52中的任一项可以为0也可以不为0，这 两个系数可基于医学论文中的统计结果或实际统计结果进行设定，统计结果 中，假设年龄在20至30岁之间且性别为女的人群，其平均睡眠时长为8小时， 在8小时内的中睡期时长T3为3小时，在8小时内的深睡期时长T4为2小时，当α 51、α52均不为0且当SS2在上述假设条件下的取值固定时，可确定α51、α52 之间的比例关系，基于这种比例关系设定α51、α52，设定结束后，还可进一 步根据对不同分期的侧重度对设定值进行调整。
步骤106：根据所述睡眠质量评分确定被测试者的睡眠质量。
在本发明实施例中，最终得到的睡眠质量评分的指标范围可以为0－5分， 或0－10分，或0－100分，或30－99分，或其它范围，分值越高代表睡眠质量 越高或者分值越低代表睡眠质量越高。
本发明实施例提供的睡眠质量判定方法及睡眠仪，通过综合影响睡眠的各 种因素，包括基本因子(即睡眠结构)、辅助因子(即睡眠状态、睡眠习惯、睡 眠环境)，采用一种或多种因子相结合的方式，对被测试者的睡眠质量进行判 定，使判定因素更加全面，从而可有效提高睡眠质量判定的准确性。
参见图3，为本发明实施例提供的睡眠仪的组成示意图之一，该睡眠仪包 括：
结构评分单元301，用于根据被测试者的睡眠分期确定被测试者的睡眠结 构评分；其中，所述睡眠分期至少包括以下一项或多项：
本次睡眠监测时段内的觉醒期、浅睡期、中睡期和深睡期。
具体地，所述结构评分单元301按照下述公式计算所述睡眠结构评分P1：
P1＝SS1/SS0；
其中，SS1＝(α11×T3+α12×T4)/T0，SS0＝(T1+γ11＊T2)/(γ12＊T3+ γ13＊T4)，T0为参考睡眠时长，T1是所述觉醒期的时长T1、T2是所述浅睡期的 时长T2、T3是所述中睡期的时长T3、T4是所述深睡期的时长T4，权重系数γ11、 γ12和γ13是根据不同分期睡眠时长的统计结果确定的，权重系数α11和α12 是根据对不同分期睡眠时长的侧重度及不同分期睡眠时长的统计结果确定的。
状态评分单元302，用于根据被测试者的睡眠状态确定被测试者的睡眠状 态评分；其中，所述睡眠状态至少包括以下一项或多项：
入睡时长，所述入睡时长为被测试者从开始睡觉到进入睡眠状态所花费的 时间；觉醒次数，所述觉醒次数为被测试者在睡眠监测时段内的觉醒次数；睡 醒状态，所述睡醒状态为被测试者自然醒或被测试者被事先设定闹钟唤醒前所 处的睡眠状态。
具体地，所述状态评分单元302按照下述公式计算所述睡眠状态评分P2：
P2＝M1×α21+M2×α22+M3×α23
其中，M1为所述入睡时长的评分，M2为所述觉醒次数的评分，M3为所述睡 醒状态的评分，权重系数α21、α22、α23是根据所述睡眠状态各项是否能获 取以及对所述睡眠状态各项的侧重度设定的。
习惯评分单元303，用于根据被测试者的睡眠习惯确定被测试者的睡眠习 惯评分；其中，所述睡眠习惯至少包括以下一项或多项：
从开始入睡到睡眠结束的时间总长TT；
本次开始入睡时间与设定天数内平均开始入睡时间之间的时间差TS。
具体地，所述习惯评分单元303按照下述公式计算所述睡眠习惯评分P3：
P3＝TT×α31+TS×α32
其中，权重系数α31、α32是根据所述睡眠习惯各项是否能获取以及对所 述睡眠习惯各项的侧重度设定的。
环境评分单元304，用于根据被测试者的睡眠环境确定被测试者的睡眠环 境评分；其中，所述睡眠环境至少包括以下一项或多项：
环境温度、环境湿度、环境噪声、环境光照度。
具体地，所述环境评分单元304按照下述公式计算所述睡眠环境评分P4：
P4＝E1×α41+E2×α42+E3×α43+E4×α44
其中，E1为所述环境温度的评分，E2为所述环境湿度的评分，E3为所述环 境噪声的评分，E4为所述环境光照度的评分，权重系数α41、α42、α43、α 44是根据所述睡眠环境各项是否能获取以及对所述睡眠环境各项的侧重度设 定的。
质量评分单元305，用于根据所述睡眠结构评分、所述睡眠状态评分、所 述睡眠习惯评分和所述睡眠环境评分中的一项或多项计算被测试者的睡眠质 量评分；
质量判定单元306，用于根据所述睡眠质量评分确定被测试者的睡眠质量。
具体地，所述质量评分单元305按照下述公式计算所述睡眠质量评分SE0：
SE0＝P1×R1+P2×R2+P3×R3+P4×R4
其中，R1、R2、R3和R4是根据预设的睡眠质量总分及对各个评分项的侧重 度设定的。
进一步地，参见图4所示的睡眠仪的组成示意图之二，所述睡眠仪还包括：
评分修正单元307，用于在所述质量判定单元205根据所述睡眠质量评分确 定被测试者的睡眠质量之前，利用被测试者的个体条件修正所述睡眠质量评 分；
则，所述质量判定单元306，具体用于根据修正后的睡眠质量评分确定被 测试者的睡眠质量。
在本发明实施例中，所述被测试者的个体条件包括以下一项或多项：
被测试者的年龄AGE、被测试者的性别SEX。
具体地，所述评分修正单元307按照下述公式计算修正后的睡眠质量评分 SE：
SE＝SE0×SR0×SR1
其中，SR0＝ST0(AGE，SEX)/ST，SR1＝STR1(AGE，SEX)/SS2，SS2＝(α51×T3+ α52×T4)/T0，ST0(AGE，SEX)为根据被测试者的年龄和/或性别计算或查表得 到的参考睡眠时长，ST为被测试者的实际睡眠时长，STR1(AGE，SEX)为根据被 测试者的年龄和/或性别计算或查表得到的参考睡眠结构值，T0为参考睡眠时 长，权重系数α51和α52是基于被测试者的年龄和/或性别根据对不同分期睡 眠时长的侧重度及不同分期睡眠时长的统计结果确定的。
在本发明实施例中，T0＝β11×T1+β12×T2+β13×T3+β14×T4，其中， 权重系数β11、β12、β13和β14是根据对不同分期的侧重度进行设定的；或 者，T0是所述本次睡眠监测时段对应的时长，所述本次睡眠监测时段为本次睡 眠过程中被测试者的总睡眠时长或为所述本次睡眠过程中的设定时段。
本发明实施例提供的睡眠仪，通过综合影响睡眠的各种因素，包括基本因 子(即睡眠结构)、辅助因子(即睡眠状态、睡眠习惯、睡眠环境)，采用一种 或多种因子相结合的方式，对被测试者的睡眠质量进行判定，使判定因素更加 全面，从而可有效提高睡眠质量判定的准确性。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上 述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加必需的通用硬件平台的方式 来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡 献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储 介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备 (可以是个人计算机，服务器，或者诸如媒体网关等网络通信设备，等等)执 行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
需要说明的是，对于实施例公开的睡眠仪而言，由于其与实施例公开的 方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非 排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包 括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、 方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括 一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设 备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本 发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见 的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在 其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而 是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。