基于多源信息融合的婴儿睡眠躁动监测方法及检测系统

摘要

本发明提出了一种基于多源信息融合的婴儿睡眠躁动监测方法，本发明将婴儿睡眠时身体的温度、湿度的4阶时间序列作为输入，借鉴人工智能，有效模拟了家庭主妇监护婴儿睡眠的成功经验，对婴儿睡眠躁动生物信号进行量化作为输出，通过模拟实验，获得了训练样本数据，选择两层前向人工神经网络技术实施信息融合，再通过样本训练得到神经网络模型，从而通过婴儿身体的温度、湿度智能计算，实现监测其睡眠的躁动程度。本发明有效模拟了家庭主妇监护婴儿睡眠的成功经验，对婴儿睡眠躁动程度进行实时可靠的监测。

主权项

1.一种基于多源信息融合的婴儿睡眠躁动监测方法，所述方法基于人工神经网络模型，将婴儿睡眠躁动生物信号进行量化，建立温度信号、湿度信号与睡眠躁动生物信号之间的联系，实现对婴儿睡眠躁动的检测，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)确定人工神经网络模型的输入输出变量：将婴儿身体温度、湿度值作为输入变量，将婴儿睡眠躁动生物信号按躁动程度的量化值作为输出变量；(2)获取训练样本数据：采集婴儿身体的温度、湿度时间序列值作为输入变量的训练样本数据，将对应每一时间序列婴儿身体温度、湿度值时的婴儿睡眠躁动生物信号量化值作为输出变量的训练样本数据；(3)建立多源信息融合的人工神经网络模型：采用两层前向网络结构，隐层和输出层都采用非对称S型传输函数：(4)确定人工神经网络模型：通过训练确定人工神经网络模型的权值和阈值；(5)测量婴儿睡眠时身体的温度和湿度值，通过步骤(4)确定的人工神经网络模型，计算反应婴儿睡眠躁动程度的婴儿睡眠躁动程度生物信号输出值，从而实现对婴儿睡眠躁动程度的监测。