用于监测睡眠各方面特征的非侵入式技术综述
人机交互
2024-10-21 v2 机器学习
摘要
高质量睡眠对健康生活十分重要。如今，全球许多人睡眠不足，对其生活方式产生负面影响。针对睡眠监测的研究已开展，并已成为理解睡眠行为的重要工具。睡眠分析的金标准方法是临床环境中的多导睡眠图(PSG)，但该方法昂贵且复杂，不利于长期使用。随着传感器领域的进步和现成技术的引入，作为家庭睡眠监测替代方案的不引人注目式解决方案正变得普遍。已提出多种使用可穿戴与不可穿戴方法的方案，它们廉价且易于用于家庭睡眠监测。在本文中，我们全面综述了2015年及以后在睡眠监测各类别中的最新研究工作，包括睡眠分期分类、睡姿识别、睡眠障碍检测和生命体征监测。我们回顾了采用非侵入式方法的最新工作，涵盖可穿戴与不可穿戴方法。我们讨论了所呈现工作的设计方法和关键属性，并基于10个关键因素进行了广泛分析，以全面概述所有四类睡眠监测的最新进展与趋势。我们还提供了一些用于不同睡眠监测类别的公开数据集。最后，我们讨论了若干开放问题并给出了睡眠监测领域的未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2104.12964,
title = {A Review of the Non-Invasive Techniques for Monitoring Different Aspects of Sleep},
author = {Zawar Hussain and Quan Z. Sheng and Wei Emma Zhang and Jorge Ortiz and Seyedamin Pouriyeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.12964},
year = {2024}
}