CN109106350A - 低生理负荷的睡眠呼吸暂停低通气综合征初步筛查方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种低生理负荷的睡眠呼吸暂停低通气综合征初步筛查方法，利用从脉搏波提取出来的心电信号和呼吸信号，运用数据处理和分类算法，对心电信号进行频域分析得到心率变异性相关指标进行心功能评估，再将心率变异性与呼吸信号结合，用机器学习训练好的分类器进行睡眠分期以及阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的事件判别，本发明通过更深入挖掘信号中所包含的与睡眠相关的信息，从而减少所需要检测的信号种类，仅通过采集血氧脉搏信号就能进行睡眠分析和心功能评估，从而达到减少被检者的生理心理负荷，能更方便准确地进行测量的目的。
Description
技术领域
本发明涉及医疗领域，更具体的，涉及一种低生理负荷的睡眠呼吸暂停低通气综合征初步筛查方法。
背景技术
睡眠检测技术是研究睡眠医学最基本的手段。以往的睡眠检测技术主要建立在多导睡眠图技术上，这项技术虽然可进行睡眠质量检测和部份睡眠障碍性疾病的检出，但它必须在被检者身上粘贴许多个电极和传感器，其数量往往超过15枚，且需要专业人员进行操作，且分析数据中没有心功能的反映，会对许多人构成相当大的生理心理负荷，限制了PSG 技术更大范围的应用。
发明内容
为了解决现有技术检测设备数量多，需要专业人员操作的不足，本发明提供了低生理负荷的睡眠呼吸暂停低通气综合征初步筛查方法。
为实现以上发明目的，采用的技术方案是：
低生理负荷的睡眠呼吸暂停低通气综合征初步筛查方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过血氧脉搏指夹采集人体在睡眠状态下的指尖脉搏血氧信号，血氧脉搏指夹通过分析血氧信号获得脉搏信号；
步骤S2：从采集到的脉搏波信号中，利用数字滤波技术通过PPG信号检测心率以及呼吸率从而得到心电信号；
步骤S3：采用差分阀值算法对采集到的心电信号中的QRS复合波进行识别以及对R波峰进行检测，提取出RR间期序列信号；
步骤S4：对提取到的RR间期序列信号进行频域分析，获取更多心率变异性指标信息的特征值来反映自主神经系统的活动情况；
步骤S5：以心率变异性各特征参数作为机器学习分类器的特征向量，并通过构建和训练概率神经网络分类器模型后对有无异常睡眠呼吸事件进行判别以期实现通过 HRV 对SAHS 病人的初步筛查。首先对已经经过睡眠医生和技师标注过有无异常睡眠呼吸事件的PSG 数据进行提取其十二组心率变异性的特征参数，再经过归一化消除个体间差异之后作为特征输入向量。接着，使用上述分类器对训练样本的特征向量进行有导师监督的学习训练模型后，再使用该模型对测试样本进行自动分类输出有无异常睡眠呼吸事件，实现了通过 HRV 对 SAHS 病人的初步筛查。
优选的，步骤S4中获取的心率变异性指标信息的特征值包括：RR 间期序列的平均值、 RR 间期序列的标准差值、 RR 间期序列的样本熵值、心率变异性频域部分的极低频功率值、低频功率值、高频功率值、全频总功率值、低频与高频的比值。
优选的，步骤S2所述的数字滤波技术采用低通滤波器和带通滤波器。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
（1）本发明通过改进分析技术而不是通过增加传感器种类的方式获得更多生理信息，即通过血氧与脉搏波传感器获取信号，搭建包含心功能与睡眠信息耦合的平台来获取病情，分析得出使用者生理病理信息，进而进行病情管理。
（2）生理信号采集方便，通过一个口鼻气流传感器和一个血氧指夹就可以采集生理信号，大大减轻病人的心理和生理负担。
（3）采用了特征值提取与推理策略的方法，能够更准确地获取病人的生理信息。通过分析睡眠呼吸事件发生过程中中枢神经所发生的调节和变化，评估出使用者的心功能。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
如图1所示，低生理负荷的睡眠呼吸暂停低通气综合征初步筛查方法，包括以下步骤：
首先，通过血氧脉搏指夹采集人体在睡眠状态下的指尖脉搏血氧信号，血氧脉搏指夹通过分析血氧信号获得脉搏信号；接着，从采集到的脉搏波信号中，利用数字滤波技术，例如低通滤波器和带通滤波器，通过PPG信号检测心率以及呼吸率从而得到心电信号。
接着，对采集到的心电信号采用差分阀值算法对QRS复合波进行识别以及对R波峰进行检测，提取出RR间期序列信号，对提取到的RR间期序列信号进行频域分析，获取心率变异性指标信息的特征值来反映自主神经系统的活动情况，获取的心率变异性指标信息的特征值包括：RR 间期序列的平均值、 RR 间期序列的标准差值、 RR 间期序列的样本熵值、心率变异性频域部分的极低频功率值、低频功率值、高频功率值、全频总功率值、低频与高频的比值。
最后以心率变异性各特征参数作为机器学习分类器的特征向量，并通过构建和训练概率神经网络分类器模型后对有无异常睡眠呼吸事件进行判别以期实现通过 HRV 对SAHS 病人的初步筛查。该步骤首先对已经经过睡眠医生和技师标注过有无异常睡眠呼吸事件的 PSG 数据进行提取其十二组心率变异性的特征参数，再经过归一化消除个体间差异之后作为特征输入向量。接着，使用上述分类器对训练样本的特征向量进行有导师监督的学习训练模型后，再使用该模型对测试样本进行自动分类输出有无异常睡眠呼吸事件，实现了通过 HRV 对 SAHS 病人的初步筛查。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (3)
1.低生理负荷的睡眠呼吸暂停低通气综合征初步筛查方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：通过血氧脉搏指夹采集人体在睡眠状态下的指尖脉搏血氧信号，血氧脉搏指夹通过分析血氧信号获得脉搏信号；
步骤S2：从采集到的脉搏波信号中，利用数字滤波技术通过PPG信号检测心率以及呼吸率从而得到心电信号；
步骤S3：采用差分阀值算法对采集到的心电信号中的QRS复合波进行识别以及对R波峰进行检测，提取出RR间期序列信号；
步骤S4：对提取到的RR间期序列信号进行频域分析，获取更多心率变异性指标信息的特征值来反映自主神经系统的活动情况；
步骤S5：以心率变异性各特征参数作为机器学习分类器的特征向量，并通过构建和训练概率神经网络分类器模型后对有无异常睡眠呼吸事件进行判别以期实现通过 HRV 对SAHS 病人的初步筛查。
2. 根据权利要求1所述的低生理负荷的睡眠呼吸暂停低通气综合征初步筛查方法，其特征在于，步骤S4中获取的心率变异性指标信息的特征值包括：RR 间期序列的平均值、 RR间期序列的标准差值、 RR 间期序列的样本熵值、心率变异性频域部分的极低频功率值、低频功率值、高频功率值、全频总功率值、低频与高频的比值。
3.根据权利要求1所述的低生理负荷的睡眠呼吸暂停低通气综合征初步筛查方法，其特征在于，步骤S2所述的数字滤波技术采用低通滤波器和带通滤波器。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20190101 |