CN112932457A - 呼吸系统健康监测方法以及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种呼吸系统健康监测方法以及装置，包括处理系统、分析终端以及多个压变式检测元件，所述处理系统包括信号放大器、低通滤波器和A/D转换器，所述压变式检测元件、信号放大器、低通滤波器、A/D转换器以及分析终端依次连接。压变式检测元件产生电信号，处理系统对电信号进行处理并输出胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图；分析终端计算呼吸频率和呼吸能量，并根据计算结果判断病人是高呼吸风险、中呼吸风险还是低呼吸风险。本发明通过计算患者的呼吸频率以及呼吸能量，并制定了呼吸风险的评估指标，可以分辨出中高呼吸风险的患者，以便于针对这些患者进行治疗以及预防，防止患者病情突然恶化而不能及时发现和处理。

Description

呼吸系统健康监测方法以及装置
技术领域
本发明属于呼吸系统监测技术领域，尤其是一种呼吸系统健康监测方法以及装置。
背景技术
呼吸系统疾病是全球面临的重大公共卫生问题，具有发病率高、致残率高、病死率高等特点。据统计，每年全球因慢性呼吸道疾病(COPD)引起的死亡人数超过300万，超过2.35亿的人口承受着哮喘病带来的痛苦。呼吸监测技术是现代医学监护技术的重要组成部分，对于临床医疗及护理具有重要指导意义。最为常用的呼吸监测设备是兼顾呼吸支持的呼吸机，这种设备在重症监护室(ICU)最为常见，但因其价格昂贵，操作复杂，因此医院配备数量往往有限，当出现大规模的呼吸系统疫情时，经常出现呼吸机短缺情况，这种情况下，如何寻找到一种简便的监测设备来替代复杂的呼吸机监测显得尤为重要。
CN201820741634公开了一种呼吸运动监测仪，包括鼻腔气流监测器和胸廓运动监测器，所述鼻腔气流监测器上设有蓝牙模块一，所述的胸廓运动监测器上设有蓝牙模块二，所述的鼻腔气流监测器通过蓝牙模块一与显示器连接，所述的胸廓运动监测器通过蓝牙模块二与所述显示器连接。
CN201510561824公开了一种呼吸监测传感器及呼吸引导系统与方法，包括监测应变片和控制电路；监测应变片包含横向监测应变片、斜向监测应变片和纵向监测应变片，所述监测应变片包含有边缘粘贴带和传感电路，边缘粘贴带用来将应变片粘贴在患者胸腹皮肤表面，传感电路用来采集呼吸造成的皮肤表面的力变化或位移变化数据；控制电路用于处理每个监测应变片的传感电路采集的数据。
CN200810027770公开了一种多通道呼吸生理信号无线监测系统及方法。
上述检测设备能够对患者的呼吸数据进行采集并将数据传输至终端设备，但并没有公开如何处理呼吸数据，一般来说，这些设备都是采用常规的方式对数据进行处理，如判断呼吸频率是否处于正常范围，或者对呼吸波形进行简单的汇总，并没有数据进行进一步地分析并对呼吸风险进行分级评估，无法判断呼吸风险高的患者，也就不能针对呼吸风险高的患者提前做一些救护准备工作。
发明内容
本发明的目的在于提供一种呼吸系统健康监测方法以及装置，可以对患者的呼吸进行连续监测，且能够根据监测数据分析患者的呼吸风险。
本发明的目的是这样实现的：呼吸系统健康监测方法，包括
A、在患者的胸部和腹部分别设置压变式检测元件；
B、压变式检测元件产生电信号，处理系统对电信号进行处理并输出胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图，胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图的横坐标为时间，纵坐标为压变式检测元件的电阻；
C、在胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图的波峰取点，计算呼吸频率；
根据公式
Figure BDA0002915929410000021
计算胸部和腹部的呼吸功率，其中，p(t)为呼吸功率，i(t)为电流，R(t)为电阻；
根据公式
Figure BDA0002915929410000022
计算在t1至t2的时间段内胸部和腹部呼吸能量；
D、判断呼吸风险：
当呼吸频率＜8时，呼吸风险为高；
当24≥呼吸频率≥8，且胸部和腹部呼吸能量＞320或胸部和腹部呼吸能量＜80时，呼吸风险为中；
当24≥呼吸频率≥8，320≥胸部和腹部呼吸能量≥80时，呼吸风险为低；
当呼吸频率＞24，且胸部和腹部呼吸能量＞320或胸部和腹部呼吸能量＜80时，呼吸风险为高；
当呼吸频率＞24，且胸部和腹部呼吸能量＞320或胸部和腹部呼吸能量＜80时，呼吸风险为中。
进一步地，步骤C中，分别在胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图中选取多个时间段，计算每个时间段内的波峰数量作为呼吸次数，呼吸次数除以时间段的时长作为该时间段内的呼吸频率，然后计算所有时间段的呼吸频率的平均值。
进一步地，步骤B中，处理系统对电信号进行处理的过程包括信号放大、低通滤波以及A/D转换。
采用上述呼吸系统健康监测方法的呼吸系统健康监测装置，包括处理系统、分析终端以及多个压变式检测元件，所述处理系统包括信号放大器、低通滤波器和A/D转换器，所述压变式检测元件、信号放大器、低通滤波器、A/D转换器以及分析终端依次连接。
进一步地，所述压变式检测元件为凝胶传感器。
进一步，所述凝胶传感器采用下述方法制得：以聚乙烯醇(PVA)或聚乙烯醇/其他可溶性聚合物共混物作为基体，在溶剂和导电粒子的作用下，通过冷冻-熔融的方式先制得水凝胶；再将该水凝胶通过拉伸定型制得的导电有机水凝胶作为凝胶传感器；其中，所述溶剂为水和不挥发性溶剂的混合溶剂。
进一步，上述凝胶传感器的制备方法中，所述拉伸定型的方法为：将水凝胶先在5～70℃下拉伸取向，拉伸比为0.5～8；然后定型，定型时间为0～100分钟。优选的，所述拉伸比为1.6～8。
进一步，所述拉伸定型采用单轴拉伸或多轴拉伸的方法，所述单轴拉伸即沿水凝胶的任意一个中心轴方向拉伸使其具有各向异性结构即可；水凝胶可以制备成任意形状，如长方形、正方形、圆形、三角形、五角形等，只要沿水凝胶的任意一个中心轴的两个对称方向进行拉伸定型处理均可获得各向异性结构；所述多轴拉伸即沿水凝胶的多个中心轴方向拉伸使其具有各向同性结构即可；水凝胶可以制备成任意形状，如长方形、正方形、圆形、三角形、五角形等，只要沿着水凝胶的多个中心轴的对称方向进行拉伸定型处理均可获得各向同性结构。
优选的，所述拉伸定型的方法中，拉伸前先将水凝胶制成矩形样条(单轴拉伸)或正方形样条(多轴拉伸)，然后沿其长度方向均匀拉伸(单轴拉伸)或沿其两个对角线方向均匀拉伸(多轴拉伸)。
进一步，所述水凝胶的基体中，PVA与其他可溶性聚合物的质量比为：PVA：其他可溶性聚合物＝1：3～3：1。
进一步，所述其他可溶性聚合物选自：海藻酸钠、可溶性纤维素、多糖类大分子、聚乙二醇或聚氧乙烯等。
优选的，所述可溶性纤维素为羟丙基纤维素、羟甲基纤维素或木质素等。
优选的，所述多糖类大分子为壳聚糖或甲壳素等。
进一步，所述混合溶剂中，水和不挥发性溶剂的质量比为0.2～2。本发明中，必须选用水和不挥发性溶剂的混合溶剂，否则拉伸后得到的水凝胶无法得到固定的各向同性或各向异性结构。
进一步，所述不挥发性溶剂选自：乙二醇、丙三醇、二甲基亚砜、二甲基甲酰胺、四氢呋喃、乙胺、乙二胺、六甲基磷酰三胺、二甲胺或N-二甲基苯胺中的至少一种。
进一步，所述导电粒子选自：无机盐、碳纳米管、碳纤维或石墨烯等导电粒子。
进一步，所述无机盐为氯化锂、氯化钠或氯化钾等可溶解的无机盐。
进一步地，所述凝胶传感器设置在柔性的捆绑带上，所述捆绑带的两端设置有魔术贴，且凝胶传感器通过电极与电池相连。
进一步地，所述捆绑带的外侧设置有容纳袋，所述分析终端、信号放大器、低通滤波器和A/D转换器均位于容纳袋内，且A/D转换器连接有MCU，所述MCU通过蓝牙与分析终端相连接。
进一步地，所述分析终端包括手机或者电脑。
本发明的有益效果是：本发明通过计算患者的呼吸频率以及呼吸能量，并制定了独特的呼吸风险的评估指标，可以分辨出中高呼吸风险的患者，以便于针对这些患者进行治疗以及预防，防止患者病情突然恶化而不能及时发现和处理。本发明中优选的压变式传感器为线性相关度高、高强韧的的可拉伸材料，可进行长时间实时检测，获得全面的呼吸数据，呼吸风险预测模型算法经过临床金标准检验，适合各类型人群包括正常人，普通病房患者，ICU患者；同时，风险预测模型还能应用于对ICU中的机械通气患者在脱机拔管前的自主呼吸试验(SBT)，辅助判断拔管效果。
附图说明
图1是呼吸系统健康监测装置的示意框图。
图2是呼吸系统健康监测装置使用时的俯视示意图。
图3是呼吸系统健康监测装置使用时的主视示意图。
图4至图6为胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
本发明的呼吸系统健康监测方法，包括
A、在患者的胸部和腹部分别设置压变式检测元件1；压变式检测元件1的电阻随着压力的变化而变化，当呼吸时，胸腹扩张或者收缩，压变式检测元件1受到的压力产生变化，电阻变化，经过压变式检测元件1的电流也产生变化，根据电流的变化量即可计算出电阻的变化量。压变式检测元件1在胸部的具体安装位置可以是胸部乳头平面和胸骨剑突平面。
现有的检测方式都是在胸部、腹部或者鼻腔口等部位中的一个设置检测元件，检测位置比较单一，检测不够全面，本发明通过在胸部和腹部两个位置同时设置压变式检测元件1并同时检测，检测更加全面，且产生两种检测结果，根据两种检测结果相互印证，可以更加准确地检测出中高呼吸风险的患者。
B、压变式检测元件1产生电信号，处理系统对电信号进行处理并输出胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图，胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图的横坐标为时间，纵坐标为压变式检测元件的电阻，如图4至图6所示。处理系统对电信号进行处理的过程包括信号放大、低通滤波以及A/D转换。
C、在胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图的波峰取点，计算呼吸频率，具体地：
分别在胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图中选取多个时间段，计算每个时间段内的波峰数量作为呼吸次数，呼吸次数除以时间段的时长作为该时间段内的呼吸频率，然后计算所有时间段的呼吸频率的平均值。
根据公式
Figure BDA0002915929410000051
计算胸部和腹部的呼吸功率，其中，p(t)为呼吸功率，i(t)为电流，R(t)为电阻，v为电压。电压v可由电池提供，是已知的固定电压。某个时间点的电阻可以在胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图上读出。
根据公式
Figure BDA0002915929410000052
计算在t1至t2的时间段内胸部和腹部呼吸能量，t1至t2之间的时间段的时长为30s，即每30s计算一次呼吸能量。
D、判断呼吸风险：
当30s的呼吸频率＜8时，呼吸风险为高；
当24≥30s的呼吸频率呼吸频率≥8，且胸部和腹部呼吸能量＞320或胸部和腹部呼吸能量＜80时，呼吸风险为中；
当24≥30s的呼吸频率呼吸频率≥8，320≥胸部和腹部呼吸能量≥80时，呼吸风险为低；
当30s的呼吸频率呼吸频率＞24，且胸部和腹部呼吸能量＞320或胸部和腹部呼吸能量＜80时，呼吸风险为高；
当30s的呼吸频率呼吸频率＞24，且胸部和腹部呼吸能量＞320或胸部和腹部呼吸能量＜80时，呼吸风险为中。具体可参照下表：
Figure BDA0002915929410000053
需要说明的是，这里只是根据当前临床实验的结果进行的分类，本系统还可以也应该对每一位病人的呼吸情况与其在正常时的呼吸情况进行对比，以得到更为精确的结果，评估原则是呼吸频率和能量过低或过高都视为中风险及以上，频率和能量在一定范围内才被视为低风险。同时，还应对胸部和腹部的信号进行对比，以确定患者的呼吸形态和呼吸习惯。
上述呼吸风险评估指标结合了呼吸频率以及呼吸能量，能够综合反映患者的呼吸情况，与现有仅仅依靠呼吸频率进行评估相比，准确度和可靠性更高，可及时判断患者是否需要救治。
采用上述呼吸系统健康监测方法的呼吸系统健康监测装置，如图1所示，包括处理系统、分析终端5以及多个压变式检测元件1，所述处理系统包括信号放大器2、低通滤波器3和A/D转换器4，所述压变式检测元件1、信号放大器2、低通滤波器3、A/D转换器4以及分析终端5依次连接。
压变式检测元件1随着患者的呼吸输出电信号，处理系统对电信号进行处理，具体包括信号放大器2、低通滤波器3和A/D转换器4，分别用于信号放大、低通滤波以及A/D转换。分析终端5则用于接收信号并生成胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图并对胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图进行分析，分析终端5内置程序，按照上述步骤C记载的方式进行计算，并根据步骤D分析计算结果，进而显示计算结果并自动判断出患者是高呼吸风险、中呼吸风险还是低呼吸风险。分析终端5包括手机或者电脑等。
压变式检测元件1可以是现有常规的压变传感器等，优选的，所述压变式检测元件1为凝胶传感器。凝胶传感器具有高强韧、耐疲劳、循环稳定、生物相容性良好等优点，可靠性好，使用寿命和检测精度有保障。本发明所述凝胶传感器可采用下述方法制得：
步骤a、将PVA或PVA/其他可溶性聚合物共混物加入到溶剂中，再加入导电粒子，于80～120℃下搅拌使其充分溶解得共混液；其中，PVA的质量含量(即PVA占共混液的质量比)为5～20wt％，导电媒介的质量含量为0.1～5wt％；
步骤b、将上述充分溶解的共混液倒入模具中，于-40～0℃下进行多次冷冻-熔融处理；
步骤c、将经过多次冻融处理的样品和模具分离得到具有纳米纤维化结构的水凝胶；
步骤d、将水凝胶制成矩形样条(或正方形样条)，然后在5～70℃下沿样条的长度方向(或沿样条的两个对角线方向)拉伸取向，然后定型得到具有各向异性结构(各向同性结构)的导电有机水凝胶；其中，拉伸比为0.5～8，定型时间为0～100分钟。
为了便于固定凝胶传感器，如图2和图3所示，所述凝胶传感器设置在柔性的捆绑带6上，所述捆绑带6的两端设置有魔术贴，且凝胶传感器通过电极7与电池8相连。使用时，将捆绑带6缠绕在胸部或者腹部，利用魔术贴将捆绑带6的两端固定连接，凝胶传感器位于捆绑带6的内侧面，与人体接触，捆绑带6将凝胶传感器压紧固定在人体上，使得凝胶传感器保持稳定，此时凝胶传感器的电阻作为初始电阻。
所述捆绑带6的外侧设置有容纳袋9，容纳袋9为布袋，所述分析终端5、信号放大器2、低通滤波器3和A/D转换器4均位于容纳袋9内，且A/D转换器4连接有MCU10，所述MCU10通过蓝牙与分析终端5相连接。
通过蓝牙传输信号，不需要数据线等，利用容纳袋9和捆绑带6将压变式检测元件1、处理系统集成在一起，整个装置小巧便携，能够随着患者移动，可实现随时随地对患者进行持续性监测，不需要将患者限制在病床上，使用更加灵活方便。
本发明除了能够计算呼吸频率以及呼吸能量等，还可以检测以下的项目：
Figure BDA0002915929410000071
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.呼吸系统健康监测方法，其特征在于，包括
A、在患者的胸部和腹部分别设置压变式检测元件(1)；
B、压变式检测元件(1)产生电信号，处理系统对电信号进行处理并输出胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图，胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图的横坐标为时间，纵坐标为压变式检测元件的电阻；
C、在胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图的波峰取点，计算呼吸频率；
根据公式
Figure FDA0002915929400000011
计算胸部和腹部的呼吸功率，其中，p(t)为呼吸功率，i(t)为电流，R(t)为电阻；
根据公式
Figure FDA0002915929400000012
计算在t1至t2的时间段内胸部和腹部呼吸能量；
D、判断呼吸风险：
当呼吸频率＜8时，呼吸风险为高；
当24≥呼吸频率≥8，且胸部和腹部呼吸能量＞320或胸部和腹部呼吸能量＜80时，呼吸风险为中；
当24≥呼吸频率≥8，320≥胸部和腹部呼吸能量≥80时，呼吸风险为低；
当呼吸频率＞24，且胸部和腹部呼吸能量＞320或胸部和腹部呼吸能量＜80时，呼吸风险为高；
当呼吸频率＞24，且胸部和腹部呼吸能量＞320或胸部和腹部呼吸能量＜80时，呼吸风险为中。
2.根据权利要求1所述的呼吸系统健康监测方法，其特征在于：步骤C中，分别在胸部呼吸波形图和腹部呼吸波形图中选取多个时间段，计算每个时间段内的波峰数量作为呼吸次数，呼吸次数除以时间段的时长作为该时间段内的呼吸频率，然后计算所有时间段的呼吸频率的平均值。
3.根据权利要求1所述的呼吸系统健康监测方法，其特征在于：步骤B中，处理系统对电信号进行处理的过程包括信号放大、低通滤波以及A/D转换。
4.采用如权利要求1或2所述呼吸系统健康监测方法的呼吸系统健康监测装置，包括处理系统、分析终端(5)以及多个压变式4检测元件(1)，所述处理系统包括信号放大器(2)、低通滤波器(3)和A/D转换器(4)，所述压变式检测元件(1)、信号放大器(2)、低通滤波器(3)、A/D转换器(4)以及分析终端(5)依次连接。
5.根据权利要求4所述的呼吸系统健康监测装置，其特征在于：所述压变式检测元件(1)为凝胶传感器。
6.根据权利要求5所述的呼吸系统健康监测装置，其特征在于：所述凝胶传感器采用下述方法制得：以聚乙烯醇或聚乙烯醇/其他可溶性聚合物共混物作为基体，在溶剂和导电粒子的作用下，通过冷冻-熔融的方式先制得水凝胶；再将该水凝胶通过拉伸定型制得的导电有机水凝胶作为凝胶传感器；其中，所述溶剂为水和不挥发性溶剂的混合溶剂。
7.根据权利要求6所述的呼吸系统健康监测装置，其特征在于：所述拉伸定型的方法为：将水凝胶先在5～70℃下拉伸取向，拉伸比为0.5～8；然后定型，定型时间为0～100分钟。优选的，所述拉伸比为1.6～8；
进一步，所述拉伸定型采用单轴拉伸或多轴拉伸的方法，所述单轴拉伸即沿水凝胶的任意一个中心轴方向拉伸使其具有各向异性结构即可；所述多轴拉伸即沿水凝胶的多个中心轴方向拉伸使其具有各向同性结构即可；
进一步，所述水凝胶的基体中，PVA与其他可溶性聚合物的质量比为：PVA：其他可溶性聚合物＝1：3～3：1；
进一步，所述其他可溶性聚合物选自：海藻酸钠、可溶性纤维素、多糖类大分子、聚乙二醇或聚氧乙烯；
进一步，所述混合溶剂中，水和不挥发性溶剂的质量比为0.2～2；
进一步，所述不挥发性溶剂选自：乙二醇、丙三醇、二甲基亚砜、二甲基甲酰胺、四氢呋喃、乙胺、乙二胺、六甲基磷酰三胺、二甲胺或N-二甲基苯胺中的至少一种。
8.根据权利要求5所述的呼吸系统健康监测装置，其特征在于：所述凝胶传感器设置在柔性的捆绑带(6)上，所述捆绑带(6)的两端设置有魔术贴，且凝胶传感器通过电极(7)与电池(8)相连。
9.根据权利要求6所述的呼吸系统健康监测装置，其特征在于：所述捆绑带(6)的外侧设置有容纳袋(9)，所述分析终端(5)、信号放大器(2)、低通滤波器(3)和A/D转换器(4)均位于容纳袋(9)内，且A/D转换器(4)连接有MCU(10)，所述MCU(10)通过蓝牙与分析终端(5)相连接。
10.根据权利要求4所述的呼吸系统健康监测装置，其特征在于：所述分析终端(5)包括手机或者电脑。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116650778A (zh) * 2023-06-12 2023-08-29 上海市松江区中心医院（上海交通大学附属第一人民医院松江分院） 一种患者供氧情况告警的鼻导管系统及方法

Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6062216A (en) * 1996-12-27 2000-05-16 Children's Medical Center Corporation Sleep apnea detector system
US20040040560A1 (en) * 2002-08-30 2004-03-04 Euliano Neil R Method and apparatus for predicting work of breathing
US20040097823A1 (en) * 2000-09-15 2004-05-20 Arnd Friedrichs Device and method for producing respiration-related data
CN101991418A (zh) * 2009-08-14 2011-03-30 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 一种提高呼吸率检测准确性的方法
EP2384697A1 (en) * 2010-05-05 2011-11-09 Universiteit Gent Method and device for determining non-linear effects in the respiratory impedance
US20110295083A1 (en) * 2009-12-31 2011-12-01 Doelling Eric N Devices, systems, and methods for monitoring, analyzing, and/or adjusting sleep conditions
CN103070683A (zh) * 2012-12-20 2013-05-01 中山大学 基于生物电阻抗的睡眠呼吸模式识别方法及装置
CN103110422A (zh) * 2012-12-18 2013-05-22 中国人民解放军第四军医大学 基于生物雷达检测的呼吸和心跳实时分离方法
WO2013177621A1 (en) * 2012-05-30 2013-12-05 Resmed Sensor Technologies Limited Method and apparatus for monitoring cardio-pulmonary health
US20140303503A1 (en) * 2013-04-09 2014-10-09 Koninklijke Philips N.V. Apparatus and method for determining respiration signals from a subject
CN106901695A (zh) * 2017-02-22 2017-06-30 北京理工大学 一种生命信号提取方法及装置
US20180049678A1 (en) * 2016-08-19 2018-02-22 Nox Medical Method, apparatus, and system for measuring respiratory effort of a subject
CN108309277A (zh) * 2018-02-01 2018-07-24 深圳市禹欣鑫电子有限公司 基于脑电和血氧饱和度的睡眠呼吸暂停的智能监测设备
CN108697348A (zh) * 2018-03-16 2018-10-23 深圳和而泰数据资源与云技术有限公司 一种生理信息监测方法及生理信息监测垫、一种床垫
CN109009125A (zh) * 2018-06-07 2018-12-18 上海交通大学 基于移动终端音频的驾驶员细粒度呼吸监测方法及系统
CN109374024A (zh) * 2018-11-05 2019-02-22 四川大学 一种具有凹坑结构的压阻式电子皮肤及其制备方法
CN110831497A (zh) * 2017-05-05 2020-02-21 瑞思迈私人有限公司 呼吸障碍的筛查、诊断及监测
CN112190253A (zh) * 2020-09-17 2021-01-08 广东工业大学 一种阻塞性睡眠呼吸暂停症严重程度的分类方法

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6062216A (en) * 1996-12-27 2000-05-16 Children's Medical Center Corporation Sleep apnea detector system
US20040097823A1 (en) * 2000-09-15 2004-05-20 Arnd Friedrichs Device and method for producing respiration-related data
US20040040560A1 (en) * 2002-08-30 2004-03-04 Euliano Neil R Method and apparatus for predicting work of breathing
CN101991418A (zh) * 2009-08-14 2011-03-30 深圳市理邦精密仪器股份有限公司 一种提高呼吸率检测准确性的方法
US20110295083A1 (en) * 2009-12-31 2011-12-01 Doelling Eric N Devices, systems, and methods for monitoring, analyzing, and/or adjusting sleep conditions
EP2384697A1 (en) * 2010-05-05 2011-11-09 Universiteit Gent Method and device for determining non-linear effects in the respiratory impedance
WO2013177621A1 (en) * 2012-05-30 2013-12-05 Resmed Sensor Technologies Limited Method and apparatus for monitoring cardio-pulmonary health
CN103110422A (zh) * 2012-12-18 2013-05-22 中国人民解放军第四军医大学 基于生物雷达检测的呼吸和心跳实时分离方法
CN103070683A (zh) * 2012-12-20 2013-05-01 中山大学 基于生物电阻抗的睡眠呼吸模式识别方法及装置
US20140303503A1 (en) * 2013-04-09 2014-10-09 Koninklijke Philips N.V. Apparatus and method for determining respiration signals from a subject
US20180049678A1 (en) * 2016-08-19 2018-02-22 Nox Medical Method, apparatus, and system for measuring respiratory effort of a subject
CN106901695A (zh) * 2017-02-22 2017-06-30 北京理工大学 一种生命信号提取方法及装置
CN110831497A (zh) * 2017-05-05 2020-02-21 瑞思迈私人有限公司 呼吸障碍的筛查、诊断及监测
CN108309277A (zh) * 2018-02-01 2018-07-24 深圳市禹欣鑫电子有限公司 基于脑电和血氧饱和度的睡眠呼吸暂停的智能监测设备
CN108697348A (zh) * 2018-03-16 2018-10-23 深圳和而泰数据资源与云技术有限公司 一种生理信息监测方法及生理信息监测垫、一种床垫
CN109009125A (zh) * 2018-06-07 2018-12-18 上海交通大学 基于移动终端音频的驾驶员细粒度呼吸监测方法及系统
CN109374024A (zh) * 2018-11-05 2019-02-22 四川大学 一种具有凹坑结构的压阻式电子皮肤及其制备方法
CN112190253A (zh) * 2020-09-17 2021-01-08 广东工业大学 一种阻塞性睡眠呼吸暂停症严重程度的分类方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIANG JX,等: "The impact of respiratory events on the autonomic nervous system during sleep", 《INTERNATIONAL HEART JOURNAL》, 8 August 2018 (2018-08-08) *
YANG WEI,等: "A breathable and screen-printed pressure sensor based on nanofiber membranes for electronic skins", 《ADVANCED MATERIALS TECHNOLOGIES》, 28 December 2018 (2018-12-28) *
蒲俊宏，等: "通过强剪切流场制备碳纳米管高度取向的超高灵敏度应变传感器", 《中国化学会2017全国高分子学术论文报告会摘要集——主题M：高分子共混与复合体系》, 10 October 2017 (2017-10-10) *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116650778A (zh) * 2023-06-12 2023-08-29 上海市松江区中心医院（上海交通大学附属第一人民医院松江分院） 一种患者供氧情况告警的鼻导管系统及方法

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