CN114931363A

CN114931363A - 一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法

Info

Publication number: CN114931363A
Application number: CN202210753586.3A
Authority: CN
Inventors: 秦定宇; 许来才; 宋洋; 李华
Original assignee: Nanjing Xiaocheng Health Technology Co Ltd
Current assignee: Nanjing Xiaocheng Health Technology Co Ltd
Priority date: 2022-06-28
Filing date: 2022-06-28
Publication date: 2022-08-23

Abstract

本发明涉及睡眠呼吸检测技术领域，且公开了一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法；包括以下步骤：S1：鼻气流信号采集与提醒装置设置；S2：装置使用；S3：模拟信号处理；S4：用户提醒；本发明通过对于输入的鼻气流信号的分析处理，识别睡眠过程中出现的呼吸暂停、低通气等病症，并对识别结果进行必要的反馈，本发明气流检测鼻夹通过鼻气流传感器来将人体口鼻中的温暖气流转换成可测量的电压信号，经电压信号经过采集芯片放大后，经主机的MCU芯片ADC转换为数字信号，原始信号根据人体信号的特点去除相关的伪迹以及工频干扰信号得到准确的使用人员呼吸数据，降低对测量结果的影响，得到更平滑稳定的呼吸信号。

Description

一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法

技术领域

本发明属于睡眠呼吸检测技术领域，具体为一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法。

背景技术

随着经济的发展以及国民平均寿命的增加，睡眠呼吸疾病得到了越来越多的关注，而睡眠呼吸暂停低通气综合症受到了广泛的重视，该病症是指在指定时间段内，呼吸暂停(睡眠状态下的口鼻气流停止)和低通气(睡眠状态下口鼻气流强度降到正常值50％以下)出现的次数超过一定的范围，此病症发病率高但不易察觉，在无法及时确诊并得到必要医疗干预的情况下，轻则影响正常的睡眠质量，重则诱发其他严重疾病甚至发生猝死。

现有的呼吸暂停检测方法主要包括鼾声检测、睡眠图像识别以及鼻气流检测等三种。前两种方法受到实际的睡眠环境影响较大，同伴以及背景声、背景光，等都会严重影响结果，只适合专业的医疗用途，而鼻气流相对干扰因素小，利于家用环境推广，但对于鼻气流分析所遇到的设备一致性、伪迹、阈值判定等问题需要进行完善，为此，我们提出一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的问题，而提出的一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法，包括以下步骤：

S1：鼻气流信号采集与提醒装置设置，鼻气流信号采集与提醒装置包括圆形头环、固定在头环内的提醒马达、固定在头环上的鼻气流信号处理主机、与主机相连的鼻托、与鼻托相连的鼻气流检测器；

S2：装置使用，用户在睡前将头环戴到头上，通过头环将主机固定到额头处，鼻托通过主机TypeC口接入主机并架在鼻子上，下部将相连的鼻气流检测器插入鼻腔，打开主机电源，人体睡眠时无论用口鼻呼吸，都会有在鼻腔处产生温暖气流流动，鼻气流传感器可感知鼻腔的温度与压力变化并转换为电压信号变化；

S3：模拟信号处理，鼻气流检测器输出的电压信号很小，模拟信号需要经过专门的采集放大芯片放大后接入MCU的ADC接口，MCU获取的鼻气流信号中有大量的干扰信号，需要进行数字滤波处理，对于ADC信号匹配引入的零点漂移和低频干扰，需要进行高通滤波滤除，对于模拟信号中未完全滤除的工频干扰，需要进行陷波，对于明显超出鼻气流频率的进行低通滤波滤除，对于由翻身、打呼等引起的高幅值伪迹，需要进行截幅处理；

S4：用户提醒，主机存储出现的异常呼吸状态次数，计算每个统计时长内(如一晚睡眠)的AHI指数并进行辅助医学判定，睡眠结束后主机可通过蓝牙将一晚的睡眠情况和判定结果推送给手机APP，在实际实施中，主机判断实时的呼吸状态，当用户出现长时间呼吸暂停时，启动头带中的马达对用户进行提醒，避免长时间的呼吸暂停对用户造成的影响。

优选的，受限于器材成本及相应的精确度，无法确保鼻气流传感器输出电压为零来严格表示呼吸暂停，而是设定一个信号幅值的阈值范围，当信号在这个阈值范围内则判定用户处于对应的呼吸状态。

优选的，在具体实施中，受限于环境温度湿度、人员皮肤、设备标定等差异，由鼻气流检测器中的鼻气流传感器还原出来的鼻腔气流信号在不同场景下的放大比率有一定的偏差，使用固定的阈值进行判断会使判别标准出现波动，失去准确性，因此使用历史的鼻气流信号记录进行阈值的自适应计算，即将前一个时间段(如一分钟)的绝对值平均数的50％作为低通气阈值(如图2中的Threshold1)，

Threshold1＝(∑|P(K)|)/(2*N)

将前一个时间段(如一分钟)的绝对值平均数的20％作为呼吸暂停阈值(如图2中的Threshold2)。

Threshold2＝(Σ|P(K)|)*(5*N)。

优选的，ADC采集的数字信号，特征在于信号中包含了零点漂移、低频干扰、工频干扰、睡眠时人体翻身的伪迹等，需经过低通滤波、高通滤波、工频陷波、伪迹截副等处理，形成可分析的鼻气流数字信号序列。

优选的，当实时采集信号落入所述阈值范围内，且持续时间在异常时长和未佩戴时长之间，则记录一次异常呼吸状态，避免由于短时间无害的呼吸暂停或设备脱落造成的误报。

优选的，在实际实施中，当鼻气流信号值的绝对值落入低通气阈值区间则开始低通气状态，落入呼吸暂停阈值区间则开始呼吸暂停状态，当鼻气流信号值离开阈值区间且时间(根据持续的点数和采样率计算)在异常时长(异常状态最小持续时长)和未佩戴时长(超过此时长则认为未佩戴设备而非出现异常呼吸状态)之间则记录一次低通气或呼吸暂停状态及开始结束时间(两种状态不重叠或重复计算，优先记录呼吸暂停状态)。

鼻气流信号处理主机包括信号放大单元、低通滤波单元、外部高精度AD采集单元和运行控制主板，鼻气流检测器输出的电压信号通过信号放大单元、低通滤波单元处理后进入外部高精度AD采集单元和微控制器，将鼻气流检测器输出的电压信号在测量过程中实时进行零点校正，降低零点漂移对测量结果的影响，得到更平滑稳定的呼吸信号。

与现有技术相比，本发明提供了一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法，具备以下有益效果：

1、本发明通过对于输入的鼻气流信号的分析处理，识别睡眠过程中出现的呼吸暂停、低通气等病症，并对识别结果进行必要的反馈；

2、本发明气流检测鼻夹通过鼻气流传感器来将人体口鼻中的温暖气流转换成可测量的电压信号，经电压信号经过采集芯片放大后，经主机的MCU芯片ADC转换为数字信号，原始信号根据人体信号的特点去除相关的伪迹以及工频干扰信号得到准确的使用人员呼吸数据，降低对测量结果的影响，得到更平滑稳定的呼吸信号；

3、本发明根据历史信号特征，自适应的选择呼吸暂停以及低通气的阈值，MCU根据算法识别出符合呼吸暂停以及低通气特征的信号，通过蓝牙通知手机进行数据存储，提高检测的准确度，避免由于短时间无害的呼吸暂停或设备脱落造成的误报。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

在附图中：

图1为本发明提出的一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法流程图；

图2为本发明提出的一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法通气阈值模型图；

图3为本发明提出的一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法气流信号采集与提醒装置的结构图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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。

实施例1：

请参阅图1-3，一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法，包括以下步骤：

S3：模拟信号处理，鼻气流检测器输出的电压信号很小，模拟信号需要经过专门的采集放大芯片放大后接入MCU的ADC接口，MCU获取的鼻气流信号中有大量的干扰信号，需要进行数字滤波处理，对于ADC信号匹配引入的零点漂移和低频干扰，需要进行高通滤波滤除，对于模拟信号中未完全滤除的工频干扰，需要进行陷波，对于明显超出鼻气流频率的进行低通滤波滤除，对于由翻身、打呼等引起的高幅值伪迹，需要进行截幅处理，受限于器材成本及相应的精确度，无法确保鼻气流传感器输出电压为零来严格表示呼吸暂停，而是设定一个信号幅值的阈值范围，当信号在这个阈值范围内则判定用户处于对应的呼吸状态，当实时采集信号落入所述阈值范围内，且持续时间在异常时长和未佩戴时长之间，则记录一次异常呼吸状态，避免由于短时间无害的呼吸暂停或设备脱落造成的误报，在具体实施中，受限于环境温度湿度、人员皮肤、设备标定等差异，由鼻气流检测器中的鼻气流传感器还原出来的鼻腔气流信号在不同场景下的放大比率有一定的偏差，使用固定的阈值进行判断会使判别标准出现波动，失去准确性，因此使用历史的鼻气流信号记录进行阈值的自适应计算，即将前一个时间段(如一分钟)的绝对值平均数的50％作为低通气阈值(如图2中的Threshold1)，

Threshold1＝(Σ|P(K)|)/(2*N)

Threshold2＝(Σ|P(K)|)/(5*N)，

在实际实施中，当鼻气流信号值的绝对值落入低通气阈值区间则开始低通气状态，落入呼吸暂停阈值区间则开始呼吸暂停状态，当鼻气流信号值离开阈值区间且时间(根据持续的点数和采样率计算)在异常时长(异常状态最小持续时长)和未佩戴时长(超过此时长则认为未佩戴设备而非出现异常呼吸状态)之间则记录一次低通气或呼吸暂停状态及开始结束时间(两种状态不重叠或重复计算，优先记录呼吸暂停状态)；

通过对于输入的鼻气流信号的分析处理，识别睡眠过程中出现的呼吸暂停、低通气等病症，并对识别结果进行必要的反馈。

气流检测鼻夹通过鼻气流传感器来将人体口鼻中的温暖气流转换成可测量的电压信号，经电压信号经过采集芯片放大后，经主机的MCU芯片ADC转换为数字信号，原始信号根据人体信号的特点去除相关的伪迹以及工频干扰信号得到准确的使用人员呼吸数据，降低对测量结果的影响，得到更平滑稳定的呼吸信号；

本发明根据历史信号特征，自适应的选择呼吸暂停以及低通气的阈值，MCU根据算法识别出符合呼吸暂停以及低通气特征的信号，通过蓝牙通知手机进行数据存储，提高检测的准确度，避免由于短时间无害的呼吸暂停或设备脱落造成的误报。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法，其特征在于：包括以下步骤；

2.根据权利要求1所述的一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法，其特征在于：受限于器材成本及相应的精确度，无法确保鼻气流传感器输出电压为零来严格表示呼吸暂停，而是设定一个信号幅值的阈值范围，当信号在这个阈值范围内则判定用户处于对应的呼吸状态。

3.根据权利要求1所述的一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法，其特征在于：在具体实施中，受限于环境温度湿度、人员皮肤、设备标定等差异，由鼻气流检测器中的鼻气流传感器还原出来的鼻腔气流信号在不同场景下的放大比率有一定的偏差，使用固定的阈值进行判断会使判别标准出现波动，失去准确性，因此使用历史的鼻气流信号记录进行阈值的自适应计算，即将前一个时间段(如一分钟)的绝对值平均数的50％作为低通气阈值(如图2中的Threshold1)，

Threshold1＝(∑|P(K)|)/(2*N)

Threshold2＝(∑|P(K)|)/(5*N)。

4.根据权利要求1所述的一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法，其特征在于：ADC采集的数字信号，特征在于信号中包含了零点漂移、低频干扰、工频干扰、睡眠时人体翻身的伪迹等，需经过低通滤波、高通滤波、工频陷波、伪迹截副等处理，形成可分析的鼻气流数字信号序列。

5.根据权利要求3所述的一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法，其特征在于：当实时采集信号落入所述阈值范围内，且持续时间在异常时长和未佩戴时长之间，则记录一次异常呼吸状态，避免由于短时间无害的呼吸暂停或设备脱落造成的误报。

6.根据权利要求3所述的一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法，其特征在于：在实际实施中，当鼻气流信号值的绝对值落入低通气阈值区间则开始低通气状态，落入呼吸暂停阈值区间则开始呼吸暂停状态，当鼻气流信号值离开阈值区间且时间(根据持续的点数和采样率计算)在异常时长(异常状态最小持续时长)和未佩戴时长(超过此时长则认为未佩戴设备而非出现异常呼吸状态)之间则记录一次低通气或呼吸暂停状态及开始结束时间(两种状态不重叠或重复计算，优先记录呼吸暂停状态)。

7.根据权利要求1所述的一种基于鼻气流信号的睡眠呼吸暂停症检测方法，其特征在于：鼻气流信号处理主机包括信号放大单元、低通滤波单元、外部高精度AD采集单元和运行控制主板，鼻气流检测器输出的电压信号通过信号放大单元、低通滤波单元处理后进入外部高精度AD采集单元和微控制器，将鼻气流检测器输出的电压信号在测量过程中实时进行零点校正，降低零点漂移对测量结果的影响，得到更平滑稳定的呼吸信号。