TWI568414B

TWI568414B - Respiratory signal acquisition method and its fetching device

Info

Publication number: TWI568414B
Application number: TW104144611A
Authority: TW
Inventors: Tai-Ji Lin; Bo-Yuan Yang; Yi-Xuan Ding; Jing-Wei Ye
Priority date: 2015-12-31
Filing date: 2015-12-31
Publication date: 2017-02-01
Also published as: US20170188891A1; TW201722351A

Description

呼吸訊號擷取方法及其擷取裝置

本發明係關於一種擷取技術，且特別關於一種呼吸訊號擷取方法及其擷取裝置。

汽車在人類交通往返上，一直是一個重要的交通工具。隨著汽車的普及，交通事故的發生也隨之而來，而現代人因為夜晚睡眠不足或是沒有良好的睡眠品質。當在疲勞的情況下又勉強駕駛車輛就容易會出現「疲勞駕駛」而造成車禍事故發生的可能，而一般民眾對於疲勞駕駛並沒有如酒駕來的重視與知道其嚴重性。但疲勞駕駛造成的傷害往往與酒駕一樣來得致命，因為駕駛在疲勞與昏沈嗜睡的情況下，會降低對於外界的反應，進而影響警覺度以及行駛車況的判斷。在多起的疲勞駕駛事故中，地板上都沒有煞車的痕跡，可見疲勞駕駛所造成的傷亡會有多嚴重。

而近期有研究指出可以藉由呼吸與心跳的同步在疲勞駕駛時來達到精神恢復，因此我們可以讓駕駛人在行車時，在車內量測駕駛的呼吸。當可以即時擷取駕駛的呼吸訊號後，就可以提供未來有呼吸與心跳同步訓練的應用一項駕駛生理訊息，用來幫助駕駛在疲倦時恢復精神遠離疲勞駕駛。所以呼吸訊號的量測在行車方面對於駕駛的生理狀態成為一個非常重要的資訊，使得駕駛在疲勞駕駛上能夠獲得改善，進而達到行車上的安全。

因為呼吸訊號量測的重要性，所以在科技的進步下，呼吸量測的方法與技術也很多，但因為每種量測的方法與原理皆不同，所以量測的優點與受到的限制也不太相同，以下介紹目前市面上幾種較為常見的呼吸訊號擷取技術與儀器，並介紹其量測原理、優點，以及目前所受到的限制。

在綁帶式擷取技術中，主要的原理是使用可緊貼於受測者的彈性紡織品，將有彈性的紡織品綁在受測者的胸腔或者腹部，利用呼吸時胸膛或腹部起伏造成的體積改變，而擷取其呼吸之週期性的胸腔或腹部收放訊號，再利用裝設在彈性紡織品中的壓電性材料或紡織線電阻變化轉換為電訊號，此電訊號就為呼吸訊號，其波形圖如第1圖所示，其縱軸單位為任意單位（arbitrary unit；AU）。因為這種方法是較於直接判斷胸口起伏的方法，材料也取得方便，所以是目前市面上較為廣泛的一種量測方式。

但這種量測方法是利用接觸與收縮擴張給予綁帶中的壓電性材料或紡織線電阻壓力。為了能夠準確的量測出呼吸訊號，所以使用者必須將彈性綁帶紡織品勒緊胸腔或腹部，使得綁帶能夠貼緊受測者。如果彈性綁帶紡織品鬆脫，會使得壓電性材料或紡織線電阻承受不到受測者因呼吸造成的壓力，因而量測不到受測者的呼吸，但這樣勒緊受測者胸腔或腹部，會使得必須長期監控的使用者感到不舒適，所以並不適合使用在長期的呼吸監測上。

在雷達式擷取技術中，主要的方法是使用雷達發射電磁波照射到胸腔上，因為呼吸時胸腔的起伏會造成反射波的波長與相位改變，此時再比對初始波與反射波的差異，便能將此胸腔起伏之徵量變化提取出來，此即稱做同步解調（coherent demodulation）。再利用都卜勒效應的原理，由數學計算並分析出呼吸訊號，因為是利用雷達發射電磁波的原理，所以此量測方法可以達到很精細的偵測，其實是一個非常有前景的技術。

但此種呼吸量測方式設備昂貴且裝設複雜，也不容易隨身攜帶或者裝設在汽車中，雖然在科技進步下，使用雷達發射量測呼吸的儀器可以越做越小，但是在成本上還是偏高，而且人體在長期的雷達照射下是否會對健康造成影響，是大多數使用者所關切的問題。

在攝像式擷取技術中，主要是透過網路攝影機（webcam）或攝影鏡頭拍攝血液流通臉部血管所產生的微亮度變化，推測出人體的脈搏與呼吸訊號，或者是直接拍攝人體的胸膛或者是腹部，再利用深度估計（depth estimation）與立體成像（stereo imaging）等影像處理技術來判斷出人體呼吸時胸腔起伏或腹部的變化，進而推算出呼吸訊號，此方法的成本很低，因為它可以使用便宜的攝影機就能量測到呼吸訊號。再加上現在大多數手機都有攝影鏡頭，所以取得容易，因此在呼吸訊號的量測上，非常的方便。

雖然此方法價位低廉，因為涉及到人像的拍攝，所以對於使用者隱私問題值得探討，且對於照明環境需求嚴苛，在於光線不明的環境下，可能會造成判斷錯誤或無法使用。當裝設在車上，到了夜晚或者進山洞，此量測方法就會失效，所以也大大的限制了呼吸量測的應用。

在心電推斷式擷取技術中，因為人體在呼吸時，身體與外界氣體交換主要是透過血液攜帶氧氣至身體各個細胞，而血液的流動主要是靠心臟給予的擠壓而在身體內循環。由這樣的概念發想，認為心臟的跳動與呼吸應該存在著一定的律動關係，所以想利用心電訊號來分析並推測出呼吸訊號。

此方法因為是靠著心電訊號推測，所以並無法直接推斷出呼吸的深淺與大小，因而限制了其相關應用，如腹式呼吸分析與訓練或基於心電與呼吸訊號同步來做疲勞駕駛的精神恢復應用等。

另有美國專利US 20120296221、US 5309922、US 20110066041與US 20100030085皆使用加速度規來量測胸口起伏的呼吸訊號。因為加速度規敏感度高，容易受到呼吸以外的加速度影響，故使用加速度規量測呼吸訊號最大的限制在於需額外的訊號處理方法，來對雜訊加速度做處理。上述四件美國專利是使用濾波器對訊號做去除，但濾波器去除雜訊需先對訊號特徵明確瞭解。美國專利US 20120296221是先偵測雜訊並分析再去除，美國專利US 5309922、US 20110066041與US 20100030085則是先預設雜訊的特徵再去除雜訊。然而，為了擷取呼吸訊號來瞭解訊號特徵是一件麻煩的事情。

因此，本發明係在針對上述的困擾，提出一種呼吸訊號擷取方法及其擷取裝置，以解決習知所產生的問題。

本發明的主要目的，在於提供一種呼吸訊號擷取方法及其擷取裝置，其係利用三軸加速度感測器擷取一三軸加速度訊號，並對此進行多變量經驗模態（multivariate empirical mode decomposition；MEMD）拆解，以在不需要事先瞭解訊號頻譜特徵及人工介入之前提下，自動取得一呼吸訊號。此外，三軸加速度感測器具有低成本、配戴舒適、安裝方便與無隱私疑慮之優勢。

為達上述目的，本發明提供一種呼吸訊號擷取方法，首先，利用一三軸加速度感測器以一固定時段擷取一三軸加速度訊號，三軸加速度感測器例如為設置於一安全帶上之三軸加速度規（triaxial accelerometer）。接著，對三軸加速度訊號執行多變量經驗模態拆解，以依序得到複數個本質模態函數（intrinsic mode functions；IMF）。最後，依序計算每一本質模態函數對應之三軸加速度訊號之平均傾角，並在平均傾角在一預設角度範圍中時，將對應之本質模態函數加入至一集合中，直到集合中的本質模態函數之數量等於作為一預設值之自然數時，將集合中所有本質模態函數相加為一呼吸訊號並輸出之。

上述平均傾角為複數個傾角的平均值，每一傾角由其對應之三軸加速度訊號在時間點t與t-1的三軸加速度向量所取得，時間點t與t-1係在固定時段上，時間點t之三軸加速度向量為（ , , ），時間點t-1之三軸加速度向量為（ , , ），每一傾角。

本發明亦提供一種呼吸訊號擷取裝置，包含一三軸加速度感測器與一處理器。舉例來說，三軸加速度感測器係以設置於一安全帶上之三軸加速度規實現之。此外，三軸加速度感測器與處理器係亦可整合於一智慧型手機中。三軸加速度感測器以一固定時段擷取一三軸加速度訊號，並輸出三軸加速度訊號。處理器連接三軸加速度感測器，以接收三軸加速度訊號，並對三軸加速度訊號執行多變量經驗模態拆解，以依序得到複數個本質模態函數，且依序計算每一本質模態函數對應之三軸加速度訊號之平均傾角。在平均傾角在一預設角度範圍中時，處理器將對應之本質模態函數加入至一集合中，直到集合中的本質模態函數之數量等於作為一預設值之自然數時，將集合中的本質模態函數相加為一呼吸訊號並輸出之。

茲為使　貴審查委員對本發明的結構特徵及所達成的功效更有進一步的瞭解與認識，謹佐以較佳的實施例圖及配合詳細的說明，說明如後：

以下請參閱第2圖。本發明之呼吸訊號擷取裝置包含一三軸加速度感測器10與一處理器12，其中三軸加速度感測器10係以低成本之三軸加速度規（triaxial accelerometer）實現之，以取代不舒適的綁帶之使用。由於三軸加速度規通常內建於容易取得之智慧型手機中，故三軸加速度感測器10與處理器12亦可整合於智慧型手機中，以配合處理器12進行運作。三軸加速度感測器10除了低成本外，還具有配戴舒適、安裝方便與無隱私疑慮之優勢。因為在車輛行駛的情況下，繫上安全帶是必須的安全防護措施。在台灣也因為車輛行駛時繫上安全帶在法規上是明文規定的項目，所以車輛行駛時，駕駛人就必定要繫上安全帶，此安全帶又能夠貼緊駕駛人的胸口，所以將三軸加速度感測器10裝設在安全帶上就能夠感測到駕駛人呼吸時胸口起伏的加速度。換言之，若三軸加速度感測器10與處理器12亦可整合於智慧型手機中時，此智慧型手機亦可設置於安全帶上，以量測駕駛人之呼吸訊號，並將此應用在醫療保健及監測應用上。

三軸加速度感測器10以一固定時段擷取一三軸加速度訊號A，並輸出三軸加速度訊號A。處理器12連接三軸加速度感測器10，以接收三軸加速度訊號A，並對三軸加速度訊號A執行多變量經驗模態拆解（multivariate empirical mode decomposition；MEMD），以依序得到具有不同物理意義之複數個本質模態函數（intrinsic mode functions；IMF），即IMF(1)、IMF(2)…IMF(n)，其中n為本質模態函數之索引（index），IMF(n)為第n個本質模態函數。處理器12依序計算每一本質模態函數對應之三軸加速度訊號之平均傾角，並在平均傾角在一預設角度範圍中時，將對應之本質模態函數加入至一集合中，直到集合中的本質模態函數之數量等於作為一預設值之自然數時，將集合中的本質模態函數相加為一呼吸訊號B並輸出之。上述預設值為IMF組成呼吸訊號B所需的個數。換言之，本發明便可在不需要事先瞭解被擷取訊號之頻譜特徵及人工介入之前提下，在高度加速度干擾的行車環境下，有效且自動取得呼吸訊號。此外，由於本發明不是使用心跳訊號推測呼吸訊號，故不會限制如基於心電與呼吸同步之生醫應用，並可用於行車上幫助使用者遠離疲勞駕駛。

在固定時段的每一本質模態函數有N個資料點，故每一本質模態函數有（N-1）個傾角，其中N為大於或等於2之自然數。因此，每一本質模態函數皆有在物理移動上之一平均傾角，此平均傾角為複數個傾角的平均值，每一傾角由其對應之三軸加速度訊號在時間點t與t-1的三軸加速度向量所取得，時間點t與t-1係在固定時段上，時間點t之三軸加速度向量為（ , , ），時間點t-1之三軸加速度向量為（ , , ），每一傾角如公式（1）所示：

（1）

請參閱第2圖與第3圖，以下介紹本發明之運作過程。首先，如步驟S10所示，三軸加速度感測器10以固定時段擷取三軸加速度訊號A，並輸出三軸加速度訊號A。接著，如步驟S12所示，處理器12接收三軸加速度訊號A，並對三軸加速度訊號A執行多變量經驗模態拆解，以依序得到複數個具有不同物理意義之本質模態函數IMF(1)、IMF(2)…IMF(n)。因為本質模態函數IMF(1)、IMF(2)…IMF(n)具有不同物理意義，故也具有不同的平均傾角。此外，人在呼吸時，胸口起伏的傾角會在一定範圍內，所以本發明利用此特性分辨呼吸訊號B，並把範圍外的訊號當作雜訊而捨棄。在步驟S12後，如步驟S14所示，處理器12依序計算每一本質模態函數對應之三軸加速度訊號A之平均傾角，並在平均傾角在預設角度範圍中時，將對應之本質模態函數加入至一集合中，直到此集合中的本質模態函數之數量等於預設值時，將集合中的本質模態函數相加為呼吸訊號B並輸出之。

舉例來說，假設預設值等於三。在步驟S14中，處理器12先計算第一個本質模態函數IMF(1)之平均傾角，且第一個本質模態函數IMF(1)之平均傾角在預設角度範圍中，則第一個本質模態函數IMF(1)被加入至集合中。接著，處理器12計算第二個本質模態函數IMF(2)之平均傾角，且第二個本質模態函數IMF(2)之平均傾角在預設角度範圍中，則第二個本質模態函數IMF(2)被加入至集合中。再來，處理器12計算第三個本質模態函數IMF(3)之平均傾角，且第三個本質模態函數IMF(3)之平均傾角並未在預設角度範圍中，則第三個本質模態函數IMF(3)未被加入至集合中。最後，處理器12計算第四個本質模態函數IMF(4)之平均傾角，且第四個本質模態函數IMF(4)之平均傾角在預設角度範圍中，則第四個本質模態函數IMF(4)被加入至集合中。此時由於集合中的本質模態函數之數量已經等於預設值，故處理器12將本質模態函數IMF(1)、IMF(2)與IMF(4)相加便取得呼吸訊號B並輸出之。

第4圖為本發明利用安裝在安全帶上之三軸加速度規所量測之一三軸加速度訊號之波形圖，此三軸加速度訊號包含X軸、Y軸與Z軸之加速度訊號。此外，此三軸加速度訊號對應之第十八個本質模模態函數IMF(18)、第十九個本質模態函數IMF(19)、第二十個本質模態函數IMF(20)、第二十一個本質模態函數IMF(21)與第二十二個本質模態函數IMF(22)分別如第5圖、第6圖、第7圖、第8圖與第9圖所示，每一個本質模態函數亦包含X軸、Y軸與Z軸之訊號。第10圖為本發明利用安裝在安全帶上之三軸加速度規所量測之另一三軸加速度訊號之波形圖，此三軸加速度訊號包含X軸、Y軸與Z軸之加速度訊號，此X軸、Y軸與Z軸之加速度訊號分別以點虛線、實線與虛線表示。第11圖為本發明擷取之呼吸訊號之波形圖，由第11圖與第1圖相比對，可知第11圖所呈現的呼吸訊號更為精準。

綜上所述，本發明不僅採用具有低成本、配戴舒適、安裝方便與無隱私疑慮之優勢之三軸加速度感測器，又在不需要事先瞭解訊號頻譜特徵，使用多變量經驗模態拆解自動取得呼吸訊號。

以上所述者，僅為本發明一較佳實施例而已，並非用來限定本發明實施之範圍，故舉凡依本發明申請專利範圍所述之形狀、構造、特徵及精神所為之均等變化與修飾，均應包括於本發明之申請專利範圍內。

10‧‧‧三軸加速度感測器
12‧‧‧處理器

第1圖為先前技術之呼吸訊號之波形圖。第2圖為本發明之呼吸訊號擷取裝置之電路方塊圖。第3圖為本發明之呼吸訊號擷取方法之流程圖。第4圖為本發明之X軸、Y軸與Z軸之加速度訊號之波形圖。第5圖為本發明之X軸、Y軸與Z軸之第十八個本質模態函數之波形圖。第6圖為本發明之X軸、Y軸與Z軸之第十九個本質模態函數之波形圖。第7圖為本發明之X軸、Y軸與Z軸之第二十個本質模態函數之波形圖。第8圖為本發明之X軸、Y軸與Z軸之第二十一個本質模態函數之波形圖。第9圖為本發明之X軸、Y軸與Z軸之第二十二個本質模態函數之波形圖。第10圖為本發明之X軸、Y軸與Z軸之另一加速度訊號之波形圖。第11圖為本發明之呼吸訊號之波形圖。

Claims

一種呼吸訊號擷取方法，其係包含下列步驟：以一固定時段擷取一三軸加速度訊號；對該三軸加速度訊號執行多變量經驗模態拆解（multivariate empirical mode decomposition；MEMD），以依序得到複數個本質模態函數（intrinsic mode functions；IMF）；以及依序計算每一該本質模態函數對應之該三軸加速度訊號之平均傾角，並在該平均傾角在一預設角度範圍中時，將對應之該本質模態函數加入至一集合中，直到該集合中的該本質模態函數之數量等於作為一預設值之自然數時，將該集合中所有該本質模態函數相加為一呼吸訊號並輸出之。
如請求項1所述之呼吸訊號擷取方法，其中該平均傾角為複數個傾角的平均值，每一該傾角由其對應之該三軸加速度訊號在時間點t與t-1的三軸加速度向量所取得，該時間點t與t-1係在該固定時段上，該時間點t之該三軸加速度向量為（ , , ），該時間點t-1之該三軸加速度向量為（ , , ），每一該傾角。
如請求項1所述之呼吸訊號擷取方法，其中該三軸加速度訊號係由一三軸加速度感測器所擷取。
如請求項3所述之呼吸訊號擷取方法，其中該三軸加速度感測器為三軸加速度規（triaxial accelerometer）。
如請求項3所述之呼吸訊號擷取方法，其中該三軸加速度感測器係設置於一安全帶上。
一種呼吸訊號擷取裝置，其係包含：一三軸加速度感測器，以一固定時段擷取一三軸加速度訊號，並輸出該三軸加速度訊號；以及一處理器，連接該三軸加速度感測器，以接收該三軸加速度訊號，並對該三軸加速度訊號執行多變量經驗模態拆解（multivariate empirical mode decomposition；MEMD），以依序得到複數個本質模態函數（intrinsic mode functions；IMF），且依序計算每一該本質模態函數對應之該三軸加速度訊號之平均傾角，並在該平均傾角在一預設角度範圍中時，將對應之該本質模態函數加入至一集合中，直到該集合中的該本質模態函數之數量等於作為一預設值之自然數時，將該集合中的該本質模態函數相加為一呼吸訊號並輸出之。
如請求項6所述之呼吸訊號擷取裝置，其中該平均傾角為複數個傾角的平均值，每一該傾角由其對應之該三軸加速度訊號在時間點t與t-1的三軸加速度向量所取得，該時間點t與t-1係在該固定時段上，該時間點t之該三軸加速度向量為（ , , ），該時間點t-1之該三軸加速度向量為（ , , ），每一該傾角。
如請求項6所述之呼吸訊號擷取裝置，其中該三軸加速度感測器為三軸加速度規（triaxial accelerometer）。
如請求項6所述之呼吸訊號擷取裝置，其中該三軸加速度感測器係設置於一安全帶上。
如請求項9所述之呼吸訊號擷取裝置，其中該三軸加速度感測器與該處理器係整合於一智慧型手機中。