一種打鼾檢測方法及系統技術方案

本發明專利技術公開了一種打鼾檢測方法及系統，所述方法包括：實時采集原始BCG數據；對原始BCG數據進行分析，從中分離出心率數據、呼吸數據、體動數據、干擾數據及打鼾數據；分別對心率數據、呼吸數據、體動數據、干擾數據及打鼾數據進行分析，得到心率離散度值、呼吸率值、體動時間點、干擾數據時間點及打鼾包絡數據；根據心率離散度值、呼吸率值、體動時間點、干擾數據時間點及打鼾包絡數據檢測出打鼾時間。采用本發明專利技術的打鼾檢測方法，實現成本低且操作簡單。實現成本低且操作簡單。實現成本低且操作簡單。

【技術實現步驟摘要】
一種打鼾檢測方法及系統


[0001]本專利技術涉及醫療設備領域，尤其涉及一種打鼾檢測方法及系統。

技術介紹

[0002]打鼾是指睡眠中因上呼吸道狹窄使懸雍垂(腭垂)發生振動而發出的鼾聲。扁桃體肥大，舌部過大及過度飲酒等會引發打鼾。打鼾可導致白天嗜睡、乏力、注意力不集中、頭痛、工作能力下降等。打鼾是高血壓的獨立危險因素，嚴重的打鼾常伴有睡眠呼吸暫停綜合征。
[0003]過去很少有人關心打鼾對本人有沒有危害，自從睡眠成為研究的課題之后，才有學者研究打鼾者的睡眠情況，研究發現：長期打鼾者或是打鼾嚴重的人往往都伴有睡眠呼吸暫停綜合征，在睡眠的全過程中出現呼吸暫停，血中氧氣減少。也就是說整夜吸進去的氧氣比正常人來得少，時間久后，會影響記憶力。曾有人測定打鼾者的記憶功能確實不如正常人，只不過打鼾者本人沒有意識到罷了。所以現在不少學者提議：打鼾的人要去進行多導睡眠儀檢查，看看有沒有睡眠呼吸暫停綜合征，如果有就應當進行必要的治療。
[0004]臨床通過佩戴24小時睡眠監測儀能夠監測低血壓血細胞血紅蛋白動脈血氣分析病情嚴重，或已并發肺心病，高血壓，冠心病，有低氧血癥，高碳酸血癥和呼吸性酸中毒以及通過胸部射線檢查，并發肺動脈高壓高血壓冠心病，會有相應增大，肺動脈突出等相應表現！同時監測患者睡眠時中樞神經呼吸，心血管功能以及睡眠呼吸紊亂的結果，為診斷提供依據。
[0005]一般打鼾檢測方法是利用麥克風收集鼾聲信號，然后利用神經網絡通過機器學習方式對聲音信號特征分析，以此來達到檢測打鼾事件，另外傳統方法中還用到多導睡眠儀，通過在受測者身上佩戴多個傳感器的方式進行打鼾檢測。
[0006]現有技術中利用麥克風收集鼾聲進行打鼾事件檢測方法需要大量人工收集并提取環境中的打鼾特征信號及非打鼾特征信號進行神經網絡模型訓練，其操作繁瑣，人力投入要求大，且訓練模型容易受特征提取算法影響導致分類結果的準確性。
[0007]同時現有技術對算力要求高，一般會引入大量矩陣運算及大量遞歸操作等復雜運算，因此對硬件設備需求比較高，在一般應用場景上實現起來難度相當高，另外通過收集鼾聲的方式來檢測打鼾，容易受同床或者同房間人員的鼾聲影響導致打鼾檢測誤判問題。
[0008]利用多導睡眠儀進行打鼾檢測需要進行多種傳感器接線操作，在便利性及舒適性上都不適用于個人長期生理監護，同時多導睡眠儀操作專業性及價格昂貴使其無法在普通人群中普及使用。

技術實現思路

[0009]本專利技術的目的是針對現有技術的打鼾檢測方法成本高且操作不便的技術問題，本專利技術提出一種成本低且易于操作的打鼾檢測方法及系統。
[0010]本專利技術實施例中，提供了一種打鼾檢測方法，其包括：
[0011]實時采集原始BCG(Ballistocardiography,心沖擊)數據；
[0012]對原始BCG數據進行分析，從中分離出心率數據、呼吸數據、體動數據、干擾數據及打鼾數據；
[0013]分別對心率數據、呼吸數據、體動數據、干擾數據及打鼾數據進行分析，得到心率離散度值、呼吸率值、體動時間點、干擾數據時間點及打鼾包絡數據；
[0014]根據心率離散度值、呼吸率值、體動時間點、干擾數據時間點及打鼾包絡數據檢測出打鼾時間。
[0015]進一步地，對原始BCG數據進行分析，從中分離出心率數據、呼吸數據、體動數據、干擾數據及打鼾數據，包括：
[0016]以呼吸頻率最低頻率及呼吸頻率最高頻率作為數字帶通濾波器的帶通濾波截止頻率點構建呼吸數據帶通濾波器，對原始BCG數據做數字帶通濾波得到呼吸數據；
[0017]以心搏頻率最低頻率及心搏頻率最高頻率作為數字帶通濾波器的帶通濾波截止頻率點構建心率數據帶通濾波器，對原始BCG數據做數字帶通濾波得到心率數據；
[0018]以體動頻率最低頻率及體動頻率最高頻率作為數字帶通濾波器的帶通濾波截止頻率點構建體動數據帶通濾波器，對原始BCG數據做數字帶通濾波得到體動數據；
[0019]以打鼾頻率最低頻率及打鼾頻率最高頻率作為數字帶通濾波器的帶通濾波截止頻率點構建打鼾數據帶通濾波器，對原始BCG數據做數字帶通濾波得到打鼾數據；
[0020]把原始BCG數據中除去呼吸、心率、體動、打鼾數據的信號頻段外各個頻段的信號進行帶通濾波，得到干擾信號數據。
[0021]本專利技術實施例中，對心率數據進行分析得到心率離散度值，包括：
[0022]從心率信號數據中讀取一段設定長度L的數據，對這段長度L的數據進行平均差處理，得出心率數據的離散度DtMd，其中，所述設定長度L的數據中包含至少一個呼吸周期的數據。
[0023]本專利技術實施例中，對呼吸數據進行分析，得到呼吸率，包括：
[0024]對呼吸數據做傅里葉變換處理；
[0025]在呼吸頻段內查找頻率峰值點，找到第一峰值點跟第二峰值點，通過分析第一峰值點與第二峰值點的關系剔除諧振波頻點找到正確的呼吸頻率；
[0026]通過滑窗方式截取多段數據得到多個呼吸頻率做均值處理，得到準確的呼吸頻率Fs，通過BrRate＝Fs*60計算出準確的呼吸率值BrRate。
[0027]本專利技術實施例中，對體動數據進行分析得到體動時間點，包括：
[0028]通過設定的閾值來檢測體動事件；
[0029]當體動數據大于設定的閾值時，判斷存在體動并記錄發生體動的時間點BTime1～BTimeN。
[0030]本專利技術實施例中，對干擾數據進行分析，得到干擾數據時間點，包括：
[0031]將心率數據的離散度DtMd與通過實驗測算出正常打鼾狀態下的干擾信號離散度閾值DtMinV進行比較，
[0032]當DtMd>DtMinV時，則判斷其為干擾數據，并記錄干擾數據時間點DTime。
[0033]本專利技術實施例中，對打鼾數據進行分析得到打鼾包絡數據，包括：
[0034]從打鼾數據中以滑窗方式讀取一段長度為L的數據，對數據點進行單個分析，當某
一個點的數據大于打鼾信號閾值時開始記錄打鼾包絡起始時間SIndex，并向后探測一定長度的多點數據，若多點數據都大于閾值時，將這些點的所有數據納入包絡，直到向后探測數據點中不存在數據大于閾值時，形成當前打鼾包絡，并記錄打鼾包絡的終點時間EIndex和中點時間ETime。
[0035]將打鼾數據中檢測到的所有打鼾包絡中的起始時間SIndex1
?
SIndex1N、中點時間ETime1
?
ETimeN和終點時間EIndex1
?
EIndexN保存起來，其中，N為包絡的個數。
[0036]本專利技術實施例中，根據心率離散度值、呼吸率值、體動時間點、干擾數據時間點及打鼾包絡數據檢測出打鼾時間點，包括：
[0037]異常包絡校驗：判斷每個打鼾包絡的中點時間體動時間是否與體動時間或干擾數據時間點，若存在則去除當前的包絡；
[0038]包絡合理性校驗：判斷包絡時間長度是否在本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種打鼾檢測方法，其特征在于，包括：實時采集原始BCG數據；對原始BCG數據進行分析，從中分離出心率數據、呼吸數據、體動數據、干擾數據及打鼾數據；分別對心率數據、呼吸數據、體動數據、干擾數據及打鼾數據進行分析，得到心率離散度值、呼吸率值、體動時間點、干擾數據時間點及打鼾包絡數據；根據心率離散度值、呼吸率值、體動時間點、干擾數據時間點及打鼾包絡數據檢測出打鼾時間。2.如權利要求1所述的打鼾檢測方法，其特征在于，對原始BCG數據進行分析，從中分離出心率數據、呼吸數據、體動數據、干擾數據及打鼾數據，包括：以呼吸頻率最低頻率及呼吸頻率最高頻率作為數字帶通濾波器的帶通濾波截止頻率點構建呼吸數據帶通濾波器，對原始BCG數據做數字帶通濾波得到呼吸數據；以心搏頻率最低頻率及心搏頻率最高頻率作為數字帶通濾波器的帶通濾波截止頻率點構建心率數據帶通濾波器，對原始BCG數據做數字帶通濾波得到心率數據；以體動頻率最低頻率及體動頻率最高頻率作為數字帶通濾波器的帶通濾波截止頻率點構建體動數據帶通濾波器，對原始BCG數據做數字帶通濾波得到體動數據；以打鼾頻率最低頻率及打鼾頻率最高頻率作為數字帶通濾波器的帶通濾波截止頻率點構建打鼾數據帶通濾波器，對原始BCG數據做數字帶通濾波得到打鼾數據；把原始BCG數據中除去呼吸、心率、體動、打鼾數據的信號頻段外各個頻段的信號進行帶通濾波，得到干擾信號數據。3.如權利要求2所述的打鼾檢測方法，其特征在于，對心率數據進行分析得到心率離散度值，包括：從心率信號數據中讀取一段設定長度L的數據，對這段長度L的數據進行平均差處理，得出心率數據的離散度DtMd，其中，所述設定長度L的數據中包含至少一個呼吸周期的數據。4.如權利要求3所述的打鼾檢測方法，其特征在于，對呼吸數據進行分析，得到呼吸率，包括：對呼吸數據做傅里葉變換處理；在呼吸頻段內查找頻率峰值點，找到第一峰值點跟第二峰值點，通過分析第一峰值點與第二峰值點的關系剔除諧振波頻點找到正確的呼吸頻率；通過滑窗方式截取多段數據得到多個呼吸頻率做均值處理，得到準確的呼吸頻率Fs，通過BrRate＝Fs*60計算出準確的呼吸率值BrRate。5.如權利要求4所述的打鼾檢測方法，其特征在于，對體動數據進行分析得到體動時間點，包括：通過設定的閾值來檢測體動事件；當體動數據大于設定的閾值時，判斷存在體動并記錄發生體動的時間點BTime1～BTimeN。6.如權利要求5所述的打鼾檢測方法，其特征在于，對干擾數據進行分析，得到干擾數據時間點，包括：
將心率數據的離散度DtMd與通過實驗測算出正常打鼾狀態下的干擾信號離散度閾值DtMinV進行比較，當DtMd>DtMinV時，則判斷其為干擾數據，并記錄干擾數據時間點DTime。7.如權利要求6所述的打鼾檢測方法，其特征在于，對打鼾數據進行分析得到打鼾包絡數據，包括：從打鼾數據中以滑窗方式讀取一段長度為L的數據，對數據點進行單個分析，當某一個點的數據大于打鼾信號閾值時開始記錄打鼾包絡起始時間SIndex，并向后探測一定長度的多點數據，若多點數據都大于閾值時，將這些點的所有數據納入包絡，直到向后探測數據點中不存在數據大于閾值時，形成當前打鼾包絡，并記錄打鼾包絡的終點時間EIndex和中點時間ETime。將打鼾數據中檢測到的所有打鼾包絡中的起始時間SIndex1
?
SIndex1N、中點時間ETime1
?
ETimeN和終點時間EIndex1
?
EIndexN保存起來，其中，N為包絡的個數。8.如權利要求7所述的打鼾檢測方法，其特征在于，根據心率離散度值、呼吸率值、體動時間點、干擾數據時間點及打鼾包絡數據檢測出打鼾時間點，包括：異常包絡校驗：判斷每個打鼾包絡的中點時間體動時間是否與體動時間或干擾數據時間點，若存在則去除當前的包絡；包絡合理性校驗：判斷包絡時間長度是否在合理時范圍內，把不合理時間長度的包絡剔除；利用呼吸率BrRate校驗包絡合理性，通過公式(ETimeN
–
EtimeN
?
1)
?
60/BrRate<Dif判斷包絡是否合理，若不合理則剔除EtimeN
?
1點所在的包絡，繼續向后查驗確保打鼾檢測的準確性，其中Dif為設置的誤差范圍；包絡去重處理：利用SIndex1～SIndeN、EIndex1～EIndexN數據，分析每次滑窗后是否存在包絡起始點都相同的包絡，把起始點相同的包絡合并為一個包絡。9.一種打鼾檢測系統，其特征在于，包括數據采集模塊，用于實時采集原始BCG數據；數據預處理模塊，用于對原始BCG數據進行分析，從中分離出心率數據、呼吸數據、體動數據、干擾...

【專利技術屬性】
技術研發人員：鄧成城，車明賢，劉華預，向柄宇，
申請(專利權)人：國微集團深圳有限公司，
類型：發明
國別省市：