[发明专利]基于睡眠多通道生理信号的抑郁症辅助诊断方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机医疗辅助系统，特别是涉及一种基于睡眠多通道生理信号的抑郁症辅助诊断方法和系统。

背景技术

抑郁症又称抑郁障碍，主要临床特征为心境低落、情绪消沉及其导致的其他各种病理性异常生理症状，如睡眠障碍、食欲减退、身体部位疼痛等。其中睡眠障碍是诸多异常生理症状中表现最为明显、最为普遍的一项。目前国际上通用的抑郁症诊断标准有ICD-10和DSM-IV，国内主要采用ICD-10，而确切的临床诊断仍主要依据病史、临床症状、病程及体格检查和实验室检查等诸多步骤，过程繁多且准确性仍有不足。经查阅，现有抑郁症临床诊断规范模式和诊断筛查量表中均未涉及与睡眠分期结果相关的睡眠质量报告。而睡眠质量作为考察人体综合健康状况的一项重要指标，在临床医学中多个领域均有普遍考察，但仍未将其纳入抑郁症的诊断依据范围当中，此为现有抑郁症临床诊断的一大缺陷。本发明的创新要点之一就是依据患者的睡眠分期结果获得其睡眠质量报告，从而对患者的抑郁症诊断起到重要的辅助作用。

睡眠分期的理论来源于对多导睡眠图(PSG)的结果分析。传统的睡眠分期是由训练有素的专家基于多导睡眠图的可视波形记录而进行人工判断，是一个主观、重复并且耗时的决策过程。而分期判断的标准则来源于1968年在美国提出的R&K标准。根据该标准提出的健康成人的睡眠特征，人脑的活动分为三种状态，即清醒状态(wake)，非快动眼睡眠状态(NREM sleep)和快动眼睡眠状态(REM sleep)。其中NREM睡眠又可进一步分为1～4期，NREM睡眠的3期和4期合称慢波睡眠(slow wave sleep，SWS)。所有的睡眠分期结果都将处于5种睡眠阶段之中，即非快动眼睡眠状态(NREM sleep)的1～4期和快动眼睡眠状态(REM sleep)。现有技术中公开的睡眠分期方法，例如深圳创达云睿智能科技有限公司的发明专利：基于睡眠脑电信号的睡眠分期方法及装置，公开了一种基于睡眠脑电信号的睡眠分期方法，包括采用预设的时频分析方法对预设的各睡眠阶段的原始脑电信号进行分析，获取各睡眠阶段的脑电信号特征信息；根据所述脑电信号特征信息建立各睡眠阶段的脑电信号特征模型；基于所述脑电信号特征模型对待处理脑电信号进行睡眠分期。这种分期方法存在两处不足——首先，该方法仅仅采集了脑电信号，并未采集眼电信号。据现有的睡眠分期文献资料，睡眠分期的重要生理信号来源除了脑电信号外最为重要的就是眼电信号，通常较为可信的睡眠分期结果均来自于采集至少两路生理信号的睡眠监测系统，缺少一路生理信号采集会影响睡眠分期的精度。其次，该方法并未对所采集的信号特征做进一步处理和管理，而是全部直接用于特征模型的建立。这样的做法不足之处在于，通常所采集的原始生理信号特征为非结构化数据，对其不加处理而直接进行表示、管理、分析和整理工作需要庞大的计算资源并且会影响结果的准确性。本发明的另一创新要点在于睡眠分期方法上的创新，针对以上两点不足做出改进。

发明内容

本发明提供一种基于睡眠多通道生理信号的抑郁症辅助诊断方法和系统，以多通道睡眠生理信号为数据来源，以信号特征及睡眠分期结果为依据，对睡眠多通道生理信号进行特征提取、特征选择、特征管理、规则训练和规则推理，获取睡眠分期结果并依据该结果生成睡眠质量报告及抑郁辅助诊断综合报告，对抑郁症的临床诊断起到辅助作用。

本发明的技术方案是：

1.一种基于睡眠多通道生理信号的抑郁症辅助诊断方法，其特征在于，包括：

(1)采集睡眠多通道生理信号，包括采集脑电及眼电两种睡眠生理信号；

(2)将采集的原始数据进行结构化处理，得到睡眠生理结构化数据；

(3)对睡眠生理结构化数据采用本体建模方式进行定量分析，形成睡眠本体模型，获得最佳特征组合，进行睡眠分期；

(4)依据睡眠分期结果生成睡眠质量报告及抑郁辅助诊断综合报告。

2.所述步骤1)中，脑电信号采集4导：C3-A2、C4-A1、O1-A2，O2-A1；眼电信号采集两导：ROC-A1、LOC-A2。

3.所述步骤2)中，所述结构化处理是指将原始非结构化脑电、眼电数据转换为结构化的计算机可直接读取的形式；分为两步：(1)识别并标记原始数据中的所有实例；(2)查询并映射实例。

4.所述步骤3)中的定量分析，包括采用快速ICA算法将结构化处理后的数据进行去噪处理。