[发明专利]睡眠呼吸暂停事件判别方法

说明书

技术领域

本发明涉及呼吸暂停判别技术领域，更具体地说，本发明涉及一种睡眠呼吸暂停事件判别方法。

背景技术

睡眠呼吸监测是睡眠监测中的重要组成部分，睡眠呼吸监测包括3个主要部分：测定/探查呼吸气流、呼吸努力和动脉血氧饱和度。对这三者持续监测可判读得到呼吸事件，具体为：呼吸暂停事件、低通气事件、呼吸努力相关性觉醒事件。其中呼吸暂停是指睡眠过程中口鼻气流完全停止10s以上，可分为阻塞型(持续呼吸努力)、中枢型(无呼吸努力)或混合型(中枢成分之后为阻塞成分)。

临床上，常采用多导睡眠监测仪对睡眠状态进行监测，并结合人工进行判读。为避免设备和环境对被检者身心状态造成影响，在进行呼吸暂停监测时应尽量减少与患者的接触，以穿戴式或者最好以非接触的方式来进行。

现有技术中，存在穿戴式或非接触式的呼吸检测方法及装置，通过单传感器或多传感器采集与呼吸相关的至少一种参数，来判定呼吸是否暂停。穿戴式检测方式简化了记录电极和感应器，患者可以在家中进行睡眠监测，但依然对患者身心状态有较大的影响。现有的非接触检测方式仍存在不足，如天线具有指向性，而在睡眠过程中，常出现体动的情况，对结果会造成一定影响；或仅对单信号进行监测，无法判断呼吸暂停类型。

发明内容

针对上述技术中存在的不足之处，本发明提供一种睡眠呼吸暂停事件判别方法，可准确判断呼吸暂停类型。

为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，本发明通过以下技术方案实现：

本发明提供一种睡眠呼吸暂停事件判别方法，其包括以下步骤：

非接触式采集人体的心冲击图信号和胸腹部的呼吸信号；

从所述心冲击图信号中提取J波与J波的间期信号并对其进行插值重采样，调整所述间期信号采样率使其与所述呼吸信号采样率一致；

计算所述间期信号和所述呼吸信号的互功率谱、相干性系数以及耦合谱；将耦合谱分为高频曲线和低频曲线，获得所述高频曲线与所述低频曲线之比的比例曲线；

根据所述间期信号的波形特征、所述低频曲线值、所述比例曲线值、是否存在持续或增强的胸腹部运动以及事件持续时间，来判断睡眠呼吸暂停事件的类别。

优选的是，判断睡眠呼吸暂停事件类别的步骤中，包括以下步骤：

若存在第一事件：所述间期信号呈现上升、维持以及下降的波形特征，至少90％事件持续时间内，低频曲线值>0.05以及比例曲线值>30；存在持续或增强的胸腹部运动；

且，所述第一事件持续时间≥10s；

则，该睡眠呼吸暂停事件为阻塞型呼吸暂停事件。

优选的是，上升、维持以及下降的波形特征，包括：

维持阶段的均值大于或等于前一个波峰数值的一半；维持阶段的相对均方根误差≤10％。

优选的是，判断睡眠呼吸暂停事件类别的步骤中，包括以下步骤：

若存在第二事件：至少90％事件持续时间内，低频曲线值>0.3；所述呼吸信号无周期性变化，缺乏胸腹部运动；

且，所述第二事件持续时间≥10s；

则，该睡眠呼吸暂停事件为中枢型呼吸暂停事件。

优选的是，判断睡眠呼吸暂停事件类别的步骤中，包括以下步骤：

若存在第三事件：依次存在所述中枢型呼吸暂停事件以及所述阻塞型呼吸暂停事件的特征，

且所述第三事件持续时间≥10s；

则，该睡眠呼吸暂停事件为混合型呼吸暂停事件。

优选的是，定义所述互功率谱为S_xy、所述相干性系数为C_xy以及所述耦合谱为CS_xy，所述耦合谱等于所述互功率谱的平方与所述相干性相乘，即：

CS_xy(ω)＝C_xy(ω)*[S_xy(ω)]²；其中，CS_xy的数值范围是[-1,1]。

优选的是，所述高频曲线的频率范围是(0.1-1.0Hz)，所述低频曲线的频率范围是(0.01-0.1Hz)。

优选的是，所述非接触式采集通过加速度传感器采集。

优选的是，非接触采集所述心冲击图信号和所述呼吸信号后，还包括步骤：

对所述心冲击图信号和所述呼吸信号依次进行包括放大、去噪、同步采集与模数转换、去除基线以及增强信噪比的预处理。

本发明至少包括以下有益效果：