[发明专利]用于检测呼吸阶段的方法、系统和装置

说明书

本文公开了用于检测呼吸阶段的方法、系统和装置。一种示例装置，用于分析经由传感器从主体的鼻梁收集的振动信号数据以减少使用振动信号数据训练人工神经网络时的错误，该示例装置包括特征提取器，用于识别该振动信号数据的特征系数。在示例装置中，人工神经网络用于基于特征系数为振动信号数据生成呼吸阶段分类。示例装置包括分类验证器，用于验证呼吸阶段分类；以及输出生成器，用于基于该验证生成呼吸阶段输出。

技术领域

本公开一般涉及主体的呼吸活动并且更具体地涉及用于检测呼吸阶段的方法、系统和装置。

背景技术

主体的呼吸活动包括对空气的吸入和呼出。监测主体的呼吸活动可被用于获得用于各种目的的信息，诸如跟踪锻炼期间的用力或诊断诸如窒息之类的健康状况。从呼吸数据导出的呼吸模式基于主体的生理特征、主体的健康等等是高度主体依赖的。诸如环境噪声和主体运动之类的因素也会影响对呼吸数据的分析以及对呼吸阶段的检测。

附图说明

图1例示出根据本文所公开的教导构造的包括鼻梁振动数据收集设备和处理单元用于检测呼吸阶段的示例系统。

图2是图1的呼吸阶段检测器的示例实现的框图。

图3是图2的后处理引擎的示例实现的框图。

图4是包括由图1-3的示例系统生成的示例过滤后信号数据的图形。

图5是包括由图1-3的示例系统生成的帧能量序列的图形。

图6例示出包括图4的过滤后信号数据的一段的图形。

图7例示出基于图6的过滤后信号数据生成的示例频谱。

图8是表示可以被执行以实现图1-3的示例系统的示例机器可读指令的流程图。

图9例示出可执行图8的示例指令以实现图1-3的示例系统的示例处理器平台。

附图不按比例绘制。相反，为了阐明多个层和区域，层的厚度可以在附图中被放大。只要有可能，在整个附图和所附书面描述中将使用相同的附图标记来指代相同或相似的部件。

具体实施方式

监测主体的呼吸活动包括在主体吸入和呼出期间收集数据。呼吸数据可经由一个或多个传感器而从主体收集，这一个或多个传感器被耦合至主体以测量例如，主体腹部的膨胀和收缩。在其他示例中，可基于对通过主体的鼻子的气流量和由主体发出的声学呼吸噪声的测量来生成呼吸数据。可相对于呼吸速率、吸入和/或呼出的持续时间等来分析呼吸数据。

在本文所公开的示例中，从随主体呼吸产生的鼻梁振动导出呼吸数据。例如，主体可穿戴头戴式设备，诸如包括一个或多个压电传感器的眼镜，这一个或多个压电传感器被耦合至该眼镜。当主体穿戴该眼镜时，传感器(一个或多个)被设置为邻近于主体的鼻梁。在主体呼吸(例如，吸入和呼出)时，压电传感器(一个或多个)变形并产生电信号，该电信号可被分析以识别信号数据中的呼吸模式。

关于指示吸入和呼出的数据模式，鼻梁振动数据是高度个体依赖的。例如，基于主体呼吸的方式、可影响主体的呼吸速率的健康状况、传感器(一个或多个)相对于主体的鼻梁的位置(一个或多个)、主体的鼻子的形状等等，鼻梁振动数据的强度和频率因个体而变化。此外，在数据收集期间由主体作出的运动(例如，头部运动)会给信号数据添加噪声。因此，由传感器(一个或多个)生成的鼻梁振动数据的特性在不同数据收集时段期间以及不同主体之间可能关于主体而不一致。鼻梁振动数据中的这种可变性会影响检测主体的呼吸阶段时的可靠性和精确度。