[发明专利]一种基于血氧信号分类的睡眠呼吸暂停综合征的检测方法

说明书

本发明公开了一种基于血氧信号分类的睡眠呼吸暂停综合征的检测方法：获取受试者睡眠时的血氧饱和度信号以及相对应的医生评判信息，建立数据库；对获得的血氧饱和度信号进行预处理，并进行标注，然后提取相关特征；进行“呼吸暂停‑低通气”事件的分类模型训练并测试，选取其中效果最好的一个分类模型；获取受试者的睡眠血氧饱和度信号作为分类模型的输入，得到分类结果，并以此判断受试者的患病程度。本发明能够替代PSG的方便快速、高准确率的对病人进行初步诊断，将会为OSAHS患者的早期诊断提供有力的技术支撑，具有较高的实用价值。

技术领域

本发明涉及信号处理、机器学习等技术领域，更具体的说，是涉及一种基于血氧信号分类的睡眠呼吸暂停综合征的检测方法。

背景技术

睡眠对人体来说扮演着十分重要的角色，其不仅是生长发育所必需，也在维持身心健康等方面发挥着不可或缺的作用。然而，随着社会的飞速发展，工作生活压力的不断加大，睡眠问题也日益凸显。数据显示，全球约有27％的人口患有睡眠障碍性疾病，其中以阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症(OSAHS)最为常见。OSAHS是指睡眠过程中口鼻呼吸气流消失或明显减弱(较基线幅度下降≥90％)，持续时间≥10s，并伴随着血氧饱和度的下降。目前进行OSAHS诊断的“金标准”为多导睡眠仪(PSG)，但该类仪器价格昂贵、操作流程复杂，且需要长时间佩戴多种传感器，会给患者带来诸多的约束和干扰，加重患者身心负担，严重影响患者的睡眠质量，甚至无法反映真实病情。

美国睡眠研究学会给出了睡眠呼吸暂停综合症的四个级别，其中检查者的AHI(睡眠呼吸紊乱指数，定义为每小时的睡眠呼吸暂停次数)指数大于等于30为重度患者，AHI指数在15至29区间里是中度患者，在5-14区间的检查者为轻度患者，AHI指数小于5的为正常情况。所以通过受试者睡眠时的血氧信号来计算出受试者的AHI指数，进而评估检查者的患病程度是可行的。

发明内容

针对使用多导睡眠仪检测睡眠呼吸暂停综合征的操作流程复杂且价格昂贵问题，本发明提出一种基于血氧信号分类的睡眠呼吸暂停综合征的检测方法，能够替代PSG的方便快速、高准确率的对病人进行初步诊断，将会为OSAHS患者的早期诊断提供有力的技术支撑，具有较高的实用价值。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

本发明基于血氧信号分类的睡眠呼吸暂停综合征的检测方法，包括以下步骤：

步骤一：获取受试者睡眠时的血氧饱和度信号以及相对应的医生评判信息，建立数据库；

步骤二：对获得的血氧饱和度信号进行预处理，并进行标注，然后提取相关特征；

步骤三：进行“呼吸暂停-低通气”事件的分类模型训练并测试，选取其中效果最好的一个分类模型；

步骤四：获取受试者的睡眠血氧饱和度信号作为分类模型的输入，得到分类结果，并以此判断受试者的患病程度。

步骤二中使用MATLAB软件首先对血氧饱和度信号进行预处理，将一个受试者的整晚的睡眠血氧饱和度信号分割成1分钟的小段，采样率定为1HZ；

然后开始提取训练数据和测试数据中的每个血氧饱和度信号段的特征，提取的特征主要为：最小值、平均值、方差以及以下血氧饱和度信号段内时域上的特征：

①过基线的次数；

②线性回归的斜率、斜率的绝对值以及截距；

③Delta index：Δindex特征参数；

④近似熵；

⑤中央趋势测量；

⑥Lempel-Ziv复杂度；

⑦血氧饱和度指数。

与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：