[发明专利]呼吸信号质量评估方法

说明书

本申请提出一种呼吸信号质量评估方法，其包括：对待评估的呼吸信号进行加窗拆分，得到经分割的呼吸信号；对该经分割的呼吸信号进行特征提取；将所提取的特征值输入到经训练的呼吸信号质量评估模型中，得到分类得分score；利用阈值L1、L2比较所述分类得分score，如果score＝L2，该呼吸信号判断为类别1，为信号质量好；如果L1≤scoreL2，该呼吸信号判断为类别2，信号质量中等；如果scoreL1，该呼吸信号判断为类别3，信号质量差。

技术领域

本申请涉及生理信号质量评估，尤其涉及呼吸信号质量评估方法及其装置。

背景技术

呼吸是人体重要的生命体征之一，蕴含着丰富的生理、病理、应激和心理等多方面的信息，与人体生命健康息息相关。研究表明，心脏病、高血压、睡眠呼吸暂停综合征、慢性阻塞性肺疾病(COPD)等病症均与呼吸功能障碍有很大关系，而这些疾病的严重程度、恶化指征等均在呼吸信号上有所体现。因此，对呼吸信号进行监测在临床和家庭监护中具有重大意义，可提早发现并预防呼吸系统、心血管等部位的病变，及时了解病情及发展趋势，以便对症治疗保持身体的健康和平衡。

呼吸感应体积描记技术(Respiratory Inductive Plethysmography,RIP)是将两条弹性缚带分别缠绕在被测者的胸部和腹部，呼吸运动带动弹性缚带伸缩，线圈围绕面积发生改变，从而记录被测者胸腹运动的额方法。该方法提供了呼吸运动的无创、间接测量的方式，具有便捷、低负荷、准确性高的优势。然而，呼吸运动本身具有自主性和随意性，呼吸信号极易受到不同程度的噪声干扰，其噪声来源和表现如下：

1)基线漂移：呼吸信号的基线漂移主要是受测者运动、体位改变等引起的，表现为一个大幅度的基线改变，分析信号的时候需要先去基线；

2)高频噪声：呼吸信号中的高频噪声主要是受测者说话、胸腹呼吸带位置发生相对改变、其他震动引起，通常表现为无规律的信号波动，有时噪声很强会把原呼吸信号淹没；

3)呼吸暂停：区别于心电信号，呼吸信号受人体调控程度高，主动或被动的屏气均会造成呼吸信号的暂时丢失，这种屏气又可分为病理性的和非病理性的，病理性的通常是夜间的呼吸睡眠暂停等。

目前对呼吸信号质量的研究还比较少，划分呼吸信号质量的方法主要包括两大类：一是使用基本的形态学判断方法，抽取呼吸信号形态学特征并设定阈值；二是使用信号相似性进行信号质量评价，通常采用生成的呼吸信号模板和实际的信号进行对比，划分阈值将信号区分为质量好和质量差，该方法进一步演进发展出动态时间规整法(DynamicTime Warping,DTW)，通过衡量相对距离评价两个呼吸波之间的相似程度。

但目前的这些方法均存在较大的弊端：一是目前绝大部分呼吸信号质量评估的方法依赖于经验选取的阈值，缺乏客观依据和扩展性；二是模板选取方式存疑，当一段信号高度相似但不是呼吸信号的时候，模板匹配的方法可能不具有很好的区分度；三是目前缺乏呼吸相关的数据集，呼吸信号质量评价的结果缺乏量化验证。

发明内容

鉴于上述问题，本申请旨在提出一种呼吸信号质量评估方法。

本申请的呼吸信号质量评估方法，其包括：

对待评估的呼吸信号进行加窗拆分，得到经分割的呼吸信号；

对该经分割的呼吸信号进行特征提取；

将所提取的特征值输入到经训练的呼吸信号质量评估模型中，得到分类得分score；

利用阈值L1、L2比较所述分类得分score，如果score＝L2，该呼吸信号判断为类别1，为信号质量好；如果L1≤scoreL2，该呼吸信号判断为类别2，信号质量中等；如果scoreL1，该呼吸信号判断为类别3，信号质量差。

优选地，所述经训练的呼吸信号质量评估模型为孤立森林模型。