文摘
阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)影响人类的健康是一种主要损坏睡眠障碍,有时会导致夜间死亡。呼吸速率(RR)的睡眠呼吸声音信号是阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的重要人类生命体征监测在整晚睡觉。小说睡眠呼吸速率检测高运算速度基于特征时刻的波形(小王)方法提出。便携和可穿戴设备用于获得喘息的声音信号。首先,振幅相比减少已经完成。然后,小王和合适的时间尺度参数提取,和睡眠RR值是由小王的极端点计算。实验1例阻塞性睡眠呼吸暂停综合症病例,5个健康的情况下进行测试验证的效率提出了睡眠RR检测方法。根据人工计数,睡眠RR该方法可以准确地检测到。此外,睡眠呼吸暂停部分能被探测到的RR值与给定的阈值,和时间分割的呼吸可以计算的详细评估阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的状态。该方法是有意义的持续研究睡眠呼吸声音信号。
1。介绍
人类花30%的时间在睡觉,和睡眠质量对人的健康是非常重要的。损坏睡眠障碍呼吸模式的特点是异常或通风在睡眠的数量1]。它被认为是一个慢性疾病,需要长期的治疗和管理。阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)是一种重大损坏睡眠障碍,这是所描述的全部或部分的睡眠期间上呼吸道阻塞可以产生重复的氧合血红蛋白稀释和睡眠碎片(2]。阻塞性睡眠呼吸暂停综合症,被认为是心血管疾病的一个主要风险因素影响人类的健康,有时会导致夜间死亡3,4]。
阻塞性睡眠呼吸暂停综合症通常被定义为至少10年代间隔呼吸暂停。低通气指数(AHI)所描述的呼吸暂停和呼吸不足事件的数量每小时评估阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的严重程度。你好5 - 15显示轻度阻塞性睡眠呼吸暂停综合症;15 - 30,温和;和超过30,严重5]。
睡眠呼吸速率(RR)是严重疾病的一个重要指标6),尤其是对阻塞性睡眠呼吸暂停综合症监控。RR的健康成年人每分钟放松状态是12-20倍。然而,阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的RR将异常情况而睡眠呼吸变得放缓或停止的呼吸暂停(7]。因此,睡眠RR是早期和阻塞性睡眠呼吸暂停综合症患者的重要指标。
多导睡眠图(PSG)常被用来检测阻塞性睡眠呼吸暂停综合症在诊所获得一系列的监测指标包括RR。但PSG和许多传感器对常见病人不仅昂贵而且复杂(8]。此外,它是不舒服的测试人员在他们的睡眠,所以PSG结果会影响睡眠量少的测试人员。随着智能可穿戴设备的发展,一些研究人员兴趣RR声信号的检测。
声信号主要来自两个方面,呼吸声音信号的鼻子和嘴9)从喉咙和气管信号(10)和胸骨上切迹(6,11]。通过气管RR检测信号,希尔伯特变换应用于提取声音信封和小波应用频率内容分解的成功率为96%,健康志愿者为85%,患有慢性肺疾病(10]。呼吸阶段分割方法基于遗传算法应用于监控的RR增强利用信号冗余(11]。短时傅里叶变换、香农熵和自相关检测[RR值计算6]。发现前面的RR检测方法主要是基于气管的信号,和气管的采集信号不方便睡眠呼吸声音信号。和阈值的选择起着重要的作用在包络提取将改变为不同个体伴随着呼吸的速度。适应阈值,也就是说,时间尺度参数,会影响睡眠RR检测的准确性,应进一步研究解决。阻塞性睡眠呼吸暂停综合症监测应该完成一整夜,和睡眠RR检测的结果需要被转移到一个分析系统正确和及时的。在先前的研究,RR估计通过找到最大的自回归谱的峰值功率谱分析提出了(9]。和成功的利率为病人的RR嘴巴和鼻子的呼吸声音的检测分别为85%和84%,分别为(10]。他们不是有效的呼吸暂停和阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的情况不满意的实际需求。摘要RR检测方法通过睡眠呼吸声音信号波形,提出了基于特征的时刻。
本文分为六部分。部分2介绍了睡眠呼吸声音信号采集。部分3描述的细节特征波形提取方法。部分4给睡眠RR检测方法的引入。结果与分析部分披露5,结论将在部分6。
2。睡眠呼吸声音信号采集与预处理
2.1。睡眠呼吸声音信号的采集系统
睡眠呼吸声音信号收集的便携式睡眠质量高和可穿戴的采集装置,包括与一个android智能手机系统和无线麦克风。我们的研究的目的是开发一种廉价和易于使用的睡眠监测系统为家庭使用,所以商业无线耳机(如铝165)将为我们的研究是一个更好的选择。与采集位置推断相比,鼻子附近的麦克风是固定的一种化妆磁带获取稳定的呼吸信号在整晚睡觉。的环境数据采集图所示1。原样品是44.1 kHz频率。
2.2。预处理对振幅相对减少
事实上,睡眠呼吸声音信号的强度将大大改变和影响睡眠的效率提出了RR检测方法。弱,呼吸健康将被沉重的呼吸和周围的噪音。因此,振幅对比不同的呼吸周期应该首先减少。增强的预处理方法是首先详细介绍如下。原始信号的熵被定义为
然后,减少体积和强度差异通过切断强度强的部分;输出信号 在哪里的平均值 ,一个和b削弱因素,c是增强的因素。
根据反复试验,实验结果一个选为0.4,b0.6当积极和−0.6什么时候是负的,c设置为1.5提高弱振幅呼吸循环。
最后是由预处理信号 在哪里l实验设置为0.85是极限振幅因子和N由经验设置为20。
一段睡眠呼吸声音信号的大强度变化如图2(a)与两端的周期相比,中间的三个呼吸周期幅度太小,被检测出来。经过一系列的处理数据所示2(b)和2(c),这显然是发现每个呼吸周期已经缩小的幅度对比如图2(d),它将改善睡眠RR检测的准确性。
3所示。特征时刻的波形提取呼吸的声音
睡眠呼吸运动产生的声音信号是通过呼吸系统的空气,鼻子和嘴。它总是受到一个测试人员的健康状况,心理状态,睡眠环境,等等。它被认为是准周期的信号,和睡眠RR指数计算通过计算每分钟呼吸周期的数目在诊所。
3.1。时刻特征波形(小王)
波形提取初总是应用在时域的信号处理。波形应该保持睡眠呼吸声音信号的有用信息尽可能多的压紧,使噪声尽可能少。通常,希尔伯特变换和香农熵用于波形提取(10,12,13]。根据生物医学信号的特点,一个自由模式13),一个同态滤波器(14),和其他手段也申请提取波形。摘要时间与多尺度特征提取波形(但)第一次调整。然后,特征时刻的波形(小王)提出了RR检测基于TCW睡觉。
的前提是假定噪声部分睡眠呼吸声音信号的信号与零均值和单位方差。假设睡眠呼吸声音信号r(t),随机噪声信号n(t),真正的输出信号y(t)= r(t)+ n(t)。TCW睡眠呼吸的声音信号,标记为c(t,δ),定义为输出的方差y(t)可以得到
然后,小王的思想计算图像形状识别在图像处理与另一个时间尺度l,这是由我(t,δ,l)。它是计算如下:
和规范化表示了 在哪里δ和l是时间的社区t,这叫做宽度的时间尺度。
很容易发现,计算量将增加与一个更大的时间尺度δ和l。波形积分应用于计算TCW和小王。TCW和小王的计算是独立于时间尺度参数和快速从一个非常简单的算法,只使用增加和乘法(15]。
3.2。TCW和小王尺度选择
一个呼吸周期由四个阶段:吸气,吸气暂停,呼气,剩下的时期;RR值定义的时间在两个连续的灵感(16]。根据我们的实验统计,一个正常的睡眠呼吸周期约为3 - 5秒,吸气和呼气的时间阶段持续时间的范围(0.3,1)秒。因此,规模δ通常设置为(1.5,3),大约一半的睡眠呼吸循环。小王不是必需的高水平的准确性对睡眠RR检测,和时间尺度l设置为0.1,1/10的阶段持续时间。和天平的感情δ直接在图吗3。
TCW和小王一个稳定的睡眠呼吸声音信号如图3而δ设置为1.5,2和3,分别。对于这种情况,一个呼吸周期大概持续4秒和睡觉δ将2.0作为最合适的值基于规则的选择。而δ= 1.5,TCW和小王不平滑的波形分割。而δ= 3,必要的细节,削弱了周期性的波形被忽略。对于异常呼吸的情况如图4,δ将2.5作为呼吸周期持续大约5秒。
此外,根据提取的波形,最原始睡眠呼吸声音信号的有用的信息可以从TCW保持波形。和小王明显周期性方便寻找睡眠RR指数。
4所示。呼吸率检测方法
选择合适的时间尺度后,TCW和小王是根据提取(4),(5)和(6)和睡眠RR指数可以使用以下步骤检测(15]。步骤1:计算的最大值点序列小王。步骤2:找到局部极大点序列的计算最大值点序列从步骤1。步骤3:计算的局部最小值点序列TCW植物的中间数据所示5和6。步骤4:调整周期段点通过计算窗口中心点的局部最小值点序列TCW和段点数据的底部所示5和6。步骤5:每分钟计数周期分段点的数量作为RR值。
情况下,如图3和4例如;正确的呼吸周期分割基于TCW和小王的灰色虚线显示数据5和6。甚至有一些噪音来自口腔的运动,部分结果没有受到影响。在图16个呼吸周期5和9个呼吸周期图6正确提取。该方法显示了出色的稳定性和准确性在睡眠RR值检测。
5。实验
5.1。实验数据的信息
五个年轻学生(21±1岁)和一个59岁的男子被诊断出患有阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的临床选择测试人员。
利用睡眠呼吸声音信号的采集系统,我们记录了374分钟——长度数据和手工计算呼吸周期的prodoctor的指导与参考。实验数据表中列出的信息1阻塞性睡眠呼吸暂停综合症是6号。
5.2。预处理的效率
通过一系列的处理中引入部分2.2、强和弱的强度区别呼吸信号变得小,其效率是验证。
呼吸周期分割之前和之后的结果总结在表应用增强的预处理方法2。没有预处理,规模参数(δ,l)被选为0.1(2),(2,0.1),(2.5,0.1),(2.5,0.1),(0.1)和(0.1)测试用例有序。而应用增强的预处理方法,规模参数(δ,l)设置为(2.5,0.1)。
从表2,似乎没有预处理方法可以检测呼吸周期至少93.06%的成功率。和总成功率提高到98.40%相同的预测时间尺度参数不同的情况下运用增强的预处理方法。特别是,阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的成功率提高到97.44%能满足实验要求的睡眠RR检测。因此,增强的预处理方法的使用这个实验展示了更多的适应性和准确性。
5.3。睡眠对阻塞性睡眠呼吸暂停综合症RR检测分析
每分钟睡眠RR值计算通过计算分段呼吸周期的数量。睡眠RR指数的平均值所表达的每种情况下的条形图如图7。蓝色的酒吧在左侧显示手动和红酒吧在正确的计数结果显示平均睡眠RR通过提出了检测方法。
众所周知,健康的年轻男性的睡眠RR每分钟从13到15倍。和睡眠RR阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的病例是最慢在整个测试仪与年龄和阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的疾病。专门的睡眠RR 5是封闭的阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的案件(6例)。因此,这两种情况将在下面详细分析了。
的情节睡眠阻塞性睡眠呼吸暂停综合症的RR值情况下(6号)一个小时图所示8。为了检测呼吸暂停事件,一个阈值由 在哪里稳定或正常的呼吸速率在睡觉。呼吸暂停应根据临床持续超过10秒的定义。在另一个解释,可以算作10秒 次/分钟。基于图的结果8,11次/分钟;因此, 被计算为1.8次/分钟吗大约是9次/分钟。发现7分,用一个我满足条件 如图8。
用另一种方式来描述呼吸暂停事件检测,我们可以计算出RR时间间隔直接的分割。结果如图6,因为每个分段部分包含一个呼吸信号,呼吸暂停时间可以计算 如图9。图10显示时间的值每个分段的呼吸循环。这表明稳定或正常呼吸周期约5秒,最长呼吸暂停大约是40。
图11计算结果显示了暂停时间呼吸暂停事件点A1 A7图8。A1到A7的暂停时间时间是14.39秒,13.28,25.31,15.31,31.06,16.97,和13.92 s,分别。因此,有7呼吸暂停事件持续超过10年代;测试人员可能会认定有轻度阻塞性睡眠呼吸暂停综合症,因为你好= 7。睡眠RR检测将会获得更多的时候通宵监测,以得到更准确的结果。
此外,AX部分的信号波形如图12。以来最大的呼吸暂停是7 s, AX部分可以诊断为呼吸不足的情况下,一种异常睡眠呼吸。睡眠周期将有意义的异常呼吸监测。
正如前面提到的图7,数据的情况下5号是一个年轻的学生,其统计平均值的睡眠RR关闭阻塞性睡眠呼吸暂停综合症。同样的,情节的时间值每个细分如图13。稳定的呼吸周期大概持续5秒,和九个呼吸周期检测到窒息。
呼吸暂停的呼吸声音信号波形显示在图中14。尽管有很多噪音芯片在呼吸暂停时间和呼吸强度的变化很大,呼吸周期可以正确地分割,呼吸暂停,可以提炼出成功。结果表明,该方法具有较高的抗干扰和信号分割和呼吸暂停事件提取精度。
6。结论
睡眠RR是重要的人类生命体征之一。睡眠RR和强度都发生了很大的变化在整夜监视和实时RR检测会受到强烈的噪音。本文利用波形特征时刻的睡眠的RR检测睡眠呼吸声音信号通过一个可穿戴的声音设备。在第一部分,增强预处理方法应用于减少原始记录信号的幅值对比。睡眠RR检测的准确性和时间尺度参数的适应不同个体已得到改进。根据实验的结果,睡眠RR检测的成功率可以达到98.40%。和睡眠呼吸的声音可以分析对象与阻塞性睡眠呼吸暂停综合症疾病容易被睡眠RR值。此外,呼吸暂停的时间间隔可以通过呼吸周期计算分割基于波形特征的时刻。提出睡眠RR检测方法是有效的睡眠状态监测和分析阻塞性睡眠呼吸暂停综合症疾病。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这个项目是由中国国家自然科学基金(批准号61571371)和教育部,文化,体育,科学和技术,日本科学研究补助金(C), 2012 - 2014, 24560261。