生理信息採集和處理系統的製作方法

2023-05-11 17:23:56 1

生理信息採集和處理系統的製作方法
【專利摘要】本發明提供了生理信息採集和處理系統，其中該系統包括：傳感器系統，用於在非接觸條件下檢測患者睡眠中的壓力測量信號；傳輸線路；信號處理電路，用於將測量的信號分離為各個獨立的生理信號；計算機主機，用於提取有用信息並將整合成生理病例狀態變化信息並進行睡眠指標分析和睡眠等級評定。本發明在患者入睡時自動檢測，離床時數據自動傳輸，對被監測人生活無幹擾。睡眠中的異常及時告警。基於實時檢測睡眠中的生理信息，進行科學解析，顯示分析結果。
【專利說明】生理信息採集和處理系統

【技術領域】
[0001] 本發明涉及數據採集處理領域，特別涉及睡眠中生理信息採集和處理。

【背景技術】
[0002] 對睡眠中生命體徵的研究直接關係到對疾病的研究，因此成為醫學中比較關心的 話題。經調查發現睡眠中呼吸以及心跳的驟停已經不是個例，它極大地威脅著人們的身體 健康。儘早合理的診治，可提高患者的生活質量預防各種病發症的發生，明顯提高患者的存 活率。因此，對睡眠過程中體徵的監護是預防和診治疾病的首要步驟。
[0003] 傳統的睡眠結構測量技術（Rechtschaffen&Kales略寫R&K)是1968年由美國加 州大學腦研究所綜合總結各家經驗而提出的。它分析的數據來源由2路腦電、2路眼動電 和1路頦肌電組成，對這些數據經過綜合分析，獲得劃分為6期的睡眠結構。從以上簡述可 知，用R&K方法檢測睡眠結構，至少在被檢者頭部要粘貼10枚以上電極，會給被檢者帶來一 定的生理心理負荷，特別某些對入睡環境條件要求較高，較為敏感者來說這種負荷是相當 大的。因此R&K方法只適合那些特別容易入睡者（如患有較嚴重睡眠呼吸暫停症候群者）。 當然R&K方法更不適合職業作業安全所需的睡眠結構監測。
[0004] 實際上人身上的許多生理信號，如心動周期、呼吸波參數、體動參數、皮膚電阻、 體溫等，都會隨睡眠各期的周期性變化而呈現出相應的變化。因此世界各國的許多學者都 在致力於腦電以外的各種生理信號和睡眠結構變化之間耦合關係的研究。然而現有的技術 方案均未能將信號挖掘和信息融合相接合，從而無法準確地在睡眠生理信號提取潛在的有 用信息，不能提供完整可靠的睡眠中各種生理病例狀態變化信息。
[0005] 因此，針對相關技術中所存在的上述問題，目前尚未提出有效的解決方案。


【發明內容】

[0006] 為解決上述現有技術所存在的問題，本發明提出了一種生理信息採集和處理系 統，利用非接觸的途徑獲得勝利信號的變化情況，並在R&K方法對照下，總結出這些生理信 號在睡眠結構周期性變化中所具有的特徵和規律，獲得非接觸的睡眠結構測量技術，研究 出腦電以外的各種生理信號和睡眠結構變化之間耦合關係。
[0007] 本發明採用如下技術方案：一種生理信息採集和處理系統，包括：
[0008] 傳感器系統，用於在非接觸條件下檢測患者睡眠中的壓力測量信號；
[0009] 傳輸線路，用於將生理信號傳輸至信號處理電路；
[0010] 信號處理電路，用於分析所檢測的生理信號中的振動輸出，並將該信號分離為各 個獨立的生理信號；
[0011] 計算機主機，用於接收睡眠中得到的生理信號，並且：
[0012] 提取有用信息，並將這些信息，在預定義約束條件下整合成生理病例狀態變化信 息；以及
[0013] 基於所檢測的生理信號，按照預定義標準進行睡眠指標分析和睡眠等級評定。
[0014] 優選地，所述傳感器系統包括空氣床墊與空氣壓力傳感器，該空氣壓力傳感器感 測床墊的微弱壓力變化。
[0015] 優選地，所述生理信號包括脈搏波信號，呼吸波信號，打鼾信號，體動信號。
[0016] 優選地，所述傳感器系統還包括梳狀濾波器，用於利用帶通濾波模塊對傳感器輸 出的數據實施FFT處理，提取睡眠狀態下的各生理信號分量。
[0017] 優選地，所述計算機主機採取冗餘計算和可信度計算，以評價不同途徑所提取參 數的可靠性，選取可信度大於預定閾值的結果，用於睡眠結構分期。
[0018] 優選地，所述睡眠結構分期利用的參數包括：心動周期、呼吸周期、體動信息以及 在/離床信息；
[0019] 所述計算機主機基於大量數據，發現基於已得參數的睡眠結構相關規則，建立睡 眠分期知識規則庫；應用不確定推理理論，融合多參數信息，進行睡眠結構的分析推理。
[0020] 優選地，所述傳感器系統利用Active信號控制，消除周圍固有振動周波對睡眠中 生理信號的幹擾。
[0021] 優選地，當所述系統檢測到睡眠中出現心臟跳動異常時或呼吸停止時，系統自動 報警。
[0022] 相比於現有技術，本發明的技術方案的具有以下優點：
[0023] 1) "被動式"檢測，入睡時自動檢測開始，離床時數據自動傳輸。無需主動介入起 居信息的採集和傳輸，對被監測人生活無幹擾。
[0024] 2)異常告警，睡眠中心跳，呼吸，入離床異常時及時告警，並發送簡訊。
[0025] 3)遠程監護，基於實時檢測睡眠中心跳，呼吸，打軒，翻身等生理信息，進行科學解 析處理，顯示圖表分析結果。持續的檢測，可提供，周/月/年健康報告。藉助手機，電腦等 實時監護。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0026] 圖1是根據本發明實施例的生理信息採集和處理系統的模塊圖。
[0027] 圖2是根據本發明實施例的生理信號檢測流程示意圖。
[0028] 圖3是根據本發明實施例的睡眠等級推移示意圖。

【具體實施方式】
[0029] 下文與圖示本發明原理的附圖一起提供對本發明一個或者多個實施例的詳細描 述。結合這樣的實施例描述本發明，但是本發明不限於任何實施例。本發明的範圍僅由權 利要求書限定，並且本發明涵蓋諸多替代、修改和等同物。在下文描述中闡述諸多具體細節 以便提供對本發明的透徹理解。出於示例的目的而提供這些細節，並且無這些具體細節中 的一些或者所有細節也可以根據權利要求書實現本發明。
[0030] 睡眠中生理病理狀態的信號挖掘和信息融合技術具體內容是：在睡眠生理信號 提取潛在的有用信息，並將這些來自不同性質，不同類型，不同途徑的潛在信息，在一定的 約束條件下，經過相互補充和相互驗證，整合出比原來更為完整更為可靠的睡眠中各種生 理病例狀態變化信息。在腦電以外生理信號和睡眠結構變化之間的耦合關係找到之後，以 非接觸式、無幹擾狀態，獲得這些生理信號的技術方法便成為本發明的關鍵。例如通過對從 空氣床墊中獲取的心衝擊圖，呼吸運動和體動波形的分析，提取心動周期變異性、呼吸周期 變異性、呼吸波幅變異性，和體動信息，以及他們之間相互關係的信息，判斷睡眠結構；然後 通過呼吸暫停時心動周期，呼吸波形，心衝擊圖和體動變化的特點，辨識出是否存在呼吸暫 停，以及暫停是阻塞性的還是中樞性的，和是否存在用力呼吸型微覺醒等信息。
[0031] 總體上，本方面技術方案是以從專用傳感器採集的生理信息通過模擬濾波處理， 分離成端脈搏、呼吸、體動、打鼾信號，經過高速傅立葉變換，梳形濾波處理，以及演算來進 行睡眠狀態的判定。關鍵點之一在於如何從混雜的信號中正確地抽出生理信號。單純利用 軟體過濾（FFT演算）系統很難實現這一功能，並用適當的硬體模擬過濾，來提高S/N比。本 發明在此基礎上增加軟體判定，進一步提高精度。其中一個軟體應用的診斷方法是，通過將 並行的脈搏，呼吸，體動的信號加以分離，在單位時間內對於同一範圍量所發生回數進行排 列圖化，來求解它的包絡線，在一定概率範圍內抽出數據再度時間排序，確立睡眠狀態周期 性變化。這些數值處理統計計算方法，生理數據變化規律具有極其廣泛的應用。
[0032] 圖1是根據本發明實施例的生理信息採集和處理系統的結構圖。如圖1所示，本 發明提供的系統由空氣床墊、空氣壓力傳感器、傳輸線路、信號處理電路（5-lOHz陷波器、 帶通濾波器等）和計算機主機組成。計算機主機包括用於數據計算的32位處理器MPU，用 於存儲計算程序數據的只讀存儲器R0M，用於對用戶顯示處理結果的IXD顯示裝置，用於讀 寫運算前後的信號數據的內存SD卡，用於將信號發送至遠程端其它裝置的無線通訊模塊， 通信埠等。
[0033] 空氣床墊與空氣壓力傳感器一起構成一個對微弱壓力變化敏感的傳感器系統，在 睡眠中非接觸條件下檢測各種生理信號的測量。當心臟搏動、脈搏搏動和呼吸造成身體有 微小的振動時，微動敏感床墊會有相應的微弱變化輸出，由信號處理電路來進行處理。
[0034] 利用本文提出的算法將測量信號分離成脈搏波信號，呼吸波信號，打鼾信號，體動 信號，睡眠中心臟跳動過快慢或不規則節律時或呼吸出現停止時自動報警。同時，基於獲得 的脈搏波信號，呼吸波信號，體動信號進行睡眠指標分析，按照R&K標準進行睡眠等級的評 定。
[0035] 圖3是根據本發明實施例的睡眠等級推移曲線圖。從上往下依次為：根據睡眠信 號的睡眠等級；根據心脈信號的睡眠等級；睡眠時間關係函數確立的睡眠等級；考慮體動 影響確立的睡眠等級。
[0036] 這樣的結構設計具有安全、易維護的特點。設計床墊有多輸出的性能，其優點是： 提高檢測敏感度；並隱含一定的冗餘信號，利於後處理級進行可靠的參數提取和分析。
[0037] 本發明進一步對睡眠中生理病理狀態的信號進行挖掘和信息融合。其具體內容 是：在睡眠生理信號提取潛在的有用信息，並將這些來自不同性質，不同類型，不同途徑的 潛在信息，在一定的約束條件下，經過相互補充和相互驗證，整合出比原來更為完整更為可 靠的睡眠中各種生理病例狀態變化信息。
[0038] 1)生命參數的提取
[0039] 從傳感器系統得到的原始數據分離出心衝擊波、脈搏波和呼吸波，進而提取心動 周期和呼吸率等生命參數，這是整個準自然睡眠檢測技術的基礎和關鍵。原始信號特點受 個體形態、睡姿的影響大，具有模式變異、形態變化大的特點。其中的參數信息因而具有不 完全、模糊等特點，在後處理中為了克服以上因素，採取了冗餘計算，並設計可信度計算，用 以評價不同途徑所提取參數的可靠性，提取結果選取可信度較大者，並用於下一步的睡眠 結構分期。
[0040] 2)睡眠結構分期
[0041] 睡眠結構分期利用的參數包括：心動周期、呼吸周期、體動信息以及在/離床信 息。要解決的問題是如何通過這些參數獲得睡眠結構圖。本睡眠分期方法的實現運用了人 工智能的思想和理論。首先在考察大量數據的基礎上，發現和總結了大量的基於已得參數 的睡眠結構（專家用R&K方法分析所得）相關規則，建立了睡眠分期知識規則庫；應用人 工智能中的不確定推理理論，根據知識庫，科學地融合多參數信息，進行睡眠結構的分析推 理。
[0042] 本發明提出了心動周期與睡眠等級關係數學模型如下：
[0043] 中周波頻段心脈變動hu(t)，同頻段睡眠等級推移Sm(t)的時間差分方程式：
[0044]

【權利要求】
1. 一種生理信息採集和處理系統，其特徵在於，包括： 傳感器系統，用於在非接觸條件下檢測患者睡眠中的壓力測量信號； 傳輸線路，用於將生理信號傳輸至信號處理電路； 信號處理電路，用於分析所檢測的生理信號中的振動輸出，並將該信號分離為各個獨 立的生理信號； 計算機主機，用於接收睡眠中得到的生理信號，並且： 提取有用信息，並將這些信息在預定義約束條件下整合成生理病例狀態變化信息；以 及 基於所檢測的生理信號，按照預定義標準進行睡眠指標分析和睡眠等級評定。
2. 根據權利要求1所述的系統，其特徵在於，所述傳感器系統包括空氣床墊與空氣壓 力傳感器，該空氣壓力傳感器感測床墊的微弱壓力變化。
3. 根據權利要求2所述的系統，其特徵在於，所述生理信號包括脈搏波信號，呼吸波信 號，打軒信號，體動信號。
4. 根據權利要求3所述的系統，其特徵在於，所述系統還包括梳狀濾波器，用於利用帶 通濾波模塊對傳感器輸出的數據實施FFT處理，提取睡眠狀態下的各生理信號分量。
5. 根據權利要求4所述的系統，其特徵在於，所述計算機主機採取冗餘計算和可信度 計算，以評價不同途徑所提取參數的可靠性，選取可信度大於預定閾值的結果，用於睡眠結 構分期。
6. 根據權利要求5所述的系統，其特徵在於，所述睡眠結構分期利用的參數包括：心動 周期、呼吸周期、體動信息以及在/離床信息； 所述計算機主機基於大量數據，發現基於已得參數的睡眠結構相關規則，建立睡眠分 期知識規則庫；應用不確定推理理論，融合多參數信息，進行睡眠結構的分析推理。
7. 根據權利要求6所述的系統，其特徵在於，所述傳感器系統利用Active信號控制，消 除周圍固有振動周波對睡眠中生理信號的幹擾。
8. 根據權利要求7所述的系統，其特徵在於，當所述系統檢測到睡眠中出現心臟跳動 異常時或呼吸停止時，系統自動報警。
9. 根據權利要求6所述的系統，其特徵在於，心動周期與睡眠等級關係數學模型如下： 中周波頻段心脈變動hu(t)，中周波頻段睡眠等級推移Sm(t)的時間差分方程式：
其中an為差分方程式的分母係數（η為1至5之間的自然數） bm為差分方程式的分母係數
（m為1至5之間的自然數） 根據心脈變動推定連續睡眠等級的睡眠時間函數His (k):
其中Sh為連續睡眠變動幅度； 然後，求正規分布函數的最小值：
夜間各睡眠等級係數Wi w6 = 0. 102, w5 = 0. 161，w4 = 0. 132， w3 = 0. 472, w2 = 0. 089, wx = 0. 056, 計算連續睡眠等級向標準睡眠6等級變換的概率值：
其中i = 1，2,…6,1?表示各睡眠等級的平均值； σ i表不各睡眠等級的偏差； k表示連續睡眠等級； yi表示各個睡眠等級對應的概率值； 並且，所述睡眠階段和體動關係採用以下數學模型表示：
其中t表示時間； M (t)表示體動大小； Μ'（t)表示標準化體動大小 表示體動大小中，±位5個數值的平均值； Mnin表示體動大小中，下位5個數值的平均值； 根據測試者入床時和起床前清醒時M(t)的平均值Mo，M'（t)確定下面REM睡眠與覺 醒判斷指標Iwr : Iwr(t) =M，（t)/Mo 當Iwr(t) > 0· 87時，確定為覺醒， 當Iwr⑴蘭0.87時，確定為REM睡眠。
【文檔編號】A61B5/00GK104107037SQ201410336998
【公開日】2014年10月22日 申請日期:2014年7月15日 優先權日:2014年7月15日
【發明者】宋軍 申請人:北京博實聯創科技有限公司