一种基于重力加速度的睡眠呼吸及睡姿的检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于重力加速度计的睡眠呼吸及睡姿的检测方法，通过三轴加速度传感器采集人体睡眠时腹部的加速度信号。通过X、Y、Z轴上加速度数值的大小，判定用户当前的睡姿；采集垂直于人体冠状面上加速度数据，对其进行平滑、低通滤波以及去积势处理，得到处理后的二次数据；通过对二次数据进行上升沿和下降沿的判断，来确定数据的最值大小，并根据最值之间的时间间隔，来确定最终的呼吸次数，进而达到睡眠呼吸的检测。本发明专利技术不需要借助其他特殊设备，也不需要用户具备相关的专业知识，就能对用户睡眠过程中的呼吸和睡姿进行检测，测量结果具有较高的参考价值，适用于家庭、养老院等场所进行日常的健康监护。

A Sleep Breathing and Sleeping Posture Detection Method Based on Gravity Acceleration

The invention provides a method for detecting sleep breathing and sleeping posture based on a gravity accelerometer, and collects abdominal acceleration signals during human sleep through a three-axis accelerometer. The current sleeping posture of the user is determined by the magnitude of the acceleration values on X, Y and Z axes; the acceleration data perpendicular to the coronal plane of the human body is collected and processed by smoothing, low-pass filtering and de-product potential to obtain the second data after processing; the maximum value of the data is determined by judging the rising and falling edges of the second data, and according to the time interval between the maximum values. To determine the final number of breaths, and then to achieve the detection of sleep breathing. The invention can detect the breathing and sleeping posture of the user during sleep without the help of other special equipment or the relevant professional knowledge of the user. The measurement results have high reference value and are suitable for daily health monitoring in family, nursing home and other places.

【技术实现步骤摘要】
一种基于重力加速度的睡眠呼吸及睡姿的检测方法
本专利技术属于健康检测领域，涉及一种基于重力加速度计的睡眠呼吸及睡姿的检测方法。
技术介绍
睡眠质量的好坏对人体健康有着很大影响，良好的睡眠质量是人们健康生活的重要基础。由于社会节奏的加快，人们普遍都面临着就业、学业等压力，再加上自身不重视睡眠健康的重要性，不能进行合理的休息，进而导致睡眠障碍疾病。目前，睡眠障碍已成为影响人们身心健康、工作效率和生活质量的重要因素。睡眠障碍常见的有失眠、打鼾以及睡眠呼吸暂停综合征(SAS)等病症，其中睡眠呼吸暂停综合征易导致缺氧，严重的可导致猝死。目前临床上对于睡眠呼吸监测受到设备、人力等条件的限制，不能满足众多呼吸障碍患者的需求。随着穿戴式医疗设备的发展，特别是运动传感器(加速度、陀螺仪)的加入，使得穿戴式设备能够及时地监测用户的运动信号。通过对运动信号进行参数提取，并进行分析，就可以判断用户的运动状态及状态的变化。通过可穿戴设备的应用，使得睡眠呼吸及睡姿的检测成为可能。
技术实现思路
本专利技术在原有技术的基础上进行发展，提供一种睡眠呼吸及睡姿检测方法，以适合应用在穿戴式设备上，减少测量环境及设备的限制，减少用户对专业知识的依赖，增加睡眠呼吸及睡姿检测的准确性。为实现上述目的，本专利技术基于位于腹部三轴加速度信号，采用如下技术方案，具体包括以下步骤：步骤1、睡眠过程中三轴加速度数据采集并进行信号预处理；步骤2、对预处理后的加速度数据进行分析，判断用户当前睡姿；步骤3、以垂直人体冠状面方向的加速度数据作为信号输入，进行二次处理；步骤4、对二次处理后的数据进行呼吸检测，判断用户呼吸情况。所述步骤1包括，1.1采集睡眠过程中三轴重力加速度数据，加速度采样频率要求50Hz以上。1.2对加速度信号进行移动平均滤波器处理，给出移动平均滤波器的数学表达式：其中，S是信号输出，xn为当前输入值，N为移动平均滤波器处理的数据窗长度。所述步骤2包括，2.1人体睡眠时的姿态分为：仰卧、左侧卧、右侧卧、俯卧。2.2用户使用穿戴式设备时，三轴加速度方向是固定的。以垂直人体横断面向上(靠近头部)为X轴正方向，以垂直人体矢状面向左(靠近左手)为Y轴正方向，以垂直人体冠状面向前(靠近腹部)为Z轴正方向。2.3将三轴加速度数值与表1进行比较，判断用户当前睡姿。表1人体睡姿与三轴加速度数值之间关系表注：Y为三轴加速度计测得Y轴数据，Z为三轴加速度计测得中Z轴数据。加速度G≈9.8m/s2所述步骤3包括，3.1选取垂直人体冠状面方向的加速度数据作为信号输入；3.2对加速度数据进行处理，去除重力加速度的影响；数学表达式：其中1≤m≤M，M为加速度数据长度，xm为当前输入值，Xm为输出值；3.3构建0.2～0.5Hz的低通滤波器，去除指定频率外的其他干扰。所述步骤4包括，4.1确定判断阈值，数学表达式：式中Nmin和Nmax分别为二次处理后加速度数据的最大值和最小值。4.2根据加速度数据的采样频率，确定判断的数据步长L，L的长度应为采样频率的3倍及以上。4.3基于加速度数据序列，检测呼吸频率，详细步骤见图2说明。由于采用了上述技术方案，本专利技术具有如下的优点：本专利技术所述方法可应用在穿戴式设备上，极大的克服了呼吸检测所需要的环境、设备等因素影响，同时不需要用户具备专业知识和技能，测量结果误差率低(小于5％)，具有较高的参考价值，适用于家庭、养老院等场所进行日常健康监护。附图说明图1为本专利技术的流程图；图2为呼吸检测流程图。具体实施方式为了使专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本专利技术做进一步的说明。应当理解，此处所描述的具体实施方法仅仅是用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。重力加速度可以直接反映人体在呼吸运动过程中的胸腹部的变化以及睡姿等状态，通过加速度数据来进行睡姿和呼吸检测，减少检测条件的限制，其分析结果对于健康监护有着较高的参考价值。本专利技术进行睡眠呼吸及睡姿的检测的流程图如图1所示，包括以下步骤：步骤1，睡眠过程中三轴加速度数据采集并进行信号预处理。本步骤中所采用的是用户在平坦床面睡眠时的三轴加速度数据，采样频率要求不低于50Hz。采集睡眠过程中的三轴重力加速度数据，对加速度信号进行移动平均滤波器处理，移动平均滤波器的数学表达式：其中，S是信号输出，xn为当前输入值，N为移动平均滤波器处理的数据窗长度，在本专利技术中，N＝30。步骤2，对预处理后的加速度数据进行分析，判断用户当前睡姿。2.1将人体睡眠时的姿态分为：仰卧、左侧卧、右侧卧、俯卧。2.2用户使用穿戴式设备时，三轴加速度方向是固定的。以垂直人体横断面向上(靠近头部)为X轴正方向，以垂直人体矢状面向左(靠近左手)为Y轴正方向，以垂直人体冠状面向前(靠近腹部)为Z轴正方向。2.3将三轴加速度数值与表1进行比较，判断用户当前睡姿。表1人体睡姿与三轴加速度数值之间关系表注：Y为三轴加速度计测得Y轴数据，Z为三轴加速度计测得中Z轴数据。加速度G≈9.8m/s2步骤3，以垂直人体冠状面方向的加速度数据作为信号输入，进行二次处理；3.1选取垂直人体冠状面方向的加速度数据作为信号输入，经研究发现，垂直于人体冠状面方向的加速度对于呼吸运动的反应效果好，便于呼吸检测。3.2对加速度数据进行处理，去除重力加速度的影响。数学表达式：其中1≤m≤M，M为加速度数据长度，xm为当前输入值，Xm为输出值。本步骤主要是用来去除地球重力对于加速度数据的影响。3.3构建0.2～0.5Hz的低通滤波器，去除指定频率外的其他干扰。人体正常的呼吸频率在每分钟16至20次，通过低通滤波器之后，去除了干扰噪声(心跳、肢体运动等)的影响。使得呼吸检测的准确性更好。步骤4，对二次处理后的数据进行呼吸检测，判断用户呼吸情况。4.1确定判断阈值，数学表达式：式中Nmin和Nmax分别为二次处理后加速度数据的最大值和最小值。4.2根据加速度数据的采样频率(不低于50Hz)，确定判断的数据步长L，L的长度应为采样频率的3倍以上。在本研究中，步长L设定为175个点。4.3基于加速度数据序列，检测睡眠呼吸，详细步骤见图2说明。本专利技术进行睡眠呼吸的检测流程图如图2所示，包括以下步骤：步骤1)，根据加速度数据及其采样频率，确定阈值T和判断步长L。步骤2)，从当前数据点X(i)开始计算，i为数据点位置坐标。判断数据点是否满足X(i)<T且X(i+L)>T的条件，如果满足条件，则表明数据有一个上升沿，如果不满足，则逐次判断下面的数据点，直至判断出上升沿的出现；上升沿出现后，判断下面的数据点是否满足X(i)>T且X(i+L)<T的条件，如果满足条件，则表明有一个下降沿，如果不满足，则逐次判断下面的数据点，直至判断出下降沿的出现。步骤3，求加速度序列上升沿与其邻近的下降沿之间的最大值，记录其时间和位置。求该最大值与上一个最大值之间的时间间隔，如果小于2.5秒，则继续找下一个下降沿，直至找到的最大值间隔与上一个最大值之间的时间间隔大于2.5秒；如果大于2.5秒，则把这个最大值记为一次呼吸，并记录其时间和位置。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于重力加速度计的睡眠呼吸及睡姿的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、睡眠过程中三轴加速度数据采集并进行信号预处理；步骤2、对预处理后的加速度数据进行分析，判断用户当前睡姿；步骤3、以垂直人体冠状面方向的加速度数据作为信号输入，进行二次处理；步骤4、对二次处理后的数据进行呼吸检测，判断用户呼吸情况。

【技术特征摘要】
1.一种基于重力加速度计的睡眠呼吸及睡姿的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、睡眠过程中三轴加速度数据采集并进行信号预处理；步骤2、对预处理后的加速度数据进行分析，判断用户当前睡姿；步骤3、以垂直人体冠状面方向的加速度数据作为信号输入，进行二次处理；步骤4、对二次处理后的数据进行呼吸检测，判断用户呼吸情况。2.如权利要求1所述的基于重力加速度计的睡眠呼吸及睡姿的检测方法，其特征在于，所述步骤1包括，1.1采集睡眠过程中三轴重力加速度数据，加速度采样频率要求50Hz以上；1.2对加速度信号进行移动平均滤波器处理，给出移动平均滤波器的数学表达式：其中，S是信号输出，xn为当前输入值，N为移动平均滤波器处理的数据窗长度。3.如权利要求1所述的基于重力加速度计的睡眠呼吸及睡姿的检测方法，其特征在于，所述步骤2包括，2.1人体睡眠时的姿态分为：仰卧、左侧卧、右侧卧、俯卧；2.2用户使用穿戴式设备时，三轴加速度方向是固定的；以垂直人体横断面向上为X轴正方向，以垂直人体矢状面向左为Y轴正方向，以垂直人体冠状面向前为Z轴正方向；2.3将三轴加速度数值与表1进行比较，判断用户当前睡姿；表1人体睡姿与三轴加速度数值之间关系表其中Y为三轴加速度计测得Y轴数据，Z为三轴加速度计测得Z轴数据，G≈9.8m/s2。4.如权利要求1所述的基于重力加速度计的睡眠呼吸及睡姿的检测方法，其特征在于，步骤3具体包括：3.1选取垂直人体冠状面方向的加速度数据作为信号输入；3.2对加速度数据进行处理，去除重力加速度的影响；数学表达式：其中1≤...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴水才，刘永凯，史文飞，孙珅，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：北京,11