一种不宁腿综合症的早期检测方法技术

一种不宁腿综合症的早期检测方法，在床板背面设置至少一个检测单元对受试者在睡眠过程中的下肢运动进行实时检测，三轴加速度传感器采集受试者下肢体动信号传送给系统控制与信号处理模块进行预处理，将三轴加速度信号合成为一维合加速度信号，再通过滑窗操作，从中截取长度为2秒的一维合加速度信号序列，去除该序列中的初始状态的重力加速度，计算一维合加速度信号序列的平均振动能量，若该能量大于所设定阈值，则认为该信号序列对应的2秒时段内发生下肢体动，将其发生时间通过通讯模块传输至上位机，在上位机程序中计算下肢体动的在定义睡眠时段内的发生频率，通过对照诊断指标，判断此睡眠时段内下肢体动是否属于不宁腿综合症早期症状。

An Early Detection Method for Restless Leg Syndrome

An early detection method for restless legs syndrome is presented. At least one detection unit is set on the back of the bed to detect the lower limb movement during sleep. The three-axis accelerometer collects the lower limb motion signals of the subjects and transmits them to the system control and signal processing module for pretreatment. The three-axis accelerometer signals are synthesized into one-dimensional combined acceleration signals and then slipped through them. In the window operation, the 1-D combined acceleration signal sequence with length of 2 seconds is intercepted, the initial gravitational acceleration in the sequence is removed, and the average vibration energy of the 1-D combined acceleration signal sequence is calculated. If the energy is larger than the threshold set, the lower limb motion occurs in the corresponding 2 seconds of the signal sequence, and the time of the occurrence is transmitted to the upper computer through the communication module. The frequency of lower limb movement in defined sleep period was calculated in the upper computer program. By comparing the diagnostic indicators, the early symptoms of restless legs syndrome were judged whether the lower limb movement in this sleep period belonged to restless legs syndrome.

【技术实现步骤摘要】
一种不宁腿综合症的早期检测方法
本专利技术涉及睡眠运动障碍疾病的临床检测方法，尤其涉及一种不宁腿综合症的早期检测方法，检测过程中，检测设备不与被检测者接触，可用于智能家居、体感网、疾病预防与诊断等领域。
技术介绍
睡眠体动障碍是一大类睡眠疾病，其中，夜间腿痉挛和不宁腿综合症是发病率较高的两类睡眠运动障碍疾病。不宁腿综合症患者同时出现睡眠潜伏期延长、夜间觉醒次数增多和睡眠效率下降等症状，严重危害睡眠质量。不宁腿综合症的临床表现为下肢出现难以名状的不适感，类似痒、虫爬感，少数有疼痛和肌肉痉挛，患者会出现强烈的活动下肢的愿望。80％的患者同时伴有周期性肢动，即在睡眠过程中出现肢体不自主运动，呈周期性反复的刻板动作。根据国际不宁腿综合症强化治疗组于2003年提出的诊断标准，只要在睡眠期间检测到下肢出现不自觉周期性肢动，则认为符合不宁腿综合症的临床表现。目前采用的多导睡眠监测、视频监测和贴身佩戴传感器等方法都或多或少给使用者带来心理、生理上的压力，直接影响了使用者的睡眠质量。因此，设计一种在生理与心理层面上都不妨碍患者睡眠，并能够对患者睡眠过程中的下肢运动进行实时检测，从而设计一种不宁腿综合症的早期诊断设备是十分必要的。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种不宁腿综合症的早期诊断设备，该设备在运行时，能够识别睡眠期间的周期性下肢体动，且使用者不会感觉到设备的运行。实现本专利技术目的所采用的技术方案如下：一种不宁腿综合症的早期检测方法，其特征在于，设置安装在床板背面的至少一个检测单元对受试者在睡眠过程中的下肢运动次数和时间分布进行实时检测，检测单元包括与床板背面安装固定的基座和电路部分，采用一个检测单元时，该检测单元定义为主检测单元，主检测单元的固定位置与人体下肢区对应，主检测单元的电路部分包括加速度传感器模块、系统控制与信号处理模块、通讯模块和电源模块，加速度传感器模块与系统控制与信号处理模块双向交互连接，系统控制与信号处理模块与通讯模块双向交互连接，电源模块向各模块供电；在系统预定义的睡眠时段内，加速度传感器模块中的三轴加速度传感器采集受试者下肢体动信号，将采集到的下肢体动信号传送给系统控制与信号处理模块，系统控制与信号处理模块对采集到的下肢体动信号进行预处理，首先将三轴加速度信号合成为一维合加速度信号，再通过滑窗操作，从一维合加速度信号中截取长度为2秒的一维合加速度信号序列，然后去除该序列中的初始状态的重力加速度，计算去除重力加速度后的一维合加速度信号序列的平均振动能量，若该能量大于所设定阈值，则认为该信号序列对应的2秒时段内发生下肢体动，将对应的下肢体动发生时间通过通讯模块传输至上位机，最后，系统在上位机程序中计算下肢体动的在定义睡眠时段内的发生频率，即单位时间内发生的下肢体动次数，通过对照单检测单元的诊断指标，来判断此睡眠时段内下肢体动是否属于不宁腿综合症早期症状，判断结果经通讯模块传送给上位机，系统控制与信号处理模块也通过通讯模块接收上位机发送的控制、同步命令，包括修改预定义的睡眠时段或经由上位机自定义控制而随时开启、结束一个睡眠时段。所述系统控制与信号处理模块对三轴加速度传感器采集到的下肢体动信号进行预处理及有效下肢体动识别的具体步骤如下：1)首先用公式(1)将三轴加速度信号进行合成，得到一维合加速度信号：其中,a代表一维合加速度，ax代表一维合加速度中x轴加速度分量，ay代表一维合加速度中y轴加速度分量，az代表一维合加速度中z轴加速度分量；2)设置宽为2s的矩形窗对上述一维合加速度信号进行滑窗截取，设采样率为H次/秒，H≥50，则得到一个长度为2H的一维合加速度信号序列，为了消除硬件设备初始状态差异的影响，去除一维合加速度序列中的重力加速度，采用一维合加速度信号序列的平均值近似估计重力加速度，使用公式(2)去除该一维合加速度信号序列均值，实现原始一维合加速度信号序列的中心化处理：其中，an代表原始一维合加速度信号序列中第n个数据；代表中心化一维合加速度信号序列中第n个数据；3)为提高系统效率，只对包含有效动作的一维合加速度信号序列进行分类识别，采用公式(3)计算中心化一维合加速度信号序列平均能量：其中，代表中心化一维合加速度信号序列的平均能量；4)采用阈值法确定有效运动时段，当某中心化一维合加速度信号序列能量超过预设阈值时，判定该信号序列对应时间段为有效运动时间段；阈值设置方法：在安装好检测单元后，首先采集一组空床信号进行系统校准，系统使用上述方法进行数据预处理，并计算空床中心化一维合加速度信号序列的平均能量，阈值被设置为该能量的3倍，用于有效体动判断；5)单检测单元的检测指标为：以下肢体动频率评估周期性肢动指数，即每小时下肢活动次数，大于5次认为符合不宁腿综合症早期症状，其中，轻度症状5-24次，中度症状25-49次，重度症状≥50次；6)主检测单元通过通讯模块将处理后的预定义或自定义的睡眠时段内每次运动时间段的中心化一维合加速度信号序列及其对应时间传至上位机实现睡眠体动数据的收集和存储，并计算系统定义各睡眠时段内体动发生频率，如果最终检测到的下肢体动发生频率符合单检测单元诊断指标的不宁腿综合症症状，在整晚检测完成后，在手机上检测报警。所述检测单元除一个主检测单元外，还设置两个从检测单元，主检测单元安装在与人体上半身对应位置，两个从检测单元分别安装在与人体下肢对应位置，从检测单元的电路部分包括与主检测单元相同的加速度传感器模块、通讯模块和电源模块，在预定义或自定义的睡眠时段内，从检测单元依据主检测单元发送的同步指令、控制命令，实时采集人体运动的加速度信号，主检测单元除了自身加速度传感器模块采集信号之外，还接收两个从检测单元带有时间同步信息的三轴加速度数据，三个检测单元加速度传感器采样率相同，主检测单元系统控制与信号处理模块首先对1个主检测单元和2个从检测单元的三通道时间同步数据分别进行预处理，方法步骤同单个检测单元，再将三通道时间同步的中心化一维合加速度信号序列按照系统预定义的三个检测单元之间的固定顺序进行拼接，三个检测单元的三轴加速度传感器采样率均为H次/秒，H≥50，则得到长度为6H的拼接后的中心化一维合加速度信号序列，并使用公式(4)计算该信号序列的平均能量：其中，代表该拼接后的中心化一维合加速度信号序列的平均能量；代表拼接后的中心化一维合加速度信号序列中第n个数据，若计算得该信号序列平均能量大于设定阈值，则认为该信号序列包含有效运动，阈值设定方法：首先计算空床时期的拼接后中心化一维合加速度信号序列的平均能量，再将阈值设定为该平均能量的2.5倍，然后将包含有效运动的拼接后的中心化一维合加速度信号序列和该序列对应的时间数据通过通讯模块传输至上位机，在上位机中基于深度学习来进一步分类识别睡眠中的具体7种体动类型：下肢活动、上肢活动、坐起、躺下、翻身、离床和其它，然后，记录各类型体动发生时间，并分别计算在系统定义各睡眠时段内各类动作的发生频率，最后，系统通过对照多检测单元诊断指标，来判断此睡眠时段内睡眠体动是否属于不宁腿综合症早期症状，在手机上进行检测报警。多检测单元检测指标为：以“下肢活动”类发生频率评估周期性肢动指数，即每小时下肢活动次数，大于5次认为符合不宁腿综合症早期症状，其中，轻度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种不宁腿综合症的早期检测方法，其特征在于，设置安装在床板背面的至少一个检测单元对受试者在睡眠过程中的下肢运动次数和时间分布进行实时检测，检测单元包括与床板背面安装固定的基座和电路部分，采用一个检测单元时，该检测单元定义为主检测单元，主检测单元的固定位置与人体下肢区对应，主检测单元的电路部分包括加速度传感器模块、系统控制与信号处理模块、通讯模块和电源模块，加速度传感器模块与系统控制与信号处理模块双向交互连接，系统控制与信号处理模块与通讯模块双向交互连接，电源模块向各模块供电；在系统预定义的睡眠时段内，加速度传感器模块中的三轴加速度传感器采集受试者下肢体动信号，将采集到的下肢体动信号传送给系统控制与信号处理模块，系统控制与信号处理模块对采集到的下肢体动信号进行预处理，首先将三轴加速度信号合成为一维合加速度信号，再通过滑窗操作，从一维合加速度信号中截取长度为2秒的一维合加速度信号序列，然后去除该序列中的初始状态的重力加速度，计算去除重力加速度后的一维合加速度信号序列的平均振动能量，若该能量大于所设定阈值，则认为该信号序列对应的2秒时段内发生下肢体动，将对应的下肢体动发生时间通过通讯模块传输至上位机，最后，系统在上位机程序中计算下肢体动的在定义睡眠时段内的发生频率，即单位时间内发生的下肢体动次数，通过对照单检测单元的诊断指标，来判断此睡眠时段内下肢体动是否属于不宁腿综合症早期症状，判断结果经通讯模块传送给上位机，系统控制与信号处理模块也通过通讯模块接收上位机发送的控制、同步命令，包括修改预定义的睡眠时段或经由上位机自定义控制而随时开启、结束一个睡眠时段。...

【技术特征摘要】
1.一种不宁腿综合症的早期检测方法，其特征在于，设置安装在床板背面的至少一个检测单元对受试者在睡眠过程中的下肢运动次数和时间分布进行实时检测，检测单元包括与床板背面安装固定的基座和电路部分，采用一个检测单元时，该检测单元定义为主检测单元，主检测单元的固定位置与人体下肢区对应，主检测单元的电路部分包括加速度传感器模块、系统控制与信号处理模块、通讯模块和电源模块，加速度传感器模块与系统控制与信号处理模块双向交互连接，系统控制与信号处理模块与通讯模块双向交互连接，电源模块向各模块供电；在系统预定义的睡眠时段内，加速度传感器模块中的三轴加速度传感器采集受试者下肢体动信号，将采集到的下肢体动信号传送给系统控制与信号处理模块，系统控制与信号处理模块对采集到的下肢体动信号进行预处理，首先将三轴加速度信号合成为一维合加速度信号，再通过滑窗操作，从一维合加速度信号中截取长度为2秒的一维合加速度信号序列，然后去除该序列中的初始状态的重力加速度，计算去除重力加速度后的一维合加速度信号序列的平均振动能量，若该能量大于所设定阈值，则认为该信号序列对应的2秒时段内发生下肢体动，将对应的下肢体动发生时间通过通讯模块传输至上位机，最后，系统在上位机程序中计算下肢体动的在定义睡眠时段内的发生频率，即单位时间内发生的下肢体动次数，通过对照单检测单元的诊断指标，来判断此睡眠时段内下肢体动是否属于不宁腿综合症早期症状，判断结果经通讯模块传送给上位机，系统控制与信号处理模块也通过通讯模块接收上位机发送的控制、同步命令，包括修改预定义的睡眠时段或经由上位机自定义控制而随时开启、结束一个睡眠时段。2.根据权利要求1所述的不宁腿综合症的早期检测方法，其特征在于，所述系统控制与信号处理模块对三轴加速度传感器采集到的下肢体动信号进行预处理及有效下肢体动识别的具体步骤如下：1)首先用公式(1)将三轴加速度信号进行合成，得到一维合加速度信号：其中,a代表一维合加速度，ax代表一维合加速度中x轴加速度分量，ay代表一维合加速度中y轴加速度分量，az代表一维合加速度中z轴加速度分量；2)设置宽为2s的矩形窗对上述一维合加速度信号进行滑窗截取，设采样率为H次/秒，H≥50，得到一个长度为2H的一维合加速度信号序列，为了消除硬件设备初始状态差异的影响，去除一维合加速度序列中的重力加速度，采用一维合加速度信号序列的平均值近似估计重力加速度，使用公式(2)去除该一维合加速度信号序列的平均值，实现原始一维合加速度信号序列的中心化处理：其中，an代表原始一维合加速度信号序列中第n个数据；代表中心化一维合加速度信号序列中第n个数据；3)为提高系统效率，只对包含有效动作的一维合加速度信号序列进行分类识别，采用公式(3)计算中心化一维合加速度信号序列平均能量：其中，代表中心化一维合加速度信号序列的平均能量；4)采用阈值法确定有效运动时段，当某中心化一维合加速度信号序列能量超过预设阈值时，判定该信号序列对应时间段为有效运动时间段；阈值设置方法：在安装好检测单元后，首先采集一组空床信号进行系统校准，系统使用上述方法进行数据预处理，并计算空床中心化一维合加速度信号序列的平均能量，阈值被设置为该能量的3倍，用于有效体动判断；5)单检测单元的检测指标为：以下肢体动频率评估周期性肢动指数，即每小时下肢活动次数，大于5次认为符合不宁腿综合症早期症状，其中，轻度症状5-24次...

【专利技术属性】
技术研发人员：周平，黄罗杰，赵庆贤，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32