基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统及方法，包括：呼吸参数采集模块，被配置为实时获取被测者睡眠过程中的呼吸参数数据；模拟量输出模块，被配置为根据获取到的呼吸参数数据是否属于正常范围，确定各呼吸参数对应的模拟量；打鼾状态判断因子模块，被配置为根据各呼吸参数的输出模拟量以及各呼吸参数对于判断打鼾状态的影响程度比例，确定打鼾状态判断因子；打鼾状态判断模块，被配置为根据打鼾状态判断因子与预设的标准因子进行比较的结果，判断是否处于打鼾状态。本发明专利技术有益效果：本发明专利技术综合考虑使用者睡眠时的呼吸频率、分钟通气量、潮气量等呼吸参数，不仅仅依靠单一参数，使得对于打鼾的判断更加准确。

【技术实现步骤摘要】
基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统
本专利技术涉及信号处理
，尤其涉及一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。轻度的打鼾是一种正常的生理现象，不影响人们的睡眠。而严重的鼾声是由于鼻呼吸所受的阻力过大而引起的，不仅会影响正常的睡眠，还会对患者的健康造成一定的影响，引发一些慢性疾病。目前用于监测打鼾的方法有许多种，包括鼾声强度监测、呼吸道振动监测、生物电阻抗技术等。基于鼾声强度的监测，大多依靠对音频信号的采集，将其与标准声音强度进行比较，从而对打鼾与否进行判断。但是该方法容易受到外界因素，例如被子的隔音效果、睡姿等影响，造成测量的不准确性。现有技术公开了一种基于对呼吸道振动的监测对打鼾进行判断的方法，利用振动传感器采集使用者下呼吸道的振动数据进行打鼾的判断。但是，这种方式可能会由于使用者在睡眠时的运动，导致振动传感器与呼吸道黏连的不紧密，从而造成诊断的不准确。普通的生物电阻抗技术，采用双频阻抗式呼吸监测系统，分别给电极加入相对高频和相对低频的恒定电流，在此基础上施加载波电压信号，通过对呼吸频率、呼吸深度等参数的测量，判断使用者是否打鼾。该方法虽然在一定程度上克服了运动带来的测量误差，但由于使用者的人体差异，对施加的恒定电流的频率范围难以把握，从而造成判断的失误。综上，现存的打鼾监测方法主要依据于某单一参数的测量，例如呼吸频率、鼾声强度等，缺乏准确性。并且在使用者睡眠的过程中，容易收到各种各样的外界环境的干扰，影响打鼾监测效果，给使用者带来不便。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提出了一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统，综合多种呼吸参数进行打鼾状态判断，使得打鼾监测效果更加准确。在一些实施方式中，采用如下技术方案：一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统，包括：呼吸参数采集模块，被配置为实时获取被测者睡眠过程中的呼吸参数数据；模拟量输出模块，被配置为根据获取到的呼吸参数数据是否属于正常范围，确定各呼吸参数对应的模拟量；打鼾状态判断因子模块，被配置为根据各呼吸参数的输出模拟量以及各呼吸参数对于判断打鼾状态的影响程度比例，确定打鼾状态判断因子；打鼾状态判断模块，被配置为根据打鼾状态判断因子与预设的标准因子进行比较的结果，判断是否处于打鼾状态。在另一些实施方式中，采用如下技术方案：一种终端设备，其包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如下过程：获取被测者睡眠过程中的呼吸参数数据；根据获取到的呼吸参数数据是否属于正常范围，确定各呼吸参数对应的模拟量；根据各呼吸参数的输出模拟量以及各呼吸参数对于判断打鼾状态的影响程度比例，确定打鼾状态判断因子；根据打鼾状态判断因子与预设的标准因子进行比较的结果，判断是否处于打鼾状态。在另一些实施方式中，采用如下技术方案：一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行如下过程：获取被测者睡眠过程中的呼吸参数数据；根据获取到的呼吸参数数据是否属于正常范围，确定各呼吸参数对应的模拟量；根据各呼吸参数的输出模拟量以及各呼吸参数对于判断打鼾状态的影响程度比例，确定打鼾状态判断因子；根据打鼾状态判断因子与预设的标准因子进行比较的结果，判断是否处于打鼾状态。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：(1)本专利技术综合考虑使用者睡眠时的呼吸频率、分钟通气量、潮气量等呼吸参数，不仅仅依靠单一参数，使得对于打鼾的判断更加准确。(2)本专利技术利用大量数据得到的各个参数对于诊断打鼾的影响程度比例，考虑各个参数的影响程度，从而对打鼾做出诊断。(3)本专利技术结合呼吸参量和打鼾诊断，对呼吸暂停进行检测，避免了外界因素的干扰，使得检测结果更加准确，从而保障使用者的睡眠安全与睡眠质量。本专利技术的附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明图1为本专利技术实施例中基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统工作过程示意图；图2为本专利技术实施例中确定各呼吸参数对于判断打鼾状态的影响程度比例的过程示意图。具体实施方式应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本专利技术使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。实施例一在一个或多个实施方式中，公开了一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统，参照图1，包括：呼吸参数采集模块，被配置为实时获取被测者睡眠过程中的呼吸参数数据；具体地，呼吸参数采集模块采用无创呼吸机，被测者在睡眠时佩戴无创呼吸机，通过无创呼吸机测量得到使用者睡眠时的呼吸频率、分钟通气量与潮气量。模拟量输出模块，被配置为根据获取到的呼吸参数数据是否属于正常范围，确定各呼吸参数对应的模拟量；具体地，模拟量输出模块的工作过程为：记录被测者的呼吸频率、分钟通气量与潮气量分别为a1、a2、a3；分别确定三个参量的正常范围分别为A1、A2、A3；将各呼吸参数输出的模拟量分别记为b1、b2、b3。本实施例中，结合现有的相关资料，确定A1为16～20次/分钟，A2为1500～2000ml，A3为900～1200ml。若则输出模拟量bi为0；若则输出模拟量bi为1。从而得到b1、b2、b3的值。打鼾状态判断因子模块，被配置为根据各呼吸参数的输出模拟量以及各呼吸参数对于判断打鼾状态的影响程度比例，确定打鼾状态判断因子；具体地，打鼾状态判断因子模块的工作过程为：计算各个呼吸参数的影响程度比例，主要依据随机森林算法。随机森林算法是指利用多棵树对样本数据进行训练、分类并预测的一种方法，它在对数据进行分类的同时，还可以给出各个变量的重要性评分，评估各个变量在分类中所起的作用，即影响程度比例。主要步骤如下：1)从医院获取大量实验数据，即打鼾者的呼吸频率、潮气量和分钟通气量。一名实验者在设定时间段内的呼吸频率、潮气量与分钟通气量参数为一组数据，设定数量的实验者形成多组数据。2)如附图2所示，对每一组数据按其特征进行分裂，直至该节点的所有训练样例都属于同一类，形成一颗决策树。图中m1代表呼吸频率本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统，其特征在于，包括：/n呼吸参数采集模块，被配置为实时获取被测者睡眠过程中的呼吸参数数据；/n模拟量输出模块，被配置为根据获取到的呼吸参数数据是否属于正常范围，确定各呼吸参数对应的模拟量；/n打鼾状态判断因子模块，被配置为根据各呼吸参数的输出模拟量以及各呼吸参数对于判断打鼾状态的影响程度比例，确定打鼾状态判断因子；/n打鼾状态判断模块，被配置为根据打鼾状态判断因子与预设的标准因子进行比较的结果，判断是否处于打鼾状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统，其特征在于，包括：
呼吸参数采集模块，被配置为实时获取被测者睡眠过程中的呼吸参数数据；
模拟量输出模块，被配置为根据获取到的呼吸参数数据是否属于正常范围，确定各呼吸参数对应的模拟量；
打鼾状态判断因子模块，被配置为根据各呼吸参数的输出模拟量以及各呼吸参数对于判断打鼾状态的影响程度比例，确定打鼾状态判断因子；
打鼾状态判断模块，被配置为根据打鼾状态判断因子与预设的标准因子进行比较的结果，判断是否处于打鼾状态。


2.如权利要求1所述的一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统，其特征在于，还包括：
打鼾状态监控模块，被配置为接收打鼾状态判断结果，并根据所述结果以及鼾声强度是否处于异常范围，判断被测者是否处于呼吸暂停状态，并进行报警。


3.如权利要求1所述的一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统，其特征在于，还包括：
睡眠报告生成模块，被配置为根据打鼾状态判断结果以及呼吸暂停状态判断结果，生成睡眠报告单。


4.如权利要求1所述的一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统，其特征在于，呼吸参数采集模块实时获取被测者睡眠过程中的呼吸参数数据，包括：呼吸频率、潮气量和分钟通气量。


5.如权利要求1所述的一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统，其特征在于，确定各呼吸参数对应的模拟量的过程包括：
确定各呼吸参数的是否处于正常范围，如果是，则模拟量输出为0；否则，模拟量输出为1。


6.如权利要求1所述的一种基于睡眠时呼吸参数的打鼾监测系统，其特征在于，打鼾状态判断因子模块确定打鼾状态判断因子的过程为：
确定各呼吸参数对于判断打鼾状态的影响程度比例；
求取各呼吸参数的输出模拟量与其对应的影响程度比例的乘积之和，得到打鼾状态判断因子。

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【专利技术属性】
技术研发人员：马德东，李玮，和茹欣，鹿洪秀，王凯悦，苏飞雁，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37