基于实时心冲击信号的呼吸暂停检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于实时心冲击信号的呼吸暂停检测方法及系统。其中呼吸暂停检测方法包括：采集实时BCG数据；每次取长度大于一个呼吸周期的实时BCG数据进行处理，得到一定长度的呼吸波形数据和心率波形数据并缓存；计算心率波形数据的离散度，同时对所述呼吸波形数据的信号特征进行多维度处理分析得到相应的信号特征；当所述心率波形数据的离散度以及所述呼吸波形数据的各维度处理分析的信号特征均符合呼吸暂停条件，则判定当前检测对象为呼吸暂停。本发明专利技术对呼吸暂停事件判断十分准确。

【技术实现步骤摘要】
基于实时心冲击信号的呼吸暂停检测方法及系统
本专利技术涉及信号检测方法及设备，尤其涉及用于检测呼吸是暂停还是正常的检测方法及设备。
技术介绍
呼吸暂停是指自主呼吸停止，常为暂时性或自限性，大多数病例是致命的，需要紧急治疗。导致呼吸暂停最常见的便是打呼噜，它是睡眠呼吸暂停综合症这一疾病的主要表现，呼吸暂停综合症就是响亮地鼾声突然中断，患者强力呼吸但不起作用，完全呼吸不了，几秒甚至几十秒钟后患者醒来，大声喘息，气道被迫开放，然后继续呼吸。睡眠呼吸暂停综合症有一定的危害性，此类患者在睡梦中打呼噜、张口呼吸、频繁呼吸停止，它会导致睡眠中反复憋醒、睡醒后头疼、血压升高；夜间心绞痛、心律紊乱；睡觉不解乏、白天困倦、嗜睡；记忆减退、反应迟钝、工作能力降低等，不但影响生活，部分患者还会引起突发脑血管意外的可能。临床上常用多导睡眠仪（polysomnography,PSG）进行睡眠监测，但其操作复杂、成本高且影响睡眠。目前主流研究方向还有非接触式心冲击（Ballistocardiography,BCG）信号的睡眠监测，BCG信号源于心脏泵血引起血液在大血管中的流动，与人体紧密接触的支撑物体上形成冲击力，通过非直接接触身体的高灵敏压电薄膜（PVDF）传感器采集微弱震动信号，可以提取心搏、呼吸、体动等生理参数。现有的基于心冲击信号检测呼吸暂停事件检测方法都是通过采集大量的训练数据之后，利用神经网络通过机器学习方式对BCG信号特征进行分类，以此来达到检测呼吸暂停事件，由于现有技术基于心冲击信号检测呼吸暂停事件检测方法需要大量人工收集并提取BCG中的呼吸暂停特征信号及非呼吸暂停特信号进行神经网络模型训练，其操作繁琐，人力投入要求大，且训练模型容易受特征提取算法影响导致分类结果的准确性。同时也导致了对算力要求高，一般会引入大量矩阵运算及大量递归操作等复杂运算，因此对硬件设备需求比较高，在一般应用场景上实现起来难度相当高。因此，基于上述技术背景，如何提供一种准确率高的呼吸暂停检测方法是业界亟待解决的技术问题。
技术实现思路
为了解决现有技术中检测呼吸暂停事件的准确性不高的技术问题，本专利技术提出了一种基于实时心冲击信号的呼吸暂停检测方法及系统。本专利技术提出的呼吸暂停检测方法，包括步骤：采集实时BCG数据；每次取长度大于一个呼吸周期的实时BCG数据进行处理，得到一定长度的呼吸波形数据和心率波形数据并缓存；计算心率波形数据的离散度，同时对所述呼吸波形数据的信号特征进行多维度处理分析得到相应的信号特征；当所述心率波形数据的离散度以及所述呼吸波形数据的各维度处理分析的信号特征均符合呼吸暂停条件，则判定当前检测对象为呼吸暂停。进一步，对所述呼吸波形数据的信号特征进行多维度处理分析得到相应的信号特征具体包括：计算呼吸波形数据的离散度；对呼吸波形数据进行算数平均数计算，得到均值；对呼吸波形数据做基于第一点数的平滑滤波处理，提取出平滑呼吸波形数据；对呼吸波形数据做基于第二点数的平滑滤波处理，提取出呼吸信号的整体变化趋势数据；计算平滑呼吸波形数据减去呼吸信号的整体变化趋势数据的第一差值数据，以及呼吸信号的整体变化趋势数据减去均值的第二差值数据；记录第一差值数据每次从负值变化到正值时在第一差值数据中的位置，统计每两个相邻位置中后一个第一差值与前一个第一差值相减得到的数值小于阈值的第一次数；记录第二差值数据每次从负值变化到正值时在第二差值数据中的位置，统计每两个相邻位置中后一个第二差值与前一个第二差值相减得到的数值大于阈值的第二次数；所述第一次数和第二次数为不同维度的信号特征。进一步，当第一点数或第二点数为奇数时，采用公式对呼吸波形数据进行平滑滤波处理，当第一点数或第二点数为偶数时，采用公式对呼吸波形数据进行平滑滤波处理，所述X[i]为平滑呼吸波形数据或呼吸信号的整体变化趋势数据，所述n为一定长度的呼吸波形数据的总点数，所述i为点数的索引，所述j为平滑滤波处理的起始值。进一步，所述第一次数符合呼吸暂停条件具体为所述第一次数vCount1满足公式vCount1>Br(max)*L/(60*Fs)，所述第二次数符合呼吸暂停条件具体为第二次数vCount2满足公式vCount2<Br(min)*L/(60*Fs)；其中，Br(max)为人体呼吸频率最大值，L为呼吸波形数据的长度，Fs为实时BCG信号的采样率。进一步，所述阈值具体通过公式Vm=（60）/Br(max)*Fs计算得到，所述Vm为阈值，Br(max)为人体呼吸频率最大值，Fs为实时BCG信号的采样率。进一步，所述呼吸波形数据和心率波形数据具体通过以下步骤得到：以正常呼吸的呼吸最低频率和呼吸最高频率作为数字带通滤波器的带通滤波截止频率点来构建呼吸数据带通滤波器，通过将所述实时BCG数据输入至所述呼吸数据带通滤波器得到所述呼吸波形数据并存入缓存；以正常心率的心率最低频率和心率最高频率作为数字带通滤波器的带通滤波截止频率点来构建心率数据带通滤波器，通过将所述实时BCG数据输入至所述心率数据带通滤波器得到所述心率波形数据并存入缓存。进一步，通过对所述呼吸波形数据和心率波形数据分别进行平均差处理，根据所述呼吸波形数据和心率波形数据的平均差计算得到所述心率波形数据和呼吸波形数据的离散度。进一步，所述心率波形数据的离散度符合呼吸暂停条件具体为所述心率波形数据的离散度大于空带状态下的最小心率离散度值；所述呼吸波形数据的离散度符合呼吸暂停条件具体为所述呼吸波形数据的离散度小于呼吸停止状态下的最大呼吸离散度值。本专利技术提出的呼吸暂停检测设备，采用上述技术方案所述的呼吸暂停检测方法对呼吸暂停进行检测。该呼吸暂停检测设备包括：数据采集模块，用于采集实时BCG数据；数据预处理模块，用于提取呼吸波形数据和心率波形数据并缓存；心率数据分析处理模块，用于计算所述心率波形数据的离散度；呼吸数据分析处理模块，用于计算所述呼吸波形数据的离散度以及第一次数和第二次数；呼吸暂停检测模块，根据所述心率波形数据的离散度，所述呼吸波形数据的离散度以及第一次数和第二次数，判断当前检测对象是否呼吸暂停。本专利技术设计方法通过合理的滤波处理，从BCG信号中分离多路多维数据特性，利用多维度数据进行分析处理，对复杂信号有较强的适应性。相比较于现有技术，本专利技术具有如下优点：本专利技术利用呼吸暂停事件在信号本质特征，从信号根源上分析检测呼吸暂停事件，其算法整体有较高的准确性。本专利技术只在时域上针对信号特征分析，合理利用滤波算法及基本数学运算处理信号获取相关信号特征，其整体算法算力要求低，移植性强。附图说明下面结合实施例和附图对本专利技术进行详细说明，其中：图1为本专利技术一实施例的结构示意图；图2为本专利技术的方法流程图；图3为本专利技术的波形整体示意图；图4为本专利技术的波形局部示意本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种呼吸暂停检测方法，其特征在于，包括步骤：/n采集实时BCG数据；/n每次取长度大于一个呼吸周期的实时BCG数据进行处理，得到一定长度的呼吸波形数据和心率波形数据并缓存；/n计算心率波形数据的离散度，同时对所述呼吸波形数据的信号特征进行多维度处理分析得到相应的信号特征；/n当所述心率波形数据的离散度以及所述呼吸波形数据的各维度处理分析的信号特征均符合呼吸暂停条件，则判定当前检测对象为呼吸暂停。/n

【技术特征摘要】
1.一种呼吸暂停检测方法，其特征在于，包括步骤：
采集实时BCG数据；
每次取长度大于一个呼吸周期的实时BCG数据进行处理，得到一定长度的呼吸波形数据和心率波形数据并缓存；
计算心率波形数据的离散度，同时对所述呼吸波形数据的信号特征进行多维度处理分析得到相应的信号特征；
当所述心率波形数据的离散度以及所述呼吸波形数据的各维度处理分析的信号特征均符合呼吸暂停条件，则判定当前检测对象为呼吸暂停。


2.如权利要求1所述的呼吸暂停检测方法，其特征在于，对所述呼吸波形数据的信号特征进行多维度处理分析得到相应的信号特征具体包括：
计算呼吸波形数据的离散度；
对呼吸波形数据进行算数平均数计算，得到均值；
对呼吸波形数据做基于第一点数的平滑滤波处理，提取出平滑呼吸波形数据；
对呼吸波形数据做基于第二点数的平滑滤波处理，提取出呼吸信号的整体变化趋势数据；
计算平滑呼吸波形数据减去呼吸信号的整体变化趋势数据的第一差值数据，以及呼吸信号的整体变化趋势数据减去均值的第二差值数据；
记录第一差值数据每次从负值变化到正值时在第一差值数据中的位置，统计每两个相邻位置中后一个第一差值与前一个第一差值相减得到的数值小于阈值的第一次数；
记录第二差值数据每次从负值变化到正值时在第二差值数据中的位置，统计每两个相邻位置中后一个第二差值与前一个第二差值相减得到的数值大于阈值的第二次数；
所述第一次数和第二次数为不同维度的信号特征。


3.如权利要求2所述的呼吸暂停检测方法，其特征在于，当第一点数或第二点数为奇数时，采用公式对呼吸波形数据进行平滑滤波处理，当第一点数或第二点数为偶数时，采用公式对呼吸波形数据进行平滑滤波处理，所述X[i]为平滑呼吸波形数据或呼吸信号的整体变化趋势数据，所述n为一定长度的呼吸波形数据的总点数，所述i为点数的索引，所述j为平滑滤波处理的起始值。


4.所如权利要求2所述的呼吸暂停检测方法，其特征在于，所述第一次数符合呼吸暂停条件具体为所述第一次数vCount1满足公式vCount1>Br(max)*L/(60*Fs)，所述第二次数符合呼吸暂停条件具体为第二次数vCount2满足公式vCount2<Br(min)*L...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓成城，车明贤，刘华预，向柄宇，
申请(专利权)人：国微集团深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44