【技术实现步骤摘要】
基于心率变异性角场图像的睡眠呼吸暂停检测方法及装置
本专利技术涉及医疗监测技术识别领域，尤其涉及一种基于心率变异性角场图像的睡眠呼吸暂停检测方法及装置。
技术介绍
目前大多数对于人类睡眠呼吸暂停的研究是基于一维信号的，与图像相比，从一维信号中提取相关信息是非常困难的，因此部分研究会基于图像信息进行研究，但是，目前将时间序列数据转换为图像的经典方法是时间频率分辨率图。在这种图像表示中，信号的重要信息会在时域到频域的转换过程中丢失，无法实现睡眠呼吸暂停的检测。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种基于心率变异性角场图像的睡眠呼吸暂停检测方法及装置，能够简单高效的对睡眠呼吸暂停进行识别。本专利技术所采用的第一技术方案是：种基于心率变异性角场图像的睡眠呼吸暂停检测方法，包括以下步骤：采集用户睡觉时的信号；对采集到信号进行模数转换并提取RR周期，得到RR序列信号；对RR序列信号进行划分，并转化得到Gramian角场图像；基于二维样本熵对Gramian...
【技术保护点】
1.一种基于心率变异性角场图像的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采集用户睡觉时的信号；/n对采集到信号进行模数转换并提取RR周期，得到RR序列信号；/n对RR序列信号进行划分，并转化得到Gramian角场图像；/n基于二维样本熵对Gramian角场图像进行复杂度分析，提取得到参考特征值；/n对参考特征值进行分析并根据分析结果对睡眠呼吸暂停进行检测，得到检测结果；/n将检测结果上传并展示。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于心率变异性角场图像的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集用户睡觉时的信号；
对采集到信号进行模数转换并提取RR周期，得到RR序列信号；
对RR序列信号进行划分，并转化得到Gramian角场图像；
基于二维样本熵对Gramian角场图像进行复杂度分析，提取得到参考特征值；
对参考特征值进行分析并根据分析结果对睡眠呼吸暂停进行检测，得到检测结果；
将检测结果上传并展示。
2.根据权利要求1所述基于心率变异性角场图像的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，所述采集用户睡觉时的信号这一步骤具体为采集用户睡觉时的心电信号或脉搏波信号。
3.根据权利要求2所述基于心率变异性角场图像的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，所述对采集到信号进行模数转换并提取RR周期，得到RR序列信号这一步骤，其具体包括：
对采集到的心电信号或脉搏波信号进行模数转换，得到数字信号；
基于Pan-Tompkins算法对数字信号处理，提取心电RR周期或脉搏波RR周期得到RR序列信号。
4.根据权利要求3所述基于心率变异性角场图像的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，所述对RR序列信号进行划分，并转化得到Gramian角场图像这一步骤，其具体包括：
对RR序列信号划分成多个数据片段；
将数据片段中的RR序列记为X，X＝{x1,x2,…,xN}；
对RR序列标准化；
将标准化后的RR序列的值编码为角余弦、时间戳编码为半径，生成Gramian角场图。
5.根据权利要求4所述基于心率变异性角场图像的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，对RR序列标准化使得幅值在[-1,1]之间，具体公式如下：
上式中，X表示RR序列，xi表示这个序列中的第i个点。
6.根据权利要求4所述基于心率变异性角场图像的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，所述将标准化后的RR序列的值编码为角余弦、时间戳编码为半径...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。