【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及睡眠呼吸监测，尤其涉及一种通过整夜呼吸暂停和低通气总持续时间除以整夜总睡眠监测时间比值判断阻塞型睡眠呼吸暂停综合症严重程度的方法及装置。
技术介绍
1、随着人们工作生活节奏的加快，熬夜，缺乏充足睡眠导致睡眠性疾病日益剧增。阻塞性睡眠呼吸暂停综合征(obstructive sleep apnea syndrome,osa)是一种常见的睡眠呼吸障碍疾病，患者在睡眠时上气道反复塌陷、阻塞，引起呼吸暂停和低通气，进而导致频繁发生低氧血症，一般会伴随严重的打鼾、睡眠频繁惊醒等症状，导致睡眠质量低下和白天过度嗜睡等。据调查统计，osa的发病率达到4％-30％。全球适龄在30-69岁人群中就有9.36亿被该疾病困恼，该病对人体会产生严重的多系统损害，严重的情况下会增加心脑血管疾病、代谢综合征以及执行功能、注意力和记忆方面的认知功能障碍等的患病风险，已成为全球性健康问题。
2、当前最为人们认可的诊断方法是采用多导睡眠监测(polysomnography，psg)是诊断osa的金标准，通常利用呼吸暂停-低通气指数(apnea hypopnea index,ahi)进行osa严重程度分级。
3、但研究发现采用ahi采用单位时间内睡眠中呼吸暂停加上低通气的次数并不能全面反映osa患者整夜睡眠情况和严重分级。
4、本申请专利技术人在实现本专利技术实施例技术方法的过程中，至少发现现有技术中存在如下技术问题：
5、1、采用多导睡眠监测是诊断osa的金标准，但该监测方法实施过程复杂、需要专业医疗护
6、2、ahi方法是采用单位时间内睡眠中呼吸暂停加上低通气的次数并不能全面反映osa患者整夜睡眠情况和严重分级。
7、综上，现有多导睡眠监测因为监测方法过程过于复杂，而ahi方法又不能全面反映osa患者整夜睡眠情况和严重分级，因此无法满足实际使用需求。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种判断阻塞型睡眠呼吸暂停综合症严重程度方法及装置，解决了采用多导睡眠监测过程的复杂环境，ahi方法缺乏对osa患者整夜睡眠情况和严重分级的问题。
2、本专利技术实施例一方面提供了一种判断阻塞型睡眠呼吸暂停综合症严重程度方法。
3、另一方面，本专利技术还提供基于该方法设计具备生成阻塞型睡眠呼吸暂停综合症严重程度报告及睡眠过程中达到危险阀值时提醒患者的装置。
4、装置包括声音拾取部件、单片机、存储器、输出部件、提醒部件。声音拾取部件，用于获取声音模拟信号，将所述声音模拟信号转为声音数字信号；单片机，用于对声音数字信号进行监测、去噪、识别呼吸暂停和低通气时间段、累计呼吸暂停和低通气时间段；当监听到呼吸暂停和低通气时间段超过危险阀值时，推醒患者。
5、本专利技术实施例还提供根据声音信号判断呼吸暂停和低通气的算法，所述算法是根据呼吸特征将持续时间在10-70s区间，声音信号强度为0的判定为呼吸暂停和低通气。是实现实施例中对声音信号中呼吸暂停和低通气的计算的步骤。
6、本专利技术实施例还提供根据呼吸暂停和低通气时长判断阻塞型睡眠呼吸暂停综合症严重程度比值的算法，所述算法是根据监测过程中出现呼吸暂停和低通气总时长除以监测过程总睡眠时长得到比值，根据比值大小来判断阻塞型睡眠呼吸暂停综合症严重程度。是实现实施例中判断严重程度的步骤。
7、本专利技术实施例还提供根据上述比值，得出相应判断阻塞型睡眠呼吸暂停综合症严重程度报告。是实现实施例中得出报告的步骤。
8、本专利技术实施例还提供监测过程中，判断呼吸暂停和低通气达到危险阀值时给睡眠患者进行唤醒，所述唤醒是在患者睡眠过程中，呼吸暂停和低通气达到危险阀值时，触发提醒部件给患者进行唤醒。是实现实施例中的唤醒步骤。
9、本申请能够能帮助患者了解睡眠时出现呼吸暂停和低通气的严重程度；基于该方法设计具备生成阻塞型睡眠呼吸暂停综合症严重程度报告及睡眠过程中达到危险阀值时进行唤醒操作。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种判断阻塞型睡眠呼吸暂停综合症严重程度方法，其特征在于，通过统计呼吸暂停、低通气出现的时间总和与整晚监测总睡眠时间占比判断患者OSA严重程度，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过该比值进行OSA严重程度分级的步骤之后，还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过该比值进行OSA严重程度分级的步骤之后，还包括：
4.一种判断阻塞型睡眠呼吸暂停综合症严重程度的装置，所述装置包含：
5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述提醒部件具体为：
6.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述提醒部件具体为：
7.如权利要求4所述的装置，其特征在于：所述声音拾取部件具体为麦克风器件。
【技术特征摘要】
1.一种判断阻塞型睡眠呼吸暂停综合症严重程度方法，其特征在于，通过统计呼吸暂停、低通气出现的时间总和与整晚监测总睡眠时间占比判断患者osa严重程度，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过该比值进行osa严重程度分级的步骤之后，还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过该比值进行os...
【专利技术属性】
技术研发人员：程伟根，夏灵林，丁勇民，徐诚，王芬，雷洁，
申请(专利权)人：南昌大学，
类型：发明
国别省市：
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。