CN110680339A - 一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法 - Google Patents

一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法，包括如下步骤：将随机的电极片安装在头贴和胸贴两个传感器上并开机；将头贴和胸贴两个传感器分别贴附于患者额头和胸部的指定部位；启动监测，监测指标包括反射式血氧测量，额温监测，睡姿监测，鼾声监测和心电监测；监测结束后打开手机APP同步数据至云端；云端服务器处理完数据，将报告发送至手机；手机APP显示睡眠报告内容，本发明通过传感器分离实现简约设计，可简化佩戴，降低操作难度，患者可自主进行测量，同时减轻患者的睡眠负担，在睡眠的同时对人体多项指标进行采集和分析，方便快捷，省时省力，通过连接智能手机将数据上传至云端，计算并生成报告反馈给患者，提供可视化睡眠质量评判。

Description

一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法
技术领域
本发明涉及生物医疗技术领域，尤其涉及一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法。
背景技术
随着人们保健意识的提高，睡眠质量越来越被人们关注，睡眠质量差会造成反复觉醒，血氧饱和度指数下降，长此以往会对身体脏器功能产生影响，诱发高血压，心律失常，心肌梗塞等疾病。现有的睡眠监护筛查方法一般是采用多导睡眠仪进行，传统的多导睡眠仪往往采用十几甚至二十多个电极，胸腹带等传感器对脑电，心电，血氧，口鼻气流，温度等多个参数进行整晚采集。
但是，传统的监测方法仍存在诸多缺陷：1、需要佩戴许多传感器，往往会增加被测患者睡眠负担，加大入睡难度，使监测结果出现偏差；2、往往需要在医院进行，增加了患者的时间和费用成本，另外医院的睡眠环境和患者自有的环境不一致，也会对患者造成睡眠负担；3、佩戴复杂，需要专业的医师进行操作；4、数据导出复杂，报告解读晦涩；5、需要预约医院，费用昂贵，不能实现长期连续地监测。造成上述问题的原因是多导睡眠仪需要采集多维度的数据进行综合评判，依附于繁多传感器，使得不论是佩戴使用还是后期分析极为复杂，需要专业医护人员，增加了使用和维护的成本。因此，急需开发一种新型的低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法以解决上述技术问题。
有鉴于此，特提出本发明。
发明内容
本发明的目的是提供一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法，通过传感器分离实现简约设计，可简化佩戴，降低操作难度，患者可自主进行测量，同时减轻患者的睡眠负担。在睡眠的同时对人体多项指标进行采集和分析，方便快捷，省时省力，通过连接智能手机将数据上传至云端，计算并生成报告反馈给患者，提供可视化睡眠质量评判，具有广阔的应用前景，有利于推广应用。
为了实现上述目的，本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)将随机的电极片安装在头贴和胸贴两个传感器上并开机；
(2)将头贴和胸贴两个传感器分别贴附于患者额头和胸部的指定部位；
(3)启动监测，监测指标包括反射式血氧测量，额温监测，睡姿监测，鼾声监测和心电监测；
(4)监测结束后打开手机APP同步数据至云端；
(5)云端服务器处理完数据，将报告发送至手机；
(6)手机APP显示睡眠报告内容。
优选地，在步骤(3)中，所述反射式血氧测量包括如下步骤：
S1：设备启动后，血氧芯片MAX86150会在IIC通讯的控制下进行初始化；
S2：完成初始化之后，开始通过MAX86150对红光和红外透射反射光进行200Hz的采样；
S3：数据采样完成后，对采样数据进行判断，如果此时用户已经正确佩戴，则对AD采样数据通过低通滤波器进行滤波处理，然后将滤波后的数据归一化处理，从而去除原始采样数据中的噪声和大范围的波动；
S4：滤波后对于平整的数据进行波峰查找，根据查找的波峰位置计算出脉率，并根据红光和红外透射反射光的吸收率计算出血氧；
S5：通过九点平均的方法对血氧和脉率进行平均得到最终结果；
S6：将计算结果记录在存储芯片中，重复上述步骤可连续获得患者的血氧、脉率等数据。
优选地，在步骤(3)中，所述额温监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，通过单线通讯协议对CT1711温度传感器进行初始化；
S2：初始化完成后，等待CT1711温度转化完成，然后读取额温数字信号；
S3：通过判断数字信号，剔除其中错误的转换结果，从而得到正确的额温；
S4：将得到的额温数值进行五点平均后，得到最终的计算结果；
S5：将计算结果存储在存储芯片中，重复上述步骤可逐秒得到患者的额温数据。
优选地，在步骤(3)中，所述睡姿监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，通过IIC协议自动初始化BMA253加速度计芯片；
S2：BMA253初始化之后，定时读取该芯片的固定寄存器得到XYZ三个方向的数值，根据各个方向数值大小的比较可以得到芯片所处的姿态，然后推导出佩戴患者的睡姿情况；
S3：得到患者的睡姿后，逐秒将结果记录在存储芯片中，重复上述步骤可逐秒得到患者的睡姿参数。
优选地，在步骤(3)中，所述鼾声监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，会自动初始化硅麦芯片SPK0838HT4H；
S2：然后通过PDM_PCM对声音进行定时采样，并将1s内通过硅麦芯片得到的声音采样数值进行累加；
S3：当累加周期达到1s后，对得到结果进行缩放归一化到0-255范围内；
S4：得到声音强度后，将计算结果存储在存储芯片中，重复上述步骤可逐秒得到声强参数。
优选地，在步骤(3)中，所述心电监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，会自动通过SPI通讯初始化心电芯片ADS1292R；
S2：完成初始化后，心电芯片会连续输出心电I通道的采样数值；
S3：得到采样数值后，将采样通过低通数字滤波器处理，滤除杂波和市电干扰，得到规整的心电波形信号；
S4：通过程序阈值检测后检索出QRS波的R点位置，标记此处峰值R1点的位置，重复上述步骤可得到峰值R2点的位置；
S5：通过做差得到R-R间期，并计算出心率；
S6：完成计算后将心率和RR间期存储在存储芯片中，重复上述步骤可连续得到心率和RR间期参数。
本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法，具有如下有益效果。
1.本发明通过传感器分离实现简约设计，可简化佩戴，降低操作难度，同时减轻患者的睡眠负担。患者可自主进行测量，有利于降低维护成本，通过成本的降低可实现在家长期连续地监测。在睡眠的同时对人体多项指标进行采集和分析，方便快捷，省时省力，通过连接智能手机将数据上传至云端，计算并生成报告反馈给患者，提供可视化睡眠质量评判，具有广阔的应用前景，有利于推广应用。
2.本发明的反射式血氧测量方法有别于传统的光电透射血氧测量方法，采用反射血氧测量法，光的发射和接收在同一侧，并集成在一块芯片中，降低了结构设计的复杂度，同时避免了透射式血氧监测带来的压迫血管，束缚手部等缺点，避免造成睡眠负担。
附图说明
图1为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法的整体流程图；
图2为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法中反射式血氧测量的流程图；
图3为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法中额温监测的流程图；
图4为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法中睡姿监测的流程图；
图5为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法中鼾声监测的流程图；
图6为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法中心电监测的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图对本发明做进一步说明，以助于理解本发明的内容。
如图1所示，为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法的整体流程图。该低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法包括如下步骤：
(1)将随机的电极片安装在头贴和胸贴两个传感器上并开机；
(2)将头贴和胸贴两个传感器分别贴附于患者额头和胸部的指定部位；
(3)启动监测，监测指标包括反射式血氧测量，额温监测，睡姿监测，鼾声监测和心电监测；
(4)监测结束后打开手机APP同步数据至云端；
(5)云端服务器处理完数据，将报告发送至手机；
(6)手机APP显示睡眠报告内容。
如图2所示，为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法中反射式血氧测量的流程图。其中，反射式血氧测量包括如下步骤：
S1：设备启动后，血氧芯片MAX86150会在IIC通讯的控制下进行初始化；
S2：完成初始化之后，开始通过MAX86150对红光和红外透射反射光进行200Hz的采样；
S3：数据采样完成后，对采样数据进行判断，如果此时用户已经正确佩戴，则对AD采样数据通过低通滤波器进行滤波处理，然后将滤波后的数据归一化处理，从而去除原始采样数据中的噪声和大范围的波动；
S4：滤波后对于平整的数据进行波峰查找，根据查找的波峰位置计算出脉率，并根据红光和红外透射反射光的吸收率计算出血氧；
S5：通过九点平均的方法对血氧和脉率进行平均得到最终结果；
S6：将计算结果记录在存储芯片中，重复上述步骤可连续获得患者的血氧、脉率等数据。
如图3所示，为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法中额温监测的流程图。其中，额温监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，通过单线通讯协议对CT1711温度传感器进行初始化；
S2：初始化完成后，等待CT1711温度转化完成，然后读取额温数字信号；
S3：通过判断数字信号，剔除其中错误的转换结果，从而得到正确的额温；
S4：将得到的额温数值进行五点平均后，得到最终的计算结果；
S5：将计算结果存储在存储芯片中，重复上述步骤可逐秒得到患者的额温数据。
如图4所示，为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法中睡姿监测的流程图。其中，睡姿监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，通过IIC协议自动初始化BMA253加速度计芯片；
S2：BMA253初始化之后，定时读取该芯片的固定寄存器得到XYZ三个方向的数值，根据各个方向数值大小的比较可以得到芯片所处的姿态，然后推导出佩戴患者的睡姿情况；
S3：得到患者的睡姿后，逐秒将结果记录在存储芯片中，重复上述步骤可逐秒得到患者的睡姿参数。
如图5所示，为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法中鼾声监测的流程图。其中，鼾声监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，会自动初始化硅麦芯片SPK0838HT4H；
S2：然后通过PDM_PCM对声音进行定时采样，并将1s内通过硅麦芯片得到的声音采样数值进行累加；
S3：当累加周期达到1s后，对得到结果进行缩放归一化到0-255范围内；
S4：得到声音强度后，将计算结果存储在存储芯片中，重复上述步骤可逐秒得到声强参数。
如图6所示，为本发明提供的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法中心电监测的流程图。其中，心电监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，会自动通过SPI通讯初始化心电芯片ADS1292R；
S2：完成初始化后，心电芯片会连续输出心电I通道的采样数值；
S3：得到采样数值后，将采样通过低通数字滤波器处理，滤除杂波和市电干扰，得到规整的心电波形信号；
S4：通过程序阈值检测后检索出QRS波的R点位置，标记此处峰值R1点的位置，重复上述步骤可得到峰值R2点的位置；
S5：通过做差得到R-R间期，并计算出心率；
S6：完成计算后将心率和RR间期存储在存储芯片中，重复上述步骤可连续得到心率和RR间期参数。
本发明通过传感器分离实现简约设计，可简化佩戴，降低操作难度，同时减轻患者的睡眠负担。患者可自主进行测量，有利于降低维护成本，通过成本的降低可实现在家长期连续地监测。在睡眠的同时对人体多项指标进行采集和分析，方便快捷，省时省力，通过连接智能手机将数据上传至云端，计算并生成报告反馈给患者，提供可视化睡眠质量评判，具有广阔的应用前景，有利于推广应用。本发明的反射式血氧测量方法有别于传统的光电透射血氧测量方法，采用反射血氧测量法，光的发射和接收在同一侧，并集成在一块芯片中，降低了结构设计的复杂度，同时避免了透射式血氧监测带来的压迫血管，束缚手部等缺点，避免造成睡眠负担。
本文中应用了具体个例对发明构思进行了详细阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离该发明构思的前提下，所做的任何显而易见的修改、等同替换或其他改进，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)将随机的电极片安装在头贴和胸贴两个传感器上并开机；
(2)将头贴和胸贴两个传感器分别贴附于患者额头和胸部的指定部位；
(3)启动监测，监测指标包括反射式血氧测量，额温监测，睡姿监测，鼾声监测和心电监测；
(4)监测结束后打开手机APP同步数据至云端；
(5)云端服务器处理完数据，将报告发送至手机；
(6)手机APP显示睡眠报告内容。
2.根据权利要求1所述的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法，其特征在于，在步骤(3)中，所述反射式血氧测量包括如下步骤：
S1：设备启动后，血氧芯片MAX86150会在IIC通讯的控制下进行初始化；
S2：完成初始化之后，开始通过MAX86150对红光和红外透射反射光进行200Hz的采样；
S3：数据采样完成后，对采样数据进行判断，如果此时用户已经正确佩戴，则对AD采样数据通过低通滤波器进行滤波处理，然后将滤波后的数据归一化处理，从而去除原始采样数据中的噪声和大范围的波动；
S4：滤波后对于平整的数据进行波峰查找，根据查找的波峰位置计算出脉率，并根据红光和红外透射反射光的吸收率计算出血氧；
S5：通过九点平均的方法对血氧和脉率进行平均得到最终结果；
S6：将计算结果记录在存储芯片中，重复上述步骤可连续获得患者的血氧、脉率等数据。
3.根据权利要求2所述的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法，其特征在于，在步骤(3)中，所述额温监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，通过单线通讯协议对CT1711温度传感器进行初始化；
S2：初始化完成后，等待CT1711温度转化完成，然后读取额温数字信号；
S3：通过判断数字信号，剔除其中错误的转换结果，从而得到正确的额温；
S4：将得到的额温数值进行五点平均后，得到最终的计算结果；
S5：将计算结果存储在存储芯片中，重复上述步骤可逐秒得到患者的额温数据。
4.根据权利要求3所述的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法，其特征在于，在步骤(3)中，所述睡姿监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，通过IIC协议自动初始化BMA253加速度计芯片；
S2：BMA253初始化之后，定时读取该芯片的固定寄存器得到XYZ三个方向的数值，根据各个方向数值大小的比较可以得到芯片所处的姿态，然后推导出佩戴患者的睡姿情况；
S3：得到患者的睡姿后，逐秒将结果记录在存储芯片中，重复上述步骤可逐秒得到患者的睡姿参数。
5.根据权利要求4所述的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法，其特征在于，在步骤(3)中，所述鼾声监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，会自动初始化硅麦芯片SPK0838HT4H；
S2：然后通过PDM_PCM对声音进行定时采样，并将1s内通过硅麦芯片得到的声音采样数值进行累加；
S3：当累加周期达到1s后，对得到结果进行缩放归一化到0-255范围内；
S4：得到声音强度后，将计算结果存储在存储芯片中，重复上述步骤可逐秒得到声强参数。
6.根据权利要求5所述的一种低负荷多维度智能睡眠监护筛查方法，其特征在于，在步骤(3)中，所述心电监测包括如下步骤：
S1：设备启动后，会自动通过SPI通讯初始化心电芯片ADS1292R；
S2：完成初始化后，心电芯片会连续输出心电I通道的采样数值；
S3：得到采样数值后，将采样通过低通数字滤波器处理，滤除杂波和市电干扰，得到规整的心电波形信号；
S4：通过程序阈值检测后检索出QRS波的R点位置，标记此处峰值R1点的位置，重复上述步骤可得到峰值R2点的位置；
S5：通过做差得到R-R间期，并计算出心率；
S6：完成计算后将心率和RR间期存储在存储芯片中，重复上述步骤可连续得到心率和RR间期参数。
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