CN116115190A - 睡眠监测设备和呼吸事件检测方法 - Google Patents
睡眠监测设备和呼吸事件检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116115190A CN116115190A CN202211725685.7A CN202211725685A CN116115190A CN 116115190 A CN116115190 A CN 116115190A CN 202211725685 A CN202211725685 A CN 202211725685A CN 116115190 A CN116115190 A CN 116115190A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- amplitude value
- amplitude
- value
- respiratory
- period
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/48—Other medical applications
- A61B5/4806—Sleep evaluation
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Detecting, measuring or recording devices for evaluating the respiratory organs
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/113—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb occurring during breathing
- A61B5/1135—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb occurring during breathing by monitoring thoracic expansion
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
- A61B5/7271—Specific aspects of physiological measurement analysis
- A61B5/7282—Event detection, e.g. detecting unique waveforms indicative of a medical condition
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Pathology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明提供了一种睡眠监测设备和呼吸事件检测方法,该睡眠监测设备包括:存储器和处理器,存储器用于存储程序指令,处理器用于执行该程序指令以执行呼吸事件检测方法,其中,该方法包括:从待处理的鼻气流呼吸信号和胸腹运动呼吸信号中分别提取预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到四个幅度值;判断四个幅度值是否满足第一预设条件;若满足第一预设条件,计算预设时间段内的鼻气流呼吸周期幅度和胸腹运动呼吸周期幅度得到第一周期幅度和第二周期幅度;判断第一周期幅度和第二周期幅度是否满足第二预设条件;若满足第二预设条件,判定此事件为呼吸努力相关微觉醒事件。本发明提高了呼吸事件检测的准确度,同时也节约了检测成本。
Description
技术领域
本发明涉及医疗设备中信号处理技术领域,尤其涉及一种睡眠监测设备和呼吸事件检测方法。
背景技术
呼吸努力相关微觉醒(respiratory effort related arousals,RERA)是指呼吸努力增加或鼻压力气流波形吸气相扁平,导致睡眠中出现微觉醒,伴随鼻气流和胸腹呼吸波形的突然变化,持续10s或以上,但不满足阻塞型睡眠呼吸暂停或低通气事件的条件。
现有一些多导睡眠监测(Polysomnography,PSG)公布有呼吸努力相关微觉醒事件检测功能,主要是对脑电、眼电信号的检测来完成。另外,一些家用呼吸机品牌有呼吸努力相关微觉醒事件检测功能,主要是对流速的检测来完成。
然而,目前基于脑电、眼电信号的RERA事件检测方案,方法复杂且检测费用较为昂贵;而基于单一的流量信号检测方法,对RERA事件的检测灵敏度又较低,从而影响呼吸事件的检测准确率。
发明内容
本发明提供了一种睡眠监测设备和呼吸事件检测方法,不仅提高了呼吸事件检测的准确率,同时还降低了检测费用,减轻了用户的医疗负担。
第一方面,本发明实施例提供一种睡眠监测设备,所述睡眠监测设备包括:存储器,用于存储程序指令;以及处理器,用于执行所述程序指令以执行呼吸事件检测方法,所述呼吸事件检测方法包括:从待处理的鼻气流呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第一幅度值和第二幅度值;从待处理的胸腹运动呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第三幅度值和第四幅度值;判断所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值是否满足第一预设条件;若所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值满足第一预设条件,计算最近预设时间段内的的鼻气流呼吸周期幅度和胸腹运动呼吸周期幅度得到第一周期幅度值和第二周期幅度值;判断所述第一周期幅度值和第二周期幅度值是否满足第二预设条件;若所述第一周期幅度值和第二周期幅度值满足所述第二预设条件,判定呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件。
第二方面,本发明实施例提供一种呼吸事件检测方法,所述呼吸事件检测方法包括:从待处理的鼻气流呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第一幅度值和第二幅度值;从待处理的胸腹运动呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第三幅度值和第四幅度值;判断所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值是否满足第一预设条件;若所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值满足第一预设条件,计算最近预设时间段内的的鼻气流呼吸周期幅度和胸腹运动呼吸周期幅度得到第一周期幅度值和第二周期幅度值;判断所述第一周期幅度值和第二周期幅度值是否满足第二预设条件;若所述第一周期幅度值和第二周期幅度值满足所述第二预设条件,判定呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件。
第三方面,本发明实施例提供一种呼吸事件检测装置,所述呼吸事件监测装置包括第一提取单元、第二提取单元、第一判断单元、检测单元、第二判断单元和判定单元。第一提取单元,用于从待处理的鼻气流呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第一幅度值和第二幅度值。第二提取单元,用于从待处理的胸腹运动呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第三幅度值和第四幅度值。第一判断单元,用于判断所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值是否满足第一预设条件。检测单元,用于若所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值满足第一预设条件,计算最近预设时间段内的的鼻气流呼吸周期幅度和胸腹运动呼吸周期幅度得到第一周期幅度值和第二周期幅度值。第二判断单元,用于判断所述第一周期幅度值和第二周期幅度值是否满足第二预设条件。判定单元,用于若所述第一周期幅度值和第二周期幅度值满足所述第二预设条件,判定呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件。
第四方面,本发明实施例提供一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述所述的呼吸事件检测方法。
上述实施例中,通过提取预设时间段内的鼻气流呼吸信号和胸腹运动呼吸信号的最大幅度值和最小幅度值,并对所述最大幅度值和最小幅度值进行初步的预设判断,若是最大幅度值和最小幅度值满足初步的预设判断,则说明提取的信号可能是呼吸努力相关微觉醒,此时再对这二种信号进行最大周期幅度值提取,若是这两种呼吸信号的其中一种最大周期幅度值满足第二次预设判断,则说明该呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件,通过对提取的信号进行两次判断,极大地提高了呼吸事件检测的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的呼吸事件检测方法流程示意图。
图2为本发明实施例提供的睡眠监测设备结构示意图。
图3为本发明实施例提供的呼吸信号检测示意图。
图4为本发明实施例提供的呼吸事件检测方法第一子流程图。
图5为本发明实施例提供的呼吸事件检测装置模块示意图。
图6为本发明实施例提供的检测单元模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的规划对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,换句话说,描述的实施例根据除了这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,还可以包含其他内容,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于只清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是,在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个该特征。另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
请结合参看图1和图2,图1为本发明实施例提供的呼吸事件检测方法流程示意图,图2为本发明实施例提供的睡眠监测设备结构示意图,其中,呼吸事件检查方法被睡眠监测设备30执行,睡眠监测设备30包括存储器302和处理器301,所述存储器302用于存储程序指令,所述处理器301用于执行所述程序指令以执行呼吸事件检测方法。所述呼吸事件检测方法具体包括如下步骤。
步骤S101,从待处理的鼻气流呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第一幅度值和第二幅度值。
具体地,所述待处理的鼻气流呼吸信号是经过预处理后的鼻气流呼吸信号,其中,该预处理是指对鼻气流呼吸信号进行滤波处理。例如,将鼻气流呼吸信号经过0.01Hz高通和5Hz低通滤波预处理,去除噪声,然后在最近的预设时间段内提取该鼻气流呼吸信号的最大幅度值和最小幅度值得到第一幅度值和第二幅度值。可理解地,所述最近预设时间段内是指在接收到睡眠监测设备30发送的鼻气流呼吸信号的最早时间段内对所述鼻气流呼吸信号进行提取,需要说明的是,所述预设时间的范围是10秒~15秒。
步骤S102,从待处理的胸腹运动呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第三幅度值和第四幅度值。
具体地,对所述胸腹运动呼吸信号的预处理与对鼻气流呼吸信号的预处理一样,都要经过滤波处理,然后在预设时间段内对所述胸腹运动呼吸信号进行最大幅度值和最小幅度值提取得到第三幅度值和第四幅度值。
步骤S103,判断所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值是否满足第一预设条件。
具体地,所述第一预设条件为:第一幅度值与第二幅度值的差值大于第一预设值并且小于第二预设值或者第三幅度值与第四幅度值的差值大于第三预设值并且小于第四预设值,其中,第一幅度值小于第二幅度值,第三幅度值小于第四幅度值。例如,第一预设值为正常鼻气流呼吸幅度*0.7,第二预设值为正常鼻气流呼吸幅度*0.9,第三预设值为正常胸腹运动呼吸幅度*0.7,第四预设值为正常胸腹运动呼吸幅度*0.9。
为了更好的理解,这里将第一幅度值记为Breath_Max,第二幅度值记为Breath_Min,第三幅度值记为Thora_Max,第四幅度值记为Thora_Max,Breath_Thr1表示第一预设值,Breath_Thr2表示第二预设值,Thora_Thr1表示第三预设值,Thora_Thr2表示第四预设值,则第一预设条件表示为:((Breath_Thr1<Breath_Max-Breath_Min)&&(Breath_Max-Breath_Min<Breath_Thr2))||((Thora_Thr1<Thora_Max-Thora_Min)&&(Thora_Max-Thora_Min<Thor a_Thr2))。
可理解地,所述第一幅度值与第二幅度值的差值表示最近预设时间段内的鼻气流呼吸幅度,第三幅度值和第四幅度值的差值表示最近预设时间段内的胸腹运动呼吸幅度。例如,若最近预设时间段内的鼻气流呼吸幅度大于0.7倍的正常鼻气流呼吸幅度,且小于0.9倍的正常鼻气流呼吸幅度,说明最近预设时间段内的鼻气流呼吸信号减弱;或者最近预设时间段内的胸腹运动呼吸幅度大于0.7倍的正常胸腹运动呼吸幅度,且小于0.9倍的正常胸腹运动呼吸幅度,说明最近预设时间段内的胸腹运动呼吸信号减弱。
步骤S104,若所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值满足第一预设条件,计算最近预设时间段内的的鼻气流呼吸周期幅度和胸腹运动呼吸周期幅度得到第一周期幅度值和第二周期幅度值。
具体地,在步骤S103中可知,若是第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值满足第一预设条件,则说明鼻气流呼吸信号减弱或胸腹运动呼吸幅度减弱,我们知道,呼吸努力相关微觉醒信号的特征是信号幅度先减弱,若满足了第一预设条件,即鼻气流或胸腹运动呼吸信号减弱则预示该段时间内的信号有可能是呼吸努力相关微觉醒,此时对鼻气流呼吸信号和胸腹运动呼吸信号进行进一步地检测,检测出鼻气流呼吸信号和胸腹运动呼吸信号的周期幅度值,计算方法将在下面步骤中详细进行说明,这里不再赘述。
步骤S105,判断所述第一周期幅度值和第二周期幅度值是否满足第二预设条件。
具体地,所述第二预设条件为第一周期幅度值大于K倍的正常鼻气流呼吸幅度或者第二周期幅度值大于J倍的胸腹运动呼吸幅度,其中,K,J表示呼吸增益系数,K>1及J>1。
为了更好的理解,将第一周期幅度值用Breath_Amp1表示,第二周期幅度值用Thora_Amp1,则第二预设条件表示为:(Breath_Amp1>k*Breath_Amp)||(Thora_Amp1>J*Thora_Amp),其中,k>1及J>1。
步骤S106,若所述第一周期幅度值和第二周期幅度值满足所述第二预设条件,判定呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件。
具体地,若是第一周期幅度值和第二周期幅度值满足第二预设条件,则说明该病人的呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件。可理解地,呼吸努力相关微觉醒信号的特征是信号幅度先减弱,由于呼吸的气体供应不足导致微觉醒,若是用户突然猛然的大幅度呼吸,此时呼吸信号会突然增大,同时所检测到的呼吸周期幅度值也会变大,由于不同人的呼吸方式不同,鼻气流和胸腹运动呼吸幅度不一定同时增强,因此一旦检测到其中一个信号增强,即鼻气流呼吸周期幅度增大或者胸腹运动呼吸信号周期幅度增大,即可判断为呼吸努力相关微觉醒事件。(请结合参看图3)
上述实施例中,通过提取预设时间段内的鼻气流呼吸信号和胸腹运动呼吸信号的最大幅度值和最小幅度值,并对所述最大幅度值和最小幅度值进行初步的预设判断,若其中最大幅度值和最小幅度值满足初步的预设判断,则说明提取的信号可能是呼吸努力相关微觉醒,此时再对这二种信号进行最大周期幅度值提取,若是这两种呼吸信号的最大周期幅度值有一个满足第二次预设判断,则说明该呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件,通过对提取的信号进行两次判断,极大地提高了呼吸事件检测的准确率。
请参看图4,其为本发明实施例提供的呼吸事件检测方法第一子流程图,计算最近预设时间段内的的鼻气流呼吸幅度和最近预设时间段内的胸腹运动呼吸幅度得到第一周期幅度值和第二周期幅度值具体包括如下步骤。
步骤S201,将所述第一幅度值与第二幅度值相减得到第一周期幅度值。
步骤S202,将所述第三幅度值与第四幅度值相减得到第二周期幅度值。
具体地,所述第一周期幅度值表示最近预设时间段内的鼻气流呼吸幅度,第二周期幅度值表示最近预设时间段内的胸腹运动呼吸幅度,在预设时间段内将鼻气流呼吸信号的最大幅度值减去最小幅度值得到第一周期幅度值,将胸腹运动呼吸信号的最大幅度值减去最小幅度值得到第二周期幅度值,通过获取鼻气流呼吸信号的周期幅度值或胸腹运动呼吸信号的周期幅度值的大小来对该呼吸事件进行检测。
上述实施例中,通过计算两种信号的周期幅度值来对呼吸事件进行检测,对一段时间内的呼吸信号进行一个宏观上的观察,更能准确地判断出该呼吸事件是否是呼吸努力相关微觉醒事件。
请参看图5,其为本发明实施例提供的呼吸事件检查装置模块示意图,所述呼吸事件检查装置100包括第一提取单元101、第二提取单元102、第一判断单元103、检测单元104、第二判断单元105和判定单元106。
第一提取单元101,用于从待处理的鼻气流呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第一幅度值和第二幅度值。
具体地,所述待处理的鼻气流呼吸信号是经过预处理后的鼻气流呼吸信号,其中,该预处理是指对鼻气流呼吸信号进行滤波处理。例如,将鼻气流呼吸信号经过0.01Hz高通和5Hz低通滤波预处理,去除噪声,然后在最近的预设时间段内提取该鼻气流呼吸信号的最大幅度值和最小幅度值得到第一幅度值和第二幅度值。可理解地,所述最近预设时间段内是指在接收到睡眠监测设备30发送的鼻气流呼吸信号的最早时间段内对所述鼻气流呼吸信号进行提取,需要说明的是,所述最近预设时间段的范围为10秒~15秒。
第二提取单元102,用于从待处理的胸腹运动呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第三幅度值和第四幅度值。
具体地,对所述胸腹运动呼吸信号的预处理与对鼻气流呼吸信号的预处理一样,都要经过滤波处理,然后在预设时间段内对所述胸腹运动呼吸信号进行最大幅度值和最小幅度值提取得到第三幅度值和第四幅度值。
第一判断单元103,用于判断所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值是否满足第一预设条件。
具体地,所述第一预设条件为:第一幅度值与第二幅度值的差值大于第一预设值并且小于第二预设值或者第三幅度值与第四幅度值的差值大于第三预设值并且小于第四预设值,其中,第一幅度值小于第二幅度值,第三幅度值小于第四幅度值。例如,第一预设值为正常鼻气流呼吸幅度*0.7,第二预设值为正常鼻气流呼吸幅度*0.9,第三预设值为正常胸腹运动呼吸幅度*0.7,第四预设值为正常胸腹运动呼吸幅度*0.9。
可理解地,所述第一幅度值与第二幅度值的差值表示最近预设时间段内的鼻气流呼吸幅度,第三幅度值和第四幅度值的差值表示最近预设时间段内的胸腹运动呼吸幅度。例如,若最近预设时间段内的鼻气流呼吸幅度大于0.7倍的正常鼻气流呼吸幅度,且小于0.9倍的正常鼻气流呼吸幅度,说明最近预设时间段内的鼻气流呼吸信号减弱;或者最近预设时间段内的胸腹运动呼吸幅度大于0.7倍的正常胸腹运动呼吸幅度,且小于0.9倍的正常胸腹运动呼吸幅度,说明最近预设时间段内的胸腹运动呼吸信号减弱。
检测单元104,用于若所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值满足第一预设条件,计算最近预设时间段内的的鼻气流呼吸周期幅度和胸腹运动呼吸周期幅度得到第一周期幅度值和第二周期幅度值。
具体地,在步骤S103中可知,若是第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值满足第一预设条件,则说明鼻气流呼吸信号减弱或胸腹运动呼吸幅度减弱,我们知道,呼吸努力相关微觉醒信号的特征是信号幅度先减弱,若满足了第一预设条件,即鼻气流或胸腹运动呼吸信号减弱则预示该段时间内的信号有可能是呼吸努力相关微觉醒,此时对鼻气流呼吸信号和胸腹运动呼吸信号进行进一步地检测,检测出鼻气流呼吸信号和胸腹运动呼吸信号的周期幅度值。
第二判断单元105,用于判断所述第一周期幅度值和第二周期幅度值是否满足第二预设条件。
具体地,所述第二预设条件为第一周期幅度值大于K倍的正常鼻气流呼吸幅度或者第二周期幅度值大于J倍的胸腹运动呼吸幅度,其中,K,J表示呼吸增益系数,K>1及>1。
判定单元106,用于若所述第一周期幅度值和第二周期幅度值满足所述第二预设条件,判定呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件。
具体地,若是第一周期幅度值和第二周期幅度值满足第二预设条件,则说明该病人的呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件。可理解地,呼吸努力相关微觉醒信号的特征是信号幅度先减弱,由于呼吸的气体供应不足导致微觉醒,若是用户突然猛然的大幅度呼吸,此时呼吸信号会突然增大,同时所检测到的呼吸周期幅度值也会变大,由于不同人的呼吸方式不同,鼻气流和胸腹运动呼吸幅度不一定同时增强,因此一旦检测到其中一个信号增强,即鼻气流呼吸周期幅度增大或者胸腹运动呼吸信号周期幅度增大,即可判断为呼吸努力相关微觉醒事件。(请结合参看图3)。
请参看图6,其为本发明实施例提供的检测单元模块示意图,所述检测单元包括104包括第一计算单元1041和第二计算单元1042。
第一计算单元1041,用于将所述第一幅度值与第二幅度值相减得到第一周期幅度值。
第二计算单元1042,用于将所述第三幅度值与第四幅度值相减得到第二周期幅度值。
上述实施例中,通过提取预设时间段内的鼻气流呼吸信号和胸腹运动呼吸信号的最大幅度值和最小幅度值,并对所述最大幅度值和最小幅度值进行初步的预设判断,若其中最大幅度值和最小幅度值满足初步的预设判断,则说明提取的信号可能是呼吸努力相关微觉醒,此时再对这二种信号进行最大周期幅度值提取,若是这两种呼吸信号的最大周期幅度值有一个值满足第二次预设判断,则说明该呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件,通过对提取的信号进行两次判断,极大地提高了呼吸事件检测的准确率。
请再次结合参看图2,睡眠监测设备30具体包括存储器302和处理器301。其中,处理器301在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其它数据处理芯片,用于运行存储器302中存储的程序指令。
存储器302至少包括一种类型的可读存储介质,该可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器302在一些实施例中可以是计算机设备的内部存储单元,例如计算机设备的硬盘。存储器302在另一些实施例中也可以是计算机设备的外部存储设备,例如计算机设备上配备的插接式硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(Secure Digital,SD)卡、闪存卡(FlashCard)等。进一步地,存储器302还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器302不仅可以用于存储安装于计算机设备的应用软件及各类数据,例如实现呼吸事件检测方法的代码等,还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘且本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
以上所列举的仅为本发明较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,因此依本发明权利要求所作的等同变化,仍属于本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种睡眠监测设备,其特征在于,所述睡眠监测设备包括:
存储器,用于存储程序指令;以及
处理器,用于执行所述程序指令以执行呼吸事件检测方法,所述呼吸事件检测方法包括:
从待处理的鼻气流呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第一幅度值和第二幅度值;
从待处理的胸腹运动呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第三幅度值和第四幅度值;
判断所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值是否满足第一预设条件;
若所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值满足第一预设条件,计算最近预设时间段内的的鼻气流呼吸周期幅度和胸腹运动呼吸周期幅度得到第一周期幅度值和第二周期幅度值;
判断所述第一周期幅度值和第二周期幅度值是否满足第二预设条件;
若所述第一周期幅度值和第二周期幅度值满足所述第二预设条件,判定呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件。
2.如权利要求1所述的睡眠监测设备,其特征在于,所述计算最近预设时间段内的的鼻气流呼吸周期幅度和胸腹运动呼吸周期幅度得到第一周期幅度值和第二周期幅度值,具体包括:
将所述第一幅度值与第二幅度值相减得到第一周期幅度值;
将所述第三幅度值与第四幅度值相减得到第二周期幅度值。
3.如权利要求1所述的睡眠监测设备,其特征在于,所述最近预设时间段的范围为10秒~15秒。
4.如权利要求1所述的睡眠监测设备,其特征在于,所述第一预设条件为:所述第一幅度值与第二幅度值的差值大于第一预设值并且小于第二预设值或者第三幅度值与第四幅度值的差值大于第三预设值并且小于第四预设值,其中,所述第一预设值小于第二预设值,第三预设值小于第四预设值。
5.如权利要求1或者2所述的睡眠监测设备,其特征在于,所述第二预设条件为:所述第一周期幅度值大于K倍的正常鼻气流呼吸幅度或者第二周期幅度值大于J倍的正常胸腹运动呼吸幅度,其中,K、J表示呼吸增益系数,K>1及J>1。
6.一种呼吸事件检测方法,其特征在于,所述呼吸事件检测方法包括:
从待处理的鼻气流呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第一幅度值和第二幅度值;
从待处理的胸腹运动呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第三幅度值和第四幅度值;
判断所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值是否满足第一预设条件;
若所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值满足第一预设条件,计算最近预设时间段内的的鼻气流呼吸周期幅度和胸腹运动呼吸周期幅度得到第一周期幅度值和第二周期幅度值;
判断所述第一周期幅度值和第二周期幅度值是否满足第二预设条件;
若所述第一周期幅度值和第二周期幅度值满足所述第二预设条件,判定呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件。
7.如权利要求6所述的呼吸事件检测方法,其特征在于,所述计算最近预设时间段内的的鼻气流呼吸周期幅度和胸腹运动呼吸周期幅度得到第一周期幅度值和第二周期幅度值,具体包括:
将所述第一幅度值与第二幅度值相减得到第一周期幅度值;
将所述第三幅度值与第四幅度值相减得到第二周期幅度值。
8.一种呼吸事件检测装置,其特征在于,所述呼吸事件监测装置包括:
第一提取单元,用于从待处理的鼻气流呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第一幅度值和第二幅度值;
第二提取单元,用于从待处理的胸腹运动呼吸信号提取最近预设时间段内的最大幅度值和最小幅度值得到第三幅度值和第四幅度值;
第一判断单元,用于判断所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值是否满足第一预设条件;
检测单元,用于若所述第一幅度值、第二幅度值、第三幅度值和第四幅度值满足第一预设条件,计算最近预设时间段内的的鼻气流呼吸周期幅度和胸腹运动呼吸周期幅度得到第一周期幅度值和第二周期幅度值;
第二判断单元,用于判断所述第一周期幅度值和第二周期幅度值是否满足第二预设条件;
判定单元,用于若所述第一周期幅度值和第二周期幅度值满足所述第二预设条件,判定呼吸事件为呼吸努力相关微觉醒事件。
9.如权利要求8所述的呼吸事件检测装置,其特征在于,所述检测单元还包括:
第一计算单元,用于将所述第一幅度值与第二幅度值相减得到第一周期幅度值;
第二计算单元,用于将所述第三幅度值与第四幅度值相减得到第二周期幅度值。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求6-7任一项所述的呼吸事件检测方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211725685.7A CN116115190A (zh) | 2022-12-30 | 2022-12-30 | 睡眠监测设备和呼吸事件检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211725685.7A CN116115190A (zh) | 2022-12-30 | 2022-12-30 | 睡眠监测设备和呼吸事件检测方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116115190A true CN116115190A (zh) | 2023-05-16 |
Family
ID=86300293
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211725685.7A Pending CN116115190A (zh) | 2022-12-30 | 2022-12-30 | 睡眠监测设备和呼吸事件检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116115190A (zh) |
-
2022
- 2022-12-30 CN CN202211725685.7A patent/CN116115190A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6555692B2 (ja) | 呼吸速度を測定する方法および呼吸速度を測定するシステム | |
US20200197640A1 (en) | Automated control for detection of flow limitation | |
DK2593007T3 (en) | PROPERTY CHARACTERISTICS FOR RESPIRATORY MONITOR | |
JP4862469B2 (ja) | 加速度センサのデータ処理方法、及び呼吸運動検出方法、並びに呼吸運動検出装置。 | |
CN101563028A (zh) | 患者监测***和方法 | |
JP2007181613A (ja) | 寝具に加わる被験者の荷重変化により得られる呼吸信号の解析方法および装置 | |
JP6315576B2 (ja) | 寝息呼吸音解析装置及び方法 | |
CN111281349B (zh) | 睡眠呼吸障碍监测方法及*** | |
TW201544074A (zh) | 呼吸波形辨識方法及其系統 | |
US20190021633A1 (en) | Detecting respiratory rates in audio using an adaptive low-pass filter | |
WO2024066502A1 (zh) | 呼吸监测方法及装置 | |
JP2019180626A (ja) | 無呼吸判定装置 | |
CN116115190A (zh) | 睡眠监测设备和呼吸事件检测方法 | |
JP2016159094A (ja) | 呼吸状態判定装置、呼吸状態判定方法、およびプログラム | |
CN112133421A (zh) | 气流受限检测方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
CN114176528B (zh) | 心动干扰识别方法及计算机可读存储介质 | |
KR102637472B1 (ko) | 수면다원검사에 따른 호흡 이벤트 구간을 감지하기 위한 데이터 처리 장치 및 그 동작 방법 | |
KR102637471B1 (ko) | 수면다원검사에 따른 호흡 이벤트 감지를 위한 데이터 처리 장치 및 그 동작 방법 | |
KR102637473B1 (ko) | 수면다원검사에 따른 rera 구간을 감지하기 위한 데이터 처리 장치 및 그 동작 방법 | |
CN116474220A (zh) | 检测呼吸机发生无效通气事件的方法及呼吸机设备 | |
CN110013221B (zh) | 一种鼻压检测方法、装置及鼻压检测器 | |
CN116019439A (zh) | 呼吸暂停事件检测及分类的医学设备、方法及存储介质 | |
JP7053994B2 (ja) | 無呼吸判定装置 | |
CN117503108A (zh) | 呼吸受限事件的检测装置及呼吸机 | |
CN117752906A (zh) | 检测呼吸异常的装置及呼吸机 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |