專利名稱：家庭環(huán)境中睡眠呼吸暫停綜合征的篩查系統(tǒng)的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及生物醫(yī)學領域中睡眠呼吸障礙疾病的篩查，特別涉及家庭環(huán)境中的阻塞性睡眠呼吸暫停綜合征的篩查系統(tǒng)。
背景技術：
睡眠呼吸障礙是睡眠過程中出現(xiàn)的呼吸異常，包括睡眠呼吸暫停綜合征、低通氣綜合征、慢性肺部及神經(jīng)肌肉疾患引起的有關睡眠呼吸障礙等，其中以阻塞性睡眠呼吸暫停綜合征(0SAQ為主。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，美國的中年人群中約有9%的女性和對％的男性患有不同程度的OSAS，OSAS患者占澳大利亞總人口的3-5%，印度則有5. 4-7. 5%人群受OSAS困擾。研究表明，OSAS會造成白天嗜睡，頭昏，頭疼，記憶力衰退，乏力，反應遲鈍，睡眠行為異常等癥狀。長期患有OSAS可引起高血壓、冠心病、心衰、中風等多種疾病。醫(yī)學界對此疾病的研究十分重視，且已取得了重大成果。其中，多導睡眠儀(PSG)是公認的檢測OSAS的金標準，已被廣泛地應用到OSAS診斷中，但其設備有限、檢測費用昂貴、對患者睡眠干擾較大以及需專業(yè)人員監(jiān)視等不足極大地制約了 PSG的普及化使用，超過90%的患者得不到及時診治。研究發(fā)現(xiàn)每5個成年人中就有一個存在打鼾現(xiàn)象，而鼾聲是OSAS最直接的臨床表征，也就是說，“打鼾”這種現(xiàn)象很有可能潛伏著OSAS或者其他病癥。此外，鼾聲是由呼吸氣流激勵上氣道產(chǎn)生的響應，而OSAS又是由上氣道塌陷引起，因此可以通過分析鼾聲特性得到上氣道的特性，從而實現(xiàn)OSAS篩查?；谝陨显颍陙?，各國專家、學者已經(jīng)對基于鼾聲特性的OSAS篩查進行了探索性研究例如通過統(tǒng)計鼾聲時間間隔，分析基音周期，功率譜特性，小波域中鼾聲幅度、 密度和能量分布情況，共振峰特性等特性實現(xiàn)OSAS檢測。上述已有方法均以實現(xiàn)OSAS準確診斷為最終目的。但是，我們的研究發(fā)現(xiàn)，僅利用鼾聲這一單一特性幾乎不可能達到與PSG 同樣或相近的檢測精度，無法完全替代PSG檢測。此外，現(xiàn)有研究對鼾聲樣本錄制條件要求較高，而對錄制條件的要求直接限制了方法的普及使用。總的來說，現(xiàn)有方法不適用于家庭環(huán)境中的檢測。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的是公開一種對患者睡眠干擾小、成本低、在家庭等環(huán)境中亦能達到較高篩查精度的方法。一種家庭環(huán)境中睡眠呼吸暫停綜合征的篩查系統(tǒng)，包括鼾聲獲取模塊采集鼾聲并記錄鼾聲數(shù)據(jù)，采樣率設為池Hz、精度為16bit
鼾聲信號；鼾聲處理模塊鼾聲處理模塊包括預處理部、端點檢測部、能量比求解部，其中預處理部，提供鼾聲信號的分幀、預加重以及加窗過程，完成鼾聲信號的預處a,端點檢測部，區(qū)分有聲段和無聲段，完成鼾聲信號中鼾聲段的檢測，能量比求解部，求解鼾聲信號的子帶能量比值，得到子帶能量比值；鼾聲判決模塊將上述鼾聲處理模塊中求得的子帶能量比值與門限值比較。其中鼾聲處理模塊的預處理部，在處理之前需要對其分幀，幀長取128ms，幀移為 6%is，利用ー階HR濾波器H(Z) = 1-0. 98夕實現(xiàn)預加重，在對鼾聲信號進行頻域處理之前 使用如公式(1)的窗函數(shù)來減小頻譜泄露，其中n為采樣點
權利要求
1.一種家庭環(huán)境中睡眠呼吸暫停綜合征的篩查系統(tǒng)，其特征在于包括鼾聲獲取模塊采集鼾聲并記錄鼾聲數(shù)據(jù)，采樣率設為池Hz、精度為16bit鼾聲信號；鼾聲處理模塊鼾聲處理模塊包括預處理部、端點檢測部、能量比求解部，其中預處理部，提供鼾聲信號的分幀、預加重以及加窗過程，完成鼾聲信號的預處理， 端點檢測部，區(qū)分有聲段和無聲段，完成鼾聲信號中鼾聲段的檢測， 能量比求解部，求解鼾聲信號的子帶能量比值，得到子帶能量比值； 鼾聲判決模塊將上述鼾聲處理模塊中求得的子帶能量比值與門限值比較。
2.根據(jù)權利要求1所述的家庭環(huán)境中睡眠呼吸暫停綜合征的篩查系統(tǒng)，其特征在于 其中鼾聲處理模塊的預處理部在處理之前需要對其分幀，幀長取128ms，幀移為6%is，利用一階FIR濾波器H(z)= 1-0. 98Z-1實現(xiàn)預加重，在對鼾聲信號進行頻域處理之前使用如公式(1)的窗函數(shù)來減小頻譜泄露，其中η為采樣點
3.根據(jù)權利要求1所述的家庭環(huán)境中睡眠呼吸暫停綜合征的篩查系統(tǒng)，其特征在于 其中鼾聲處理模塊的端點檢測部采用短時能量和短時過零率雙門限分析法，具體過程如下1)計算每幀的短時能量
4.根據(jù)權利要求1所述的家庭環(huán)境中睡眠呼吸暫停綜合征的篩查系統(tǒng)，其特征在于 其中鼾聲處理模塊的能量比求解部為了用數(shù)字信號處理方法對鼾聲信號進行處理，首先需要建立鼾聲信號產(chǎn)生的數(shù)學模型；其中上氣道模型的建立和求解是通過線性預測編碼(LPC)實現(xiàn)的，LPC分析過程如下所示當前值用s(n)表示，表示預測樣值，則預測樣值表示為對
5.根據(jù)權利要求4所述的家庭環(huán)境中睡眠呼吸暫停綜合征的篩查系統(tǒng)，特征在于直接求和子帶能量比方法確定低通氣狀態(tài)和正常狀態(tài)下鼾聲第一共振峰對應的頻段后，利用AR模型構建預處理后鼾聲信號的能量譜，分別計算所選兩子帶頻段內(nèi)頻譜能量，即頻域中實現(xiàn)帶內(nèi)能量譜累加求和，第一子帶內(nèi)能量SE1，第二子帶內(nèi)能量為氏，然后取氏與E1的比值，直接求和子帶能量比如公式(14)，其中f表示頻率，N為幀長，sub-bandl表示第一子帶頻率范圍， sub-band2表示第二子帶頻率范圍，Sn(f)表示信號的短時LPC譜包絡。
6.根據(jù)權利要求4所述的家庭環(huán)境中睡眠呼吸暫停綜合征的篩查系統(tǒng)，特征在于改進的求和子帶能量比方法對直接求和能量比方法進行改進，通過加權系數(shù)對帶內(nèi)鼾聲能量譜加權求和，其中第一子帶加權能量和為E1'，第二子帶加權能量和為氏‘，加權求和子帶能量比如公式(15)， 其中Kf)表示第一子帶加權系數(shù)，B2 (f)表示第二子帶加權系數(shù)，其它表示同公式(14)。
全文摘要
本發(fā)明公開一種家庭環(huán)境中睡眠呼吸暫停綜合征的篩查系統(tǒng)，其中包括鼾聲數(shù)據(jù)獲取模塊，鼾聲處理模塊，判別模塊。數(shù)據(jù)獲取模塊采集鼾聲數(shù)據(jù)；鼾聲信號處理模塊中首先對鼾聲信號進行分幀、預加重、加窗等語音信號的預處理過程，然后采用雙門限檢測方法完成鼾聲的端點檢測，端點檢測過程中以鼾聲樣本的前十幀數(shù)據(jù)作為背景噪聲的第一測度，并將鼾聲段數(shù)據(jù)傳遞給能量比求解模塊。最終求解鼾聲段的能量比特征，并將得到的能量比特性傳遞給判別模塊中。判別模塊中以能量比作為分類依據(jù)，能量比高于某一門限值即為OSAS患者，反之為單純打鼾者。本發(fā)明是一種對患者睡眠干擾小、成本低、在家庭環(huán)境中亦能達到較高篩查精度的系統(tǒng)。
文檔編號A61B5/08GK102429662SQ20111035537
公開日2012年5月2日 申請日期2011年11月10日 優(yōu)先權日2011年11月10日
發(fā)明者劉文龍, 張海秀, 趙玉霞 申請人:大連理工大學