專利名稱：據(jù)鼾聲確定阻塞性睡眠呼吸暫停與低通氣綜合癥的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種確定阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合癥(Obstructive sleep apnea hypopnea syndrome,簡稱 OSAHS)呼吸紊亂指數(shù)(Apnea Hypopnea Index,簡稱 AHI)的方法。不同于傳統(tǒng)的多導睡眠監(jiān)測系統(tǒng)(Polysomnography,簡稱PSG),本發(fā)明通過分析鼾聲來判斷患者在睡眠過程中是否發(fā)生呼吸暫?；虻屯?，從而可以計算出患者的 AHI值，作為OSAHS癥狀初步篩查的一種手段，同時也為術后效果的客觀評價提供了新的選擇。
背景技術：
打鼾是一種常見的睡眠現(xiàn)象，鼾聲是由于人在睡眠時，上呼吸道中某些部位因為肌肉松弛或者病變而造成塌陷或者完全阻塞，而受到阻塞的氣流帶動阻塞部位震動就產(chǎn)生了鼾聲。醫(yī)學上將這種睡眠時上氣道反復塌陷、阻塞引起的呼吸暫?；蛲獠蛔?、伴有打鼾和睡眠結構紊亂頻繁發(fā)生、以及血氧飽和度下降等癥狀，稱為0SAHS。醫(yī)學上對OSAHS最有效的診斷方法是PSG，它通過監(jiān)測患者睡眠時多路體征信號的變化來綜合判定其是否患有此病癥，并能夠確定患者病情的輕重程度。PSG所記錄的信號有腦電信號，眼動信號，心電圖，肌電圖，血氧飽和度信號，口鼻氣流信號，咽部震動信號。其中判定是否患有阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合癥最主要的參考依據(jù)是口鼻氣流信號，因為口鼻氣流信號能夠直接的反映出患者睡眠時是否發(fā)生了呼吸暫停事件或低通氣事件。呼吸暫停事件是指睡眠過程中口鼻氣流完全停止10秒以上，低通氣事件是指睡眠過程中呼吸氣流強度較正常水平下降50%以上，同時伴有血氧飽和度較基礎水平下降4%以上，并且這一過程持續(xù)10秒以上。PSG監(jiān)測呼吸事件目的是為了計算出AHI值，從而確定患者癥狀的嚴重程度，AHI 的計算方法是患者整晚睡眠監(jiān)測過程中產(chǎn)生的呼吸暫?；虻屯馐录哉淼乃邥r間，以次/小時為單位。最新的醫(yī)學標準規(guī)定，按照AHI值的不同可將OSAHS癥狀分為四類 0〈ΑΗΙ ( 5屬于簡單鼾聲(即正常情況無需治療);5〈AHI ( 15屬于輕度OSAHS ；15<AHI ( 30 屬于中度0SAHS，AHI>30屬于重度OSAHS。PSG進行監(jiān)測時，需要將許多的傳感器連接在患者身體的不同部位，這些傳感器采集好患者的體征信號后傳回PSG，PSG再將這些信號通過電纜線傳到診斷中心的PC機上，專業(yè)人員通過專用的軟件分析這些體征信號的變化來對患者進行診斷。PSG作為診斷OSAHS的黃金標準，雖然能夠準確的對患者的病癥進行診斷，但是其本身也有不足，比如說治療費用昂貴，使用復雜，容易給患者帶來不適，診斷時間長，確診時間長等。而本發(fā)明的目的就是希望提出一種方便有效的方法來取代PSG，本發(fā)明考慮了鼾聲作為OSAHS患者最明顯的臨床表現(xiàn)，并且OSAHS患者的鼾聲具有獨特的節(jié)律，因此可以通過分析不同種類鼾聲的節(jié)律來間接地捕捉呼吸暫?；虻屯馐录瑥亩嬎愠鯝HI值，確定患者是否患有0SAHS。該方法較之PSG來說具有成本低，效率高，診斷周期短，對患者無痛苦等一系列優(yōu)點。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對PSG監(jiān)測存在的不足，提供一種據(jù)鼾聲確定阻塞性睡眠呼吸暫停與低通氣綜合癥的方法?；驹碛捎贠SAHS患者的上呼吸道生理結構較之正常人在某些部位有塌陷或阻塞，而這種生理結構的差異會通過鼾聲相應的表現(xiàn)出來。簡單鼾聲的幅值較小，并且不同鼻干聲段之間的差異也較小，一個鼻干聲段的持續(xù)時間基本上在兩秒左右，并且相鄰鼻干聲段之間的間隔也較均勻，保持在三秒左右，并未出現(xiàn)大于十秒的呼吸暫?；虻屯猓欢鳲SAHS鼾聲的幅值變化較大，鼾聲段的持續(xù)時間也相對較長，并且其最重要的特征是在兩個相鄰鼾聲段之間存在大于十秒的呼吸暫?；虻屯狻Ｒ虼丝梢岳煤唵西暫蚈SAHS鼾聲的區(qū)別將二者區(qū)分開來，從而確定OSAHS癥狀。本發(fā)明的構思是充分利用OSAHS相鄰鼾聲之間存在大于十秒的呼吸事件這一特性，首先試圖準確的捕捉到每次鼾聲段，然后通過判斷相鄰鼾聲段之間的間隔是否大于十秒來確定是否發(fā)生了呼吸暫?；虻屯馐录詈髮⒔y(tǒng)計到的呼吸事件的總數(shù)除以整晚的監(jiān)測時間就可以得到患者的AHI值。從鼾聲信號的時域波形的幅值上來講，鼾聲段的幅值要明顯大于呼吸暫?；虻屯舛蔚姆?，因此可以利用基于短時幅值的端點檢測算法準確的捕捉到鼾聲段。在運用端點檢測方法時，閾值的選取是影響檢測效果非常重要的因素，在進行鼾聲的監(jiān)測時，理想的閾值設定的情況是僅僅高于呼吸暫停和低通氣段一點點，從而能夠保證一旦有鼾聲時能夠敏銳的監(jiān)測到。但是由于監(jiān)測環(huán)境的不穩(wěn)定性，如果對整晚的鼾聲信號僅設定一個恒定的閾值是不能夠滿足系統(tǒng)要求的。因此本發(fā)明設計了一種動態(tài)閾值的計算方法，該方法將整晚的鼾聲信號以30分鐘為單位將其劃分為若干個子片段，在每個子片段中又以100幀為單位將該子片段分為若干個分析周期，然后計算每個分析周期中 100幀幅值的均值和方差，方差最小的那個分析周期所對應的幅值均值再乘以一定的比例系數(shù)就作為這個鼾聲子片段的動態(tài)閾值。當運用動態(tài)閾值端點檢測的方法檢測出每個鼾聲段之后，再通過判斷相鄰兩個鼾聲段之間的間隔是否大于10秒，并加入一些篩選條件就可計算出這段鼾聲信號所產(chǎn)生的呼吸暫停或低通氣事件數(shù)目。對整晚的鼾聲信號進行同樣的方法就可計算出患者的AHI值，從而實現(xiàn)OSAHS的診斷。根據(jù)上述發(fā)明構思，本發(fā)明采用下述技術方案
一種據(jù)鼾聲確定阻塞性睡眠呼吸暫停與低通氣綜合癥的方法，具體操作步驟為
(1)搭建好合適的錄音環(huán)境，記錄患者整晚的鼾聲信號；
(2)對所采集的鼾聲信號進行預處理；
(3)對處理好的鼾聲信號進行動態(tài)閾值端點檢測，捕捉到每個鼾聲段，然后結合呼吸暫?；虻屯馐录毺氐男再|(zhì)做相應的處理，計算出呼吸紊亂指數(shù)；
(4)顯示結果；
本發(fā)明的方法與現(xiàn)有技術相比較，具有如下顯而易見的優(yōu)點成本低，操作簡便，診斷速度快，不影響患者睡眠的舒適度等。


圖I據(jù)鼾聲確定OSAHS癥狀的流程圖。
具體實施例方式本發(fā)明的優(yōu)選實施例結合附圖詳述如下
實施例一參見圖1，據(jù)鼾聲確定阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合癥方法的具體操作步驟為
(1)搭建好合適的錄音環(huán)境，記錄患者整晚的鼾聲信號；
(2)對患者的鼾聲信號進行預處理，降噪以及手動刪除患者未入睡時的錄音；
(3)對處理好的鼾聲信號進行動態(tài)閾值端點檢測，捕捉到每次鼾聲事件，再加入一些判決條件，從而間接的計算出AHI值；
(4)顯示基于鼾聲節(jié)律的OSAHS診斷結果。實施例二 本實施例更詳細的介紹實施例一的具體過程
(1)錄音的方案設定為對患者采用非接觸式麥克風，麥克風懸掛在距離患者15cm左右，錄音的格式設定為WAV，采用8KHz采樣，16bit量化，錄音后的鼾聲信號保存在電腦中；
(2)當錄音環(huán)境不佳時，比如環(huán)境噪聲太大，需要對鼾聲信號進行預處理，從而保證端點檢測能有更高的精度。降噪的方法采用譜減法，降噪后的效果如圖7所示，需滿足靜音段的幅值在O. 02以下，鼾聲段的幅值在O. I以上。(3)對鼾聲信號進行動態(tài)閾值端點檢測，考慮到實際情況，需要對監(jiān)測到的每次鼾聲事件進行鑒別，比如說鼾聲事件的持續(xù)時間不應該太短，太短的也許是患者的咳嗽聲或者環(huán)境中的敲擊聲；同時也不應該太長，太長的也許是說話聲。本方法規(guī)定有效的鼾聲事件持續(xù)時間應為O. 56秒至60秒之間。在捕捉到鼾聲事件以后，需要通過判斷相鄰兩次鼾聲事件之間的間隔來判斷是否發(fā)生了呼吸事件，呼吸事件需要滿足的條件是要大于10秒， 但是考慮到實際情況，也不能太長，太長的有可能是睡眠狀態(tài)的改變。本方法規(guī)定有效的呼吸事件應該在10秒至90秒之間。在進行AHI的計算時，鼾聲事件和呼吸事件的判決條件都需要滿足。(4)通過編寫的軟件界面將最終的AHI結果輸出。本實施例設計了一款利用鼾聲確定OSAHS癥狀的分析軟件，該軟件既可以實現(xiàn)鼾聲的實時分析又可以實現(xiàn)后期分析，分析的方法都是通過對患者的鼾聲信號進行動態(tài)閾值端點檢測來計算AHI值，最后的結果在軟件界面上顯示出來。下面簡單的介紹下該軟件的功能
(O導入鼾聲用來導入已經(jīng)錄制好的鼾聲信號，從而對其進行鼾聲分析。(2)開始錄音，結束錄音用來對患者進行實時錄音，錄好的鼾聲信號自動保存在指定的文件夾下。(3)回放用來播放鼾聲文件，可以播放導入的鼾聲也可以播放實時錄制的鼾聲。(4)顯示波形在界面的指定位置顯示鼾聲信號的時域波形，既可以顯示后期導入的鼾聲的波形也可以顯示實時錄制的鼾聲信號的波形。(5)顯示結果將對鼾聲信號進行分析后得出的AHI值顯示在界面的指定區(qū)域。為了驗證本發(fā)明的準確性，對已經(jīng)進行PSG診斷的34名患者進行了本發(fā)明的分析方法，其中重度患者15名，用S. rs. 15表示，中度患者8名，用Μ. ΓΜ. 8表示，輕度患者 7名，用L. 1 L. 7表示，簡單鼾聲患者4名，用N. I、. 4表示。對比結果如表I所示，表I中 AHI by PSG —欄表示PSG的診斷結果，AHI by SRM —欄表示運用鼾聲分析的方法(SnoreSound Analysis, SSA)的診斷結果,對比可發(fā)現(xiàn)本發(fā)明的分析結果能夠和PSG的診斷結果
保持較好的一致性。
權利要求
1.一種據(jù)鼾聲確定阻塞性睡眠呼吸暫停與低通氣綜合征的方法，操作步驟如下(1)搭建好合適的錄音環(huán)境，記錄患者整晚的鼾聲信號；(2)對所采集的鼾聲信號進行預處理；(3)對處理好的鼾聲信號進行動態(tài)閾值端點檢測，捕捉到每個鼾聲段，然后結合呼吸暫停與低通氣事件獨特的鼾聲節(jié)律做相應的處理，計算出呼吸紊亂指數(shù)；(4)顯示結果。
2.根據(jù)權利要求I所述的據(jù)鼾聲確定阻塞性睡眠呼吸暫停與低通氣綜合征的方法， 其特征在于所述步驟(I)搭建好合適的錄音環(huán)境，記錄患者整晚的鼾聲信號時采用非接觸式無指向性電容式麥克風，頻響范圍應在50Ηζ 15000Ηζ之間，開路電壓輸出電平約為-40+3. 5dB，將麥克風懸掛在距離患者15cm左右，錄音的格式設定為WAV，采用8KHz采樣，16bit量化，錄音后的鼾聲信號保存在電腦中。
3.根據(jù)權利要求I所述的據(jù)鼾聲確定阻塞性睡眠呼吸暫停與低通氣綜合征的方法，其特征在于所述步驟(2)對所采集的鼾聲信號進行預處理時需要進行降噪以及手動刪除患者未入睡時的錄音當錄音環(huán)境不佳時，環(huán)境噪聲太大，需要對鼾聲信號進行預處理，從而保證端點檢測能有更高的精度；降噪的方法采用譜減法，降噪后的效果需滿足靜音段的幅值在O. 02以下， 鼾聲段的幅值在O. I以上。
4.根據(jù)權利要求I所述的據(jù)鼾聲確定阻塞性睡眠呼吸暫停與低通氣綜合征的方法，其特征在于所述步驟(3)對處理好的鼾聲信號進行動態(tài)閾值端點檢測時需要每30分鐘計算一次能量閾值，并且在端點檢測完成后，需要對檢測到的鼾聲事件和呼吸事件進行篩選，考慮到實際情況，鼾聲事件應滿足大于O. 56秒，小于60秒的限制條件，呼吸事件應滿足大于 10秒小于90秒的限制條件；只有鼾聲事件和呼吸事件同時滿足限制條件的情況下，才計入呼吸紊亂指數(shù)的計算。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種據(jù)鼾聲確定阻塞性睡眠呼吸暫停與低通氣綜合癥的方法。本方法是考慮到OSAHS癥狀的鼾聲具有獨特的性質(zhì)，即在兩次相鄰鼾聲之間存在著大于10秒的呼吸暫?；蛘叩屯?，而鼾聲段的幅值明顯的大于呼吸暫停和低通氣段的幅值，因此可以采用基于短時幅值的端點檢測將每次鼾聲段檢測出來，然后通過判斷相鄰兩次鼾聲之間的間隔是否大于10秒來計算出患者的AHI值，從而確定患者是否患有OSAHS癥狀。本發(fā)明相對于傳統(tǒng)的PSG診斷方法具有成本低，效率高，操作簡便，患者無感覺不適等一系列優(yōu)點。
文檔編號A61B5/00GK102579010SQ201210051209
公開日2012年7月18日 申請日期2012年3月1日 優(yōu)先權日2012年3月1日
發(fā)明者侯麗敏, 宋偉, 殷善開, 謝愫 申請人:上海大學