一種鼾聲分型的計算機輔助方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種鼾聲分型的計算機輔助方法，包括：獲取被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件，所述鼾聲間隔期為一個鼾聲結(jié)束到下一個鼾聲開始，所述呼吸紊亂事件包括低通氣、呼吸暫停；將所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件上傳至處理裝置；統(tǒng)計所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)；根據(jù)所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)劃分鼾聲類型。采用本發(fā)明，利用處理裝置對被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件進行全自動的分析、統(tǒng)計并導出相應的統(tǒng)計結(jié)果，使得鼾聲和呼吸紊亂事件緊密結(jié)合起來，實現(xiàn)鼾聲的自動分類，更快捷、準確、直觀，為基于鼾聲檢測精確診斷阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征(OSAHS)提供科學依據(jù)。
【專利說明】一種鼾聲分型的計算機輔助方法【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及醫(yī)學領(lǐng)域，尤其涉及一種鼾聲分型的計算機輔助方法。
【背景技術(shù)】[0002]睡眠是維持身體健康的重要部分。阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征(obstructive sleep apnea hypopnea syndrome,0SAHS)患者睡眠時咽腔部分或全部塌陷，導致反復出現(xiàn)的睡眠結(jié)構(gòu)紊亂、病理性睡眠中斷、夜間睡眠低氧血癥，繼發(fā)體內(nèi)一系列的病理變化，嚴重危及人類的健康和安全。該病不僅對患者的生活質(zhì)量產(chǎn)生不良影響，而且對重大疾病的臨床后果涵蓋范圍廣泛，包括白天嗜睡、神經(jīng)認知功能障礙、心血管疾病(高血壓、中風，心肌梗死及心臟衰竭等)、代謝功能障礙、呼吸衰竭及肺心病等。同時，OSAHS患者睡眠質(zhì)量差，易出現(xiàn)白天疲勞嗜睡，以致誘發(fā)工傷、交通事故和其他意外，造成社會公害。
[0003]國外資料顯示:成年人中的OSAHS的患病率達2%~7% 10，我國上海、香港等地OSAHS在成年人中的患病率分別為3.62%和4.1 %。它的人群發(fā)病率與其他慢性病如哮喘、慢性阻塞性肺疾病、2型糖尿病和冠心病的發(fā)病率相當，更為重要的是它是這些疾病加重、難治的重要因素。
[0004]打鼾是OSAHS患者最早出現(xiàn)、最為突出、聽得見的特征性癥狀(hallmark)。對鼾聲的產(chǎn)生機制和聲學特性的研究始于上世紀八十年代，研究表明OSAHS患者和單純打鼾(simple snore, SS)者的鼾聲具有不同的聲學特點，這些特點可能有助于區(qū)分二者。最近，國外學者運用聲學分析診斷0SAHS，Ben-1srael及合作者發(fā)現(xiàn)基于聲學分析的睡眠呼吸紊亂指數(shù)同PSG監(jiān)測的結(jié)果達到80%以上的一致性，但這些研究注重整夜鼾聲的研究而缺乏對單個鼾聲的研究。所謂單純打鼾就是指打鼾后無呼吸紊亂事件，打鼾后有呼吸紊亂事件的鼾聲的特點目前缺乏研究。如果忽略O(shè)SAHS中的單純鼾聲，至少85%以上的睡眠呼吸信息將被高估或不準確，如果認識OSAHS中單純鼾聲存在，把其它鼾聲作為一種分析，至少忽略10%的呼吸紊亂事件。近年來國外學者注意鼾聲期間鼾聲特征的分析的同時，部分學者注意到OSAHS患者鼾聲間隔期(從打鼾開始到下一個鼾聲開始)明顯短于正常打鼾者。然而鼾聲間隔期的長短僅是一表明現(xiàn)象，其核心即是睡眠事件，但目前學者們尚未對不同鼾聲期間睡眠事件的特點進行研究。因此我們認為，忽視鼾聲期間睡眠事件的存在可能是鼾聲分析診斷OSAHS精確度不高的原因。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種鼾聲分型的計算機輔助方法，可實現(xiàn)鼾聲的自動分型、統(tǒng)計。
[0006]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種鼾聲分型的計算機輔助方法，包括:獲取被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件，所述鼾聲間隔期為一個鼾聲結(jié)束到下一個鼾聲開始，所述呼吸紊亂事件包括低通氣、呼吸暫停；將所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件上傳至處理裝置；統(tǒng)計所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)；根據(jù)所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)劃分鼾聲類型。
[0007]作為上述方案的改進，所述處理裝置內(nèi)存儲有鼾聲類型；所述鼾聲類型包括:鼾聲I型，鼾聲間隔期內(nèi)無發(fā)生呼吸紊亂事件；鼾聲II型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生一次呼吸紊亂事件；鼾聲III型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生兩次呼吸紊亂事件；鼾聲IV型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生兩次以上呼吸紊亂事件。
[0008]作為上述方案的改進，通過多導睡眠監(jiān)測法獲取被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件。
[0009]作為上述方案的改進，所述的鼾聲分型的計算機輔助方法還包括:所述處理裝置對被監(jiān)測者在睡眠過程中的鼾聲類型進行統(tǒng)計，生成統(tǒng)計結(jié)果；所述統(tǒng)計結(jié)果包括被監(jiān)測者在睡眠過程中的各鼾聲類型發(fā)生次數(shù)、發(fā)生概率。
[0010]作為上述方案的改進，所述統(tǒng)計結(jié)果還包括被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的類型。
[0011]作為上述方案的改進，所述的鼾聲分型的計算機輔助方法還包括:所述處理裝置導出所述統(tǒng)計結(jié)果。
[0012]實施本發(fā)明，具有如下有益效果:
引入處理裝置，利用處理裝置對被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件進行全自動的分析統(tǒng)計，實現(xiàn)鼾聲的自動分類，更為快捷、準確。
[0013]另外，將處理裝置與特殊的鼾聲分型相結(jié)合，根據(jù)預存鼾聲類型對鼾聲進行分類，使得鼾聲和呼吸紊亂事件緊密結(jié)合起來。同時，處理裝置自動對睡眠過程中的各鼾聲類型的發(fā)生次數(shù)、發(fā)生概率進行自動統(tǒng)計并導出相應的統(tǒng)計結(jié)果，更為直觀，為基于鼾聲檢測精確診斷OSAHS提供科學依據(jù)。
[0014]而且，通過多導睡眠監(jiān)測法獲取被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件，使監(jiān)測更為精確。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]圖1是本發(fā)明鼾聲分型的計算機輔助方法的第一實施例流程圖；
圖2是本發(fā)明鼾聲分型的計算機輔助方法的第二實施例流程圖。
【具體實施方式】
[0016]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步地詳細描述。
[0017]圖1是本發(fā)明鼾聲分型的計算機輔助方法的第一實施例流程圖，包括:
S101，獲取被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件。
[0018]所述鼾聲間隔期為一個鼾聲結(jié)束到下一個鼾聲開始。
[0019] 所述呼吸紊亂事件包括低通氣、呼吸暫停。所述低通氣是指睡眠過程中呼吸氣流降低超過正常氣流強度的50%以上并伴有3%血氧飽和度下降；所述睡眠呼吸暫停是指睡眠過程中口鼻氣流均停止10秒以上。
[0020]優(yōu)選地，所述睡眠呼吸紊亂事件根據(jù)國際睡眠標準，還可以包括呼吸努力覺醒(respiratory-effort related arousals，RERAs)。[0021]更佳地，可通過多導睡眠監(jiān)測法獲取被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件。
[0022]需要說明的是，通過多導睡眠監(jiān)測法進行測量時，可通過多導睡眠監(jiān)測裝置對腦電圖、眼電圖、肌電圖、口鼻氣流、胸腹呼吸運動幅度、心電圖、經(jīng)皮外周血氧飽和度、鼾聲、睡眠體位等進行檢測，并根據(jù)氣流判斷低通氣，呼吸暫停事件等鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件。
[0023]S102，將所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件上傳至處理裝置。
[0024]優(yōu)選地，所述處理裝置包括計算機、手機。
[0025]S103，統(tǒng)計所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)。
[0026]所述處理裝置對上傳的鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件進行統(tǒng)計，計算出所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)。
[0027]例如，若鼾聲間隔期內(nèi)出現(xiàn)I次低通氣、I次呼吸暫停，則處理裝置可計算出鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)為2次。
[0028]S104，根據(jù)所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)劃分鼾聲類型。
[0029]更佳地，所述處理裝置內(nèi)存儲有鼾聲類型，處理裝置根據(jù)所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)劃分鼾聲類型。
[0030]所述鼾聲類型包括:
鼾聲I型，鼾聲間隔期內(nèi)無發(fā)生呼吸紊亂事件；
鼾聲II型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生一次呼吸紊亂事件；
鼾聲III型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生兩次呼吸紊亂事件；
鼾聲IV型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生兩次以上呼吸紊亂事件。
[0031]需要說明的是，可根據(jù)實際需求，將所述鼾聲進一步劃分為多種鼾聲類型，使不同的發(fā)生次數(shù)對應不同的鼾聲類型，使分型更為詳細具體。
[0032]由上可知，將鼾聲分型與處理裝置相結(jié)合，處理裝置將多導睡眠監(jiān)測裝置獲取的被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件進行全自動的分析統(tǒng)計，根據(jù)預存鼾聲類型對鼾聲進行分類，使得鼾聲和呼吸紊亂事件緊密結(jié)合起來，為豐富OSAHS鼾聲的研究及基于鼾聲檢測精確診斷OSAHS提供科學依據(jù)。
[0033]圖2是本發(fā)明鼾聲分型的計算機輔助方法的第二實施例流程圖，包括:
S201，獲取被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件。
[0034]所述鼾聲間隔期為一個鼾聲結(jié)束到下一個鼾聲開始。
[0035]所述呼吸紊亂事件包括低通氣、呼吸暫停。所述低通氣是指睡眠過程中呼吸氣流降低超過正常氣流強度的50%以上并伴有3%血氧飽和度下降；所述睡眠呼吸暫停是指睡眠過程中口鼻氣流均停止10秒以上。優(yōu)選地，所述睡眠呼吸紊亂事件根據(jù)國際睡眠標準，還可以包括呼吸努力覺醒(respiratory-effort related arousals , RERAs)。
[0036]更佳地，可通過多導睡眠監(jiān)測法獲取被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件。
[0037]S202，將所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件上傳至處理裝置。優(yōu)選地，所述處理裝置包括計算機、手機。
[0038]S203，統(tǒng)計所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)。[0039]S204，根據(jù)所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)劃分鼾聲類型。
[0040]更佳地，所述處理裝置內(nèi)存儲有鼾聲類型，處理裝置根據(jù)所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)劃分鼾聲類型。
[0041]所述鼾聲類型包括:
鼾聲I型，鼾聲間隔期內(nèi)無發(fā)生呼吸紊亂事件；
鼾聲II型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生一次呼吸紊亂事件；
鼾聲III型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生兩次呼吸紊亂事件；
鼾聲IV型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生兩次以上呼吸紊亂事件。
[0042]需要說明的是，可根據(jù)實際需求，將所述鼾聲進一步劃分為更多種鼾聲類型，使不同的發(fā)生次數(shù)對應不同的鼾聲類型，使分型更為詳細具體。
[0043]S205，所述處理裝置對被監(jiān)測者在睡眠過程中的鼾聲類型進行統(tǒng)計，生成統(tǒng)計結(jié)
果O
[0044]所述統(tǒng)計結(jié)果包括被監(jiān)測者在睡眠過程中的各鼾聲類型發(fā)生次數(shù)、發(fā)生概率。
[0045]需要說明的是，研究表明OSAHS患者鼾聲期間存在:1、鼾聲間隔期內(nèi)無發(fā)生呼吸紊亂事件；2、鼾聲間隔 期內(nèi)發(fā)生僅一次呼吸紊亂事件；3、鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生兩次及兩次以上呼吸紊亂事件。其中，無呼吸紊亂事件的鼾聲間隔期發(fā)生率較高，二次及多次呼吸紊亂事件的鼾聲間隔期的次數(shù)客觀存在且多于單次呼吸紊亂事件的鼾聲間隔期的次數(shù)。因此，對睡眠過程中的各鼾聲類型的發(fā)生次數(shù)、發(fā)生概率進行統(tǒng)計可為基于鼾聲檢測精確診斷OSAHS提供科學依據(jù)。
[0046]優(yōu)選地，所述統(tǒng)計結(jié)果還包括被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的類型。
[0047]所述呼吸紊亂事件的類型包括低通氣、呼吸暫停。如:
鼾聲II型，包括低通氣或呼吸暫停；
鼾聲III型，包括低通氣和低通氣、低通氣和呼吸暫停、呼吸暫停和低通氣、呼吸暫停和呼吸暫停；
鼾聲IV型，包括低通氣、呼吸暫停多次交替或重復發(fā)生。
[0048]例如，被監(jiān)測者在睡眠過程中產(chǎn)生兩個鼾聲間隔期內(nèi)，其中，第一個鼾聲間隔期內(nèi)產(chǎn)生一次低通氣事件，第二個鼾聲間隔期內(nèi)產(chǎn)生一次呼吸暫停事件。則，在統(tǒng)計結(jié)果中可統(tǒng)計出被監(jiān)測者在睡眠過程中共產(chǎn)生兩個鼾聲II型，并指出鼾聲II型包括一次低通氣事件，第二個鼾聲II型包括一次呼吸暫停事件。
[0049]優(yōu)選地，所述統(tǒng)計結(jié)果還包括各鼾聲的發(fā)生時間、發(fā)生間隔等，實現(xiàn)對鼾聲的詳細分析。
[0050]S206，所述處理裝置導出所述統(tǒng)計結(jié)果。所導出的統(tǒng)計結(jié)果，直觀、清晰，為精確診斷OSAHS提供科學依據(jù)。
[0051]由上可知，處理裝置將多導睡眠監(jiān)測裝置獲取的被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件進行全自動的分析統(tǒng)計，根據(jù)預存鼾聲類型對鼾聲進行分類，使得鼾聲和呼吸紊亂事件緊密結(jié)合起來。同時，對睡眠過程中的各鼾聲類型的發(fā)生次數(shù)、發(fā)生概率進行統(tǒng)計并導出統(tǒng)計結(jié)果，為基于鼾聲檢測精確診斷OSAHS提供科學依據(jù)。
[0052]以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出，對于本【技術(shù)領(lǐng)域】的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也視為本發(fā)明的保護范圍。`
【權(quán)利要求】
1.一種鼾聲分型的計算機輔助方法，其特征在于，包括: 獲取被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件，所述鼾聲間隔期為一個鼾聲結(jié)束到下一個鼾聲開始，所述呼吸紊亂事件包括低通氣、呼吸暫停； 將所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件上傳至處理裝置； 統(tǒng)計所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)； 根據(jù)所述鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的發(fā)生次數(shù)劃分鼾聲類型。
2.如權(quán)利要求1所述的鼾聲分型的計算機輔助方法，其特征在于，所述處理裝置內(nèi)存儲有鼾聲類型； 所述鼾聲類型包括: 鼾聲I型，鼾聲間隔期內(nèi)無發(fā)生呼吸紊亂事件； 鼾聲II型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生一次呼吸紊亂事件； 鼾聲III型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生兩次呼吸紊亂事件； 鼾聲IV型，鼾聲間隔期內(nèi)發(fā)生兩次以上呼吸紊亂事件。
3.如權(quán)利要求1所述的鼾聲分型的計算機輔助方法，其特征在于，通過多導睡眠監(jiān)測法獲取被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件。
4.如權(quán)利要求1所述的鼾聲分型的計算機輔助方法，其特征在于，還包括:所述處理裝置對被監(jiān)測者在睡眠過程中的`鼾聲類型進行統(tǒng)計，生成統(tǒng)計結(jié)果； 所述統(tǒng)計結(jié)果包括被監(jiān)測者在睡眠過程中的各鼾聲類型發(fā)生次數(shù)、發(fā)生概率。
5.如權(quán)利要求4所述的鼾聲分型的計算機輔助方法，其特征在于，所述統(tǒng)計結(jié)果還包括被監(jiān)測者在睡眠過程中鼾聲間隔期內(nèi)呼吸紊亂事件的類型。
6.如權(quán)利要求4或5所述的鼾聲分型的計算機輔助方法，其特征在于，還包括:所述處理裝置導出所述統(tǒng)計結(jié)果。
【文檔編號】A61B5/00GK103690147SQ201310715342
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月23日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月23日
【發(fā)明者】張孝文, 宋麗娟, 金輝, 李燕妹, 李帥, 盧穎深 申請人:廣州醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院