一种基于压力传感器的穿戴式呼吸监测系统设计*

肖小玉， 黄善洛， 陈淑靖， 宋元林， 金庆辉， 赵建龙

(1.中国科学院 上海微系统与信息技术研究所 传感技术联合国家重点实验室，上海 200050；2.复旦大学 附属中山医院，上海 200032； 3.中国科学院大学，北京 100049)



一种基于压力传感器的穿戴式呼吸监测系统设计*

肖小玉1,3， 黄善洛1,3， 陈淑靖2， 宋元林2， 金庆辉1， 赵建龙1

(1.中国科学院 上海微系统与信息技术研究所 传感技术联合国家重点实验室，上海 200050；2.复旦大学 附属中山医院，上海 200032； 3.中国科学院大学，北京 100049)

摘要:为指导慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者完成标准的呼吸操康复训练，设计了一种穿戴式呼吸监测系统，系统包括呼吸波传感器、数据采集电路板和手机APP软件。通过该系统，患者能实时观测自身呼吸波形和各项呼吸参数，通过比对标准呼吸曲线，根据同步提示音修正并完成标准呼吸操。临床实验表明：患者使用该系统锻炼可增加肺部通气量，改善肺功能。

关键词：穿戴式设备； 呼吸监测； 手机APP软件； 呼吸操； 慢性阻塞性肺疾病

0引言

慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary di-sease，COPD)是一种严重影响人们生活质量的呼吸系统疾病，居世界疾病死因的第四位[1,2]。研究发现坚持呼吸操锻炼能改善COPD患者的肺功能[3],但大多数患者因不知道做呼吸操的方法或是觉得枯燥而不能坚持进行呼吸操锻炼。

现有的穿戴式监测系统大多用于急性病(心脏病、睡眠窒息症等)的监护和预警[4,5]，以及慢性疾病的诊断[6,7]和病情评估[8]，无法指导COPD患者进行呼吸操康复训练。爱尔兰都柏林城市大学的研究者设计的呼吸监测系统对患者做呼吸操有一定的指导作用[9]，但该系统还存在一些不足：1)它是将采集到的数据在电脑上进行显示，用户不能随时随地监测；2)只是简单地显示出患者的呼吸波形，不能让患者清楚地看到自己的各项呼吸参数；3)不能根据患者的具体情况调整标准呼吸波形。

为了帮助患者随时随地和长期坚持进行标准的呼吸操锻炼，本文设计了一个穿戴式呼吸监测系统，将腹带式(胸带式)的呼吸传感器采集到的数据通过蓝牙发送到手机软件进行处理和显示。

1系统设计与实现

采用单片机信息采集系统和手机软件相结合的方法。系统主要包括三部分：呼吸波传感器(HXH—2)、信号采集电路板、手机应用软件，系统实物如图1。

图1　系统实物图Fig 1　Physical map of wearable system

1.1呼吸波传感器

系统中采用的是腹带式(或胸带式)的呼吸波传感器。人体呼吸时，腹部(或胸腔)会周期性地扩张或收缩，这就会引起绑在腹部(或胸部)的传感带产生压力的变化。人体吸气时，腹部(或胸腔)扩张，压力传感器的输出变大；呼气时，腹部(或胸腔)收缩，压力传感器的输出变小，可用压力信号输出的波形来表征人体的呼吸波形。原始呼吸信号采集的过程如图2。

图2　原始呼吸信号采集Fig 2　Original respiration signal acquisition

1.2信号采集电路

原始呼吸信号输出后，需要硬件电路对其进行放大和数字化等处理，随后传输到手机软件。信号采集电路是以微处理器为中心的信号处理系统，主要包括微处理器、放大电路、电源充电和电量管理电路、蓝牙模块这几个部分，其基本结构如图3所示。

图3　硬件电路设计Fig 3　Hardware circuit design

1.3手机软件

手机软件的主要功能有：1)实时清晰地显示呼吸波形和各项呼吸参数；2)生成可自定义的标准呼吸波形，患者可模拟这个波形实现标准的呼吸操锻炼；3)提示音和标准波形相结合，指导患者的呼吸节奏；4)异常呼吸数据的判定、存储以及查询。这些功能的实现，都依赖于手机软件后台的算法，将在关键技术部分予以介绍。

2关键技术

2.1呼吸模态识别

要想得到呼气吸气的时间比、呼吸频率、呼吸强度等这些参数，都需要做到对呼气、吸气动作的识别。如图4所示，“开始吸气”到下一次的“开始吸气”的时间间隔就是呼吸周期，进而可以推算出当前的呼吸频率；另外，“开始吸气”和“开始呼气”之间的纵坐标差值可表示呼吸强度。

图4　呼吸模态识别Fig 4　Breathing modal identification

观察发现，可根据呼吸曲线的斜率判断人体的呼气/吸气状态。呼吸曲线的斜率从小于0变到大于0，表示“开始吸气”；斜率从大于0变到小于0，表示“开始呼气”。而曲线斜率的计算，可取曲线上的若干点拟合一条直线，求得这条直线的斜率，近似为该曲线当前位置的斜率。这里使用了一种简易的算法[10]。

M=

2.2标准曲线的生成

呼吸过程中，吸气时为递增曲线，呼气时为递减曲线，用正弦曲线的不同区间来模拟吸气和呼气的过程。取正弦曲线0～T/4内的曲线模拟吸气的过程，而用T/2～3T/4区间内的曲线模拟呼气的过程。

如此便得到一个呼吸周期内的呼吸曲线，而后面的曲线都是这个周期的重复。

2.3异常判断

系统中设定了四种异常原因：1)设备穿戴不正常或无呼吸信号。当用户的呼吸状态长时间停留在呼气或吸气，而没有呼吸交替时，判定为第1种异常；2)呼吸强度过小，判定为第2种异常；3)呼吸频率过快，判定为第3种异常；4)呼吸强度过小，且呼吸频率过快，判定为第4种异常。呼吸数据异常判定的流程如图5。除了异常判断外，手机还会自动存储每一次呼吸的参数和提取出的异常呼吸数据。

图5　异常判断流程图Fig 5　Flow chart of abnormal judgement

2.4时间轴自同步

对于不同的微处理器，尽管电路和软件设计都一样，由于外界环境与晶振误差的影响，各个电路板之间的时钟频率是有差别的，这就导致了不同的采样间隔。若手机软件中相邻两个采样点的时间间隔和实际的采样间隔不一致，就会出现显示的呼吸波形和实际呼吸波形不符的情况。

因此，在手机软件中，设计了时间自同步的方法。每次工作之前，先让手机端采集1000个样点并计时采集的时间为t，那么就可以计算出这块信号采集板的信号的实际采样间隔为t/1000。这样就避免了由于硬件和软件的时钟频率不一致而引起的显示误差，保证呼吸信号曲线的准确性。

3临床实验

3.1实验对象

参与实验的患者均为2014～2015年就诊于上海市徐汇区中山医院的COPD患者，在患者和家属签署知情同意书后参与实验。本研究中共纳入11例COPD患者，患者的基本情况见表1。

表1　患者基本情况

注：FEV1(%)记FEV1实际值与其预计值的百分比。

3.2治疗方法

将采集呼吸信号的腰带系于患者的腹部，将手机软件和信号采集电路通过蓝牙连接，患者在软件的提示音和标准呼吸波形的引导下进行腹式呼吸结合缩唇式呼吸康复训练。

3.3实验结果

采用统计学软件SPSS 16.0对实验数据进行分析，对使用设备锻炼前后动脉血气分析结果进行配对样本t检验，p<0.05为差异具有统计学意义。

让患者在系统监测下进行呼吸操康复训练，并且在锻炼前后对患者进行动脉血气分析，结果如表2所示。

表2　使用设备锻炼前后动脉血气分析参数的比较±s,n=11)

4结论

实验表明：在“穿戴式呼吸康复监测系统”引导下进行呼吸操锻炼，能有效帮助患者增加肺通气量，有利于肺泡进行气体交换，改善COPD患者缺氧和CO2潴留症状。长期坚持在该设备引导下进行呼吸操锻炼可增加患者的呼吸肌力量，增加咳嗽、咳痰能力，缓解呼吸困难症状。

参考文献:

[1]赵文芳,周卫.呼吸操训练对慢性阻塞性肺疾病病人影响的研究进展[J].护理研究,2008,22(5月下旬版):1317-1319.

[2]刘洪君,姚翠玲,许占英,等.呼吸操对慢性阻塞性肺病患者肺功能及血气的影响[J].临床肺科杂志,2006,11(1):63-64.

[3]Weiner P,Azgad Y,Ganam R.Inspiratory muscle training combined with general exercise reconditioning in patients with COPD[J].Chest Journal,1992,102:1351-1356.

[4]Huang A,Chen C,Duan X,et al.We-Care:An intelligent mobile telecardiology system to enable mhealth applications[J].IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,2014,18(2):693-702.

[5]Sannino G,Falco I D,Pietro G D.Monitoring obstructive sleep apnea by means of a real-time mobile system based on the automatic extraction of sets of rules through differential evolution[J].Journal of Biomedical Informatics,2014,49:84-100.

[6]Schivo M,Seichter F,Aksenov A,et al.A mobile instrumentation platform to distinguish airway disorders[J].Journal of Breath Research,2013,7:1-9.

[7]Salman S,Wang Z ,Colebeck E,et al.Pulmonary edema monitoring sensor with integrated body-area network for remote medical sensing[J].IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2014,62(5):2787-2794.

[8]Bellos C C,Papadopoulos A,Rosso R,et al.Identiћcation of COPD patients’health status using an intelligent system in the CHRONIOUS wearable platform[J].IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,2014,18(3):731-738.

[9]Mitchell E,Coyle S,O’Connor N E,et al.Breathing feedback system with wearable textile sensors[C]∥2010 International Conference on Body Sensor Networks,2010:56-61.

[10] 郭振华.直线拟合中确定最佳斜率的一个简易方法[J].大学物理,1985(11):31-32.

Design of a wearable respiration monitoring system based on pressure sensor*

XIAO Xiao-yu1,3, HUANG Shan-luo1,3, CHEN Shu-jing2, SONG Yuan-lin2, JIN Qing-hui1, ZHAO Jian-long1

(1.State Key Laboratory of Transducers Technology,Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology,Chinese Academy of Sciences,Shanghai 200050,China;2.Zhongshan Hospital,Fudan University,Shanghai 200032,China;3.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China)

Abstract:A wearable respiration monitoring system is designed to help COPD patients complete standard breathing exercise,and system includes respiratory wave sensor,data acquisition circuit board and an application (APP)software in cell phone.respiratory waveform and respiratory parameters can be shown in real time to patients,compared with standard waveform,according to synchronization prompt tone to correct and complete breathing exercise.Clinical trials prove that this monitoring system can increase lung ventilation of COPD patients and improve their lung function.

Key words:wearable device; respiration monitoring; mobile phone APP software; breathing exercise; chronic obstructive pulmonary disease(COPD)

DOI:10.13873/J.1000—9787(2016)02—0126—04

收稿日期：2015—05—15

*基金项目：上海市科委资金资助项目(14521106200)

中图分类号：R 318.6；TP 319

文献标识码：A

文章编号：1000—9787(2016)02—0126—04

作者简介:

肖小玉(1989-)，女，湖南娄底人，硕士研究生，主要从事穿戴式人体呼吸监测研究与Android软件开发。

金庆辉，通讯作者，E—mail:jinqh@mail.sim.ac.cn。