葛亮 毛雪文 胡海珊 邓孟杰 祝天培
摘要:随着社会的快节奏发展,现代人承受着巨大的压力,许多人不注重日常睡眠的管理,从而出现失眠、睡眠紊乱等症状。这些睡眠问题将会带来其他的一些慢性疾病,比如糖尿病、心血管疾病、肥胖和抑郁症等,同时严重时还会引发睡眠呼吸暂停综合征,呼吸是睡眠研究领域和睡眠诊断的重要标准,对呼吸进行监测具有重要意义。
1.前言
目前针对呼吸检测技术的发展也越来越多,其中多导睡眠图是一种用于监测睡眠和诊断睡眠障碍的重要新技术,对于许多疾病例如良性鼾症、睡眠室息感、睡眠呼吸障碍包括阻塞性和中枢性睡眠呼吸暂停综合征、睡眠呼吸急促等,起着先导的检测作用,对检测人体健康有着巨大的作用。通过对睡眠过程中能检测到的生理参数进行分析,通过与健康时的参数的比较可以让医师与患者、使用者对自身身体状况和睡眠问题有相对充分的认识。但多导睡眠监测时,装置不可移动,测试给使用者带来不适感,且价格昂贵。
2.监测系统原理
由于压电传感器具有较高的灵敏度和精确性,相对于薄膜压电传感器和其它相关压电传感器,陶瓷压电传感器的结构简单,传感器为薄片刚性材料,其耐压性和耐用性较强,同时成本较低,因此,在研宄中,我们采用陶瓷压电传感器采集睡眠生理信号。陶瓷压电传感器将采集睡眠过程中的压电信号首先交给前端运放电路进行基本的信号处理,将压电陶瓷产生的感应电荷进行放大,使产生的电压信号经过运算放大达到适合单片机处理的电压大小。这些经过初步处理的电压信号,通过滤除交流电噪声得到适合于处理的电信号。这些电信号需耍通过算法处理,可以将大致的呼吸信号提取出来,ADC(模数转换)可以把电信号转换成用于算法处理的数字信号,并在MCU中对这些数字信号进行分析。具体的呼吸心跳监测系统的整体流程如图1所示。
首先将陶瓷压电传感器按照人体睡眠时的压力分布,放置于乳胶床垫下部,并排布好,通过前端的运算放大电路和工频滤波电路输入采样信号,并在STM32芯片中完成通道选择功能,然后利用呼吸与心跳检测方法对呼吸和心跳进行判断计算。最后通过蓝牙模块上传到手机APP端用于用户展示功能的实现。
3.呼吸检测方法
睡眠对象平静躺在床上时,睡眠信号主要分为呼吸信号和心跳信号,并且,压电睡眠信号中幅度较大的完整波形与呼吸有关。呼吸信号相比心跳信号频率较低、信号幅度较大,相对应频谱能量较大,波形相对容易区分。因此,呼吸信号提取采用自回归模型功率谱估计计算呼吸周期。
根据随机信号通过线性系统的相关理论,我们可以得到信号 的功率谱,进而通过AR模型以及功率谱相关知识求解呼吸率。
压电陶瓷传感器是一种是对压力非常敏感的器件,当睡眠对象有微弱的体动时采集的信号通过放大电路将会出现较大波动,这将导致AR功率谱估计出现偏差,此时,需要使用短时平均幅度差函数对呼吸率进行补偿。
短时平均幅度差函数是由短时自相关函数改进的一种信号处理方法,假定相邻两次呼吸是有相关性的,计算相关函数得到能够呼吸信号的周期特点。但是,自相关函数运算量很大,避免不了的矩阵乘法计算加大计算时间。相反,短时平均幅度差函数加减运算操作,计算簡单并且也能够找出信号的周期特点。假定信号 是完全的周期信号,周期为 ,有:
在实际的睡眠信号中 ,因此需要在呼吸间隔整数倍周期区域内对其近似优化求解。
4.结尾语
针对睡眠时呼吸暂停事件发生时有发生,根据原始数据采集波形判别呼吸暂停难度较大的问题。本文设计了一种呼吸监测系统,基于自回归模型对夜间睡眠时的呼吸信号进行实时采集监测,包括系统设计的原理及具体的呼吸检测方法。最终将所设计的各个硬件模块与所研究的呼吸检测算法进行集成得到用户呼吸的实时监测系统。
参考文献:
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本项目受衢州市科技局项目2019K02资助。