非干预睡眠呼吸障碍检测与分析方法研究

摘要

睡眠是一种重要的生理现象，是人类生命活动中必不可少的生理过程。良好的睡眠可以保证人的正常生理和心理活动，有利于维持人的健康状态。随着人类社会的发展和人们生活方式的改变，高压力，快节奏的生活状态导致人们出现了很多睡眠障碍问题，而睡眠呼吸暂停综合症则是其中最为普遍的问题之一。同时，考虑到现有的医疗体制难以为人们提供连续的日常居家环境的健康监护，因此借助有效的感知设备实现睡眠监测，及时发现睡眠过程中出现的健康问题，进而提高人们的睡眠质量具有现实意义。
　　本文从实现居家环境中的非干预睡眠监测角度入手，提出一种基于胸冲击信号的睡眠呼吸暂停早期辅助诊断及严重程度分析方法，本研究有利于帮助患者及其医护人员及早发现该问题，并认识患病的严重程度，从而节省就医治疗的时间。本研究可以作为居家环境中进行健康辅助的一个有效尝试。
　　本文主要完成了以下四个方面技术研究：
　　(1)讨论和分析基于微动敏感床垫的非干预睡眠胸冲击信号采集方法，该方法在信号获取过程中不需要测试者身体黏贴任何电极，不会影响其正常睡眠过程，适合在居家环境中使用。
　　(2)提出基于小波分解的胸冲击信号预处理方法，通过使用固定宽度的滑动窗口，实现心率间期序列的提取，并修正了其过程中出现的的漏检和错检问题，实验证明该方法具有较好的通用性。
　　(3)充分利用胸冲击信号中的心率信息和呼吸相关性信息，并结合实验数据集属性以及人口统计学指标，提出以睡眠阶段为基础的，细粒度睡眠呼吸暂停综合症检测方法，帮助人们及早的发现该问题。
　　(4)提出了基于睡眠呼吸事件的睡眠呼吸暂停综合症严重性分析方法，包括睡眠呼吸事件的识别与筛选，以及睡眠呼吸暂停严重性评价。该方法可以有效识别睡眠呼吸事件，并对患者做出较为准确患病严重程度分析。
　　本文基于采集一定量临床睡眠数据进行实验，实验结果验证了本文提出的相关研究方法的有效性和可靠性。

目录

1 绪 论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究内容

1.4 本文组织结构

2 睡眠监测基本机理综述

2.1 睡眠结构

2.2 胸冲击信号

2.3 心率变异性

2.4 本章小结

3 胸冲击信号处理及心率间期获取

3.1 胸冲击信号获取及处理

3.2 心率间期提取及修正

3.3 本章小结

4 基于BCG的睡眠呼吸暂停早期检测方法

4.1 样本数据选择

4.2各个睡眠阶段的特征提取

4.3 SAS早期识别模型

4.4 实验设计与结果分析

4.5 本章小结

5 基于BCG的睡眠呼吸暂停严重程度分析方法

5.1 样本数据选择

5.2 睡眠呼吸事件发现

5.3 睡眠呼吸事件筛选

5.4 SAS严重程度分析模型

5.5实验设计与结果分析

5.6 本章小结

6 总结与展望

6.1工作总结

6.2研究展望

参考文献

致谢

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