一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测方法及系统，系统包括心率呼吸传感器、数据处理中心、显示装置，数据处理中心分别与心率呼吸传感器、显示装置连接；心率呼吸传感器用于检测人体的心率呼吸信号，数据处理中心用于根据心率呼吸传感器采集的人体心率呼吸信号，根据权利要求本申请所述方法，判断人体的体征状态，并传输给显示装置，显示装置用于显示相关数据。本申请通过采集人体睡眠的心率呼吸信号，提取第一时段内的心率呼吸信号特征，并在随后的第二时段内进行验证，根据心率呼吸信号特征、验证结果，判断人体的体征状态，简化了分析过程，提高检测精度。

说明书

技术领域

本发明涉及睡眠监测技术领域，尤其是涉及一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测方法及系统。

背景技术

人的睡眠是一个由浅入深的过程，只有深度的睡眠才能让身体更好的进行修复工作。睡眠的好坏是健康与否的重要标志。在人们的日常生活中，通过良好的睡眠不仅可以消除疲劳、恢复精力，而且可以增强免疫力、延缓衰老。相反，不良的睡眠则会影响人们的日常工作和生活，长期如此，还会引发许多疾病。

目前的睡眠心率监测产品，多为功能单一产品，即仅能监测一项生命体征参数，如仅能心率或呼吸频率，无法同时监测心率和呼吸频率，睡眠呼吸暂停低通气综合征是一种发病率很高的疾病，现有的诊断方式主要为多导睡眠监测仪和便携式睡眠监测仪。现有的睡眠监测仪至少需要同步检测血氧、呼吸、心率等指标，其存在的问题是体积较大、线缆较多、佩戴复杂、腹部或胸部紧绷使呼吸不畅、手指被套住感受不适，同时用户睡眠受到较大的干扰，影响到测量的准确性。

因此，采用简单装置，对人体睡眠状态进行检测，是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测方法及系统，通过对采集到的心率呼吸信号进行分析，获得人体体征状态，实现只采用一个心率呼吸信号达到检测人体体征的目的，简化了分析过程，提高检测精度。

第一方面，本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现：

一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测方法，包括：采集人体睡眠的心率呼吸信号，提取第一时段内的心率呼吸信号特征，并在随后的第二时段内进行验证，根据心率呼吸信号特征、验证结果，判断人体的体征状态。

本发明进一步设置为：在睡眠垫内设置一个心率呼吸传感器，根据人体在传感器上的按压频率与幅度，检测人体的心率呼吸信号。

本发明进一步设置为：提取至少二个周期或第一时长内，心率呼吸的频率与幅值变化趋势，根据频率与幅值变化趋势确定呼吸异常类型，并在随后的至少一个周期或第二时长内，验证呼吸异常是否持续。

本发明进一步设置为：在第一设定时长内，心率呼吸信号持续平滑时，触发异常判断，在随后的第二设定时长内，若心率呼吸的最小值大于等于第一设定值、且最大值小于等于第二设定值，则判断出现中枢性呼吸暂停。

本发明进一步设置为：在连续的至少二个周期中，后一个周期的峰值与前一个周期的峰值差大于等于第三设定值时，触发异常判断，在随后的连续N个周期内，若后一个周期的峰值大于其相邻前一个周期的峰值时，则判定为发生阻塞性呼吸暂停，其中N是大于等于1的正整数。

本发明进一步设置为：在连续的至少二个周期中，后一个周期的峰值与前一个周期的峰值差小于等于第四设定值时，触发异常判断，在随后的连续M个周期内，若后一个周期的峰值小于其相邻前一个周期的峰值时，则判定为发生低通气性呼吸暂停，其中M是大于等于1的正整数。

第二方面，本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现：

一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测终端，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请所述方法。

第三方面，本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现：

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请所述方法。

第四方面，本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现：

一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测系统，包括心率呼吸传感器、数据处理中心、显示装置，数据处理中心分别与心率呼吸传感器、显示装置连接；心率呼吸传感器用于检测人体的心率呼吸信号，数据处理中心用于根据心率呼吸传感器采集的人体心率呼吸信号，根据本申请所述方法，判断人体的体征状态，并传输给显示装置，显示装置用于显示相关数据。

本发明进一步设置为：数据处理中心包括依次连接的滤波电路、模数转换电路、计算中心，滤波电路用于对采集到的传感器信号进行滤波，模数转换电路用于将滤波后的模拟采集信号转换为数字信号，计算中心用于对数字信号进行数字滤波、特征提取，并基于特征进行分析判断。

与现有技术相比，本申请的有益技术效果为：

1.本申请通过仅采集身体在睡眠状态下的心率呼吸信号，通过对此信号的数据处理，获得对睡眠状态时人体体征的检测；

2.进一步地，本申请通过在发生呼吸异常时触发检测，随后确认异常状态是否持续，达到精确检测的目的；

3.进一步地，本申请通过对心率呼吸信号在不同睡眠状态时的特征，针对实时检测到的心率呼吸信号，分析呼吸暂停时对应的症状，实现精准诊断。

附图说明

图1是本申请的一个具体实施例的体征检测系统结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

具体实施例一

本申请的一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测系统，包括如图1所示，包括依次连接的传感器电路、滤波电路、模数转换电路、计算中心、显示装置，其中，滤波电路、模数转换电路、计算中心构成数据处理中心，用于对数据进行处理，传感器电路用于检测人体睡眠时人体的心率呼吸信号，滤波电路用于对心率呼吸信号进行滤波，模数转换电路用于将滤波后的心率呼吸模拟信号转换为心率呼吸数字信号，计算中心用于对心率呼吸数字信号进行数字滤波、特征提取，并基于心率呼吸特征进行分析判断，获得人体的体征状态，及时发现呼吸异常并判断异常类型。

具体实施例二

本申请的一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测方法，包括在人体睡眠垫内设置一个心率呼吸传感器，人体在睡眠时每一次心跳与呼吸，都会在睡眠垫内的心率呼吸传感器上产生一次按压，在呼吸或心率正常情况下，按压的频率、幅度是近似固定的，形成一个相对稳定的波形。当心率或/和呼吸出现异常时，按压的频率、幅度会发生变化，而这种变化针对不同的情况还是有一定的规律可循的。通过检测人体在传感器上的按压频率与幅度，就能够实现对睡眠状态的人体体征检测。

针对呼吸异常的不同情况，分以下几种方式进行检测：

呼吸异常状态一：中枢性呼吸暂停，由于中枢神经受损，晚上睡觉时，中枢神经无法对肺部进行控制，从而使肺部不工作，波形上表现为直接无信号或者接收到微弱信号，此时微弱信号为心率信号。

针对这种情况，认为微弱心率信号为平滑的，当在第一时长内，心率呼吸信号持续平滑时，触发异常判断，在随后的第二设定时长内，若心率呼吸的最小值大于等于第一设定值、且最大值小于等于第二设定值，认为心率呼吸信号平滑，则判断出现中枢性呼吸暂停。

在本申请的一个具体实施例中，第一时长设定为10秒，第二时长设定为5秒。即检测到在10秒时间内，心率呼吸信号近似为平滑线，这时开始进入扫描，检测在随后的5秒时间内，这种平滑线是否持续，如果持续，则认定为出现了中枢性呼吸暂停。

呼吸异常状态二：阻塞性呼吸暂停，人体在躺下后，肌肉放松，喉部息肉下垂，缓慢堵塞呼吸道，原本较为狭窄的呼吸道被堵塞，此时由于肺部处于工作状态，为了维持正常呼吸，肺部会变得活跃，波形幅度增大，增大到一定程度后，进入到短时间觉醒状态，相当于身体肌肉被憋醒，此时息肉再次紧绷，呼吸道畅通，正常呼吸；

针对这种情况，波形的变化是每个周期波峰值会比相邻前一周期的波峰值大，当检测到连续二个周期的波峰值开始增大，且增大的幅度大于等于第三设定值时，触发异常判断，在随后的连续N个周期内，若后一个周期的峰值大于其相邻前一个周期的峰值时，则判定为发生阻塞性呼吸暂停。

在本申请的一个具体实施例中，当检测到第二周期的波形峰值比第一周期的波形峰值大，且大于第三设定值，则启动异常监测，继续检测以后几个周期的波峰，若第三周期的波峰值比第二周期的波峰值大，第四周期的波峰值比第三周期的波峰值大，依次类推，当检测到设定的周期后，则判断为发生了阻塞性呼吸暂停。

如果后续未发生波峰值增大的情况，则认为呼吸正常。

呼吸异常状态三：与异常状态二相反，低通气性呼吸暂停，则是在身体肌肉觉醒后，息肉紧绷，但在紧绷后，息肉又会松弛，此时呼吸道再次变狭窄，呼吸缓慢减弱，波形表现为幅度值缓慢降低。

针对这种情况，波形的变化是每个周期波峰值会比相邻前一周期的波峰值小，当检测到连续二个周期的波峰值开始减小，且减小的幅度小于等于第四设定值时，触发异常判断，在随后的连续N个周期内，若后一个周期的峰值小于其相邻前一个周期的峰值时，则判定为发生低通气性呼吸暂停。

在本申请的一个具体实施例中，当检测到第二周期的波形峰值比第一周期的波形峰值小，且小于等于第四设定值，则启动异常监测，继续检测以后几个周期的波峰，若第三周期的波峰值比第二周期的波峰值小，第四周期的波峰值比第三周期的波峰值小，依次类推，当检测到设定的周期后，则判断为发生了阻塞性呼吸暂停。

如果后续未发生波峰值减小的情况，则认为呼吸正常。

对于以上三种异常检测，为了保证检测的准确性，在数据处理时，取相邻二个周期的波形平均值，或相邻二个第一时长范围的波形的平均值；与后续二个周期的平均值进行对比；或相邻二个第一时长范围的波形的平均值，与后续二个第一时长范围的平均值进行对比；以减小因突发现象引起的误判断，提高判断准确率。

第一设定值至第四设定值会因为个体不同而有所变化，因人而异。

具体实施例三

本发明一实施例提供的一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测终端设备，该实施例的终端设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，例如计算中心处理程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例2中的方法，示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测终端设备中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成：数字滤波模块、计算处理模块，各模块具体功能如下：

1. 数字滤波模块用于对数字心率呼吸信号进行软件滤波；

2. 计算处理模块用于对心率呼吸信号进行特征提取，并根据特征进行相应判断。

所述一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述上述示例仅仅是一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测终端设备的示例，并不构成对一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或组合某些部件，或不同的部件，例如所述一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU),还可以是其他通用处理器、数据信号处理器(Digital Signal Processor，DSP) 、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测终端设备的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card ,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

具体实施例四

所述一种基于心率呼吸信号的人体睡眠体征检测终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

本具体实施方式的实施例均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。