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[發明專利]基于鼾聲共振峰和功率比軌跡的上氣道變化監測方法有效

專利信息
申請號: 201310131916.6 申請日: 2013-04-16
公開(公告)號: CN103190911A 公開(公告)日: 2013-07-10
發明(設計)人: 許志勇;錢昆;許輝杰;黃魏寧 申請(專利權)人: 南京理工大學;衛生部北京醫院
主分類號: A61B5/08 分類號: A61B5/08
代理公司: 南京理工大學專利中心 32203 代理人: 馬魯晉
地址: 210094 *** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 鼾聲 共振 功率 軌跡 上氣道 變化 監測 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于用聲信號處理手段實現醫學生命體征監測技術,特別是一種基于鼾聲共振峰和功率比軌跡的上氣道變化監測方法。

背景技術

阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合癥(Obstructive?Sleep?Apnea-Hypopnea?Syndrome,OSAHS)是一種危害度極高的多發病癥。呼吸暫停是指患者口鼻氣流完全停止大于10秒以上,低通氣是指口鼻氣流低于正常值的50%,且兩者都會伴有血氧濃度低于正常值的4%。OSAHS患者若長期得不到合理的診斷和治療,將會導致個人生活質量嚴重下降,極易誘發高血壓,冠心病,心力衰竭等心腦血管疾病,極端情況易出現夜間猝死。鼾聲是OSAHS患者的一個顯著的癥狀,對其進行聲學信號分析手段可以提供開發一種“非侵入式”輔助診斷設備的可能。臨床中,醫生關心的是如何利用聲學信號分析手段發現待測者潛在的上氣道阻塞部位,進而為手術提供更為精確的方案(1.何權瀛,陳寶元.睡眠呼吸病學[M].北京:人民衛生出版社,2009.2.許輝杰,黃魏寧,余力生,等.OSAHS患者不同阻塞部位鼾聲頻域特性分析[J].聽力學及言語疾病雜志,2011,19(1):28-32.)。傳統的整夜上氣道壓力測定法可以很好地監測待測者上氣道的變化情況,但這種方法是“侵入式”手段,易造成患者的極度不適和增加檢測的復雜程度。且設備造價相對昂貴,不易進行大范圍推廣。

對基于聲學信號分析手段尋找待測者潛在的上氣道阻塞部位的首要任務是通過基于聲學信號分析手段對待測者上氣道變化情況實現監測。如何找到合適的聲學特征來反映上氣道結構的生理和解剖學意義顯得尤為重要。目前國內外的研究表明,第一共振峰頻率(F1)和800Hz功率比(PR800)可以很好地反映出上氣道結構情況(3.許輝杰,余力生,黃魏寧,等.OSAHS患者與單純打鼾者鼾聲聲學特性初步研究[J].聽力學及言語疾病雜志,2009,17(3):235-238.4.Ng?K?A,Koh?S?T,Baey?E,et?al.Could?formant?frequencies?of?snore?signals?be?an?alternative?means?for?the?diagnosis?of?obstructive?sleep?apnea[J].Sleep?Medicine,2008,9:894-898.)但是這些方法并沒有從動態考慮在一段時間內這些特征的變化情況,所以不能夠很好地反映出一段時間內待測者上氣道結構的變化情況。

由上可知,現有技術存在造價昂貴、操作復雜、極易造成待測者不適等缺陷,且無法對待測者的上氣道實現實時的監測。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于鼾聲共振峰和功率比軌跡的上氣道變化監測方法。

實現本發明目的的技術解決方案為:一種基于鼾聲共振峰和功率比軌跡的上氣道變化監測方法,步驟如下:

步驟1、對短時能量門限進行設置,即先讀取用麥克風錄制的鼾聲數據,然后通過“短時分幀”處理將數據分割成樣本,確定每個樣本的短時能量值,得出所有樣本中最大最小能量值,結合噪聲基底能量值給出短時能量門限;

步驟2、對兩個聲學特征進行提取,即對通過短時能量門限的樣本結合相應的信號處理算法提取兩個聲學特征,分別為第一共振峰頻率F1和800Hz功率比PR800;

步驟3、特征軌跡的顯示,對當前樣本的聲學特征值進行顯示,該過程按照時間順序進行,對沒通過短時能量門限的樣本不進行任何操作。

本發明與現有技術相比,其顯著優點為:1)本發明的方法能夠反映出聲學特征的動態變化情況(軌跡);2)本發明的方法簡單實用,易實現,開發成硬件產品成本相對較低;3)本發明的方法屬于“非侵入式”監測方法,對待測者造成的影響較小。

下面結合附圖對本發明作進一步詳細描述。

附圖說明

圖1是本發明基于鼾聲共振峰和功率比軌跡的上氣道變化監測方法的流程圖。

圖2是一段待測者鼾聲數據示意圖。

圖3是用本發明的方法對一次呼吸暫停前的鼾聲數據提取的聲學特征軌跡示意圖。

具體實施方式

結合圖1,本發明的一種基于鼾聲共振峰和功率比軌跡的上氣道變化監測方法,步驟如下:

步驟1、對短時能量門限進行設置,即先讀取用麥克風錄制的鼾聲數據,然后通過“短時分幀”處理將數據分割成樣本,確定每個樣本的短時能量值,得出所有樣本中最大最小能量值,結合噪聲基底能量值給出短時能量門限;對短時能量門限進行設置具體為:

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