[發明專利]一種利用SVM分類器的睡眠姿勢多分類識別方法

在審

• 申請號: 201410311694.0
• 申請日: 2014-07-02
• 公開（公告）號: CN104138260A
• 公開（公告）日: 2014-11-12
• 發明（設計）人: 劉官正;許歡;蔣慶;周廣敏;余永城
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: A61B5/053
• 分類號: A61B5/053;A61B5/08
• 代理公司: 廣東世紀專利事務所 44216
• 代理人: 劉卉

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技術領域

本發明涉及醫療監測技術領域，尤其是涉及一種在生物電阻抗技術采集呼吸信號的基礎上，利用SVM分類器的睡眠姿勢多分類識別方法。

背景技術

目前，在檢測睡眠姿勢時，多通過單獨的傳感器監測姿勢的方法對患者進行檢測。但過多的監測設備易造成患者的不舒適感，影響患者的睡眠質量。近年來，許多有關分析睡眠呼吸暫停和睡眠姿勢關系的研究工作也取得了巨大的進展。以色列盧文斯基醫院康復中心的Oksenberg教授證實，仰臥位睡眠姿勢不僅會增加異常呼吸事件發生的概率，并且會加劇呼吸的困難程度。因此，睡眠姿勢的實時識別與調節將有效地減輕睡眠呼吸暫停（OSA）患者的睡眠呼吸障礙。

對于一些外科手術病人和長期臥床的老年人來說，長久保持一個姿勢容易形成褥瘡。褥瘡是個由來已久的問題，每年衛生保健系統都會投入大量資金。連續監測和記錄病人的臥床姿勢可以幫助護理人員及時變換病人的姿勢，避免或減少褥瘡發生的風險。

由此可見，對于睡眠姿勢的實時監測可以實現相關呼吸疾病的早診斷、早預防、早預警。睡眠姿勢監測儼然已成為睡眠監測的重要指標，對人類的健康產生直接影響。

現有技術中已經提出了一種利用生物電阻抗技術睡眠姿勢識別的方法。但睡眠姿勢識別方法算法較為簡單，分類精確度不夠高，目前還沒有一種更高精度監測患者睡眠姿勢的方法或裝置。

發明內容

本發明的目的在于針對上述存在問題和不足，提出一種利用SVM分類器的睡眠姿勢多分類識別方法，通過采集受試者左側胸部的電阻抗呼吸信號和右側胸部的電阻抗呼吸信號，提取多種睡眠姿勢下的識別特征值，構建一對一法支持向量機（1-v-1?SVMs）多分類算法分類器，用于對左側臥、右側臥、仰臥、俯臥四種睡眠姿勢進行識別。

本發明的技術方案是這樣實現的：

本發明所述的利用SVM分類器的睡眠姿勢多分類識別方法，其特點是包括如下步驟：

S1：采集受試者左側胸部的電阻抗呼吸信號和右側胸部的電阻抗呼吸信號，提取多種睡眠姿勢下的識別特征值；

S2：構建一對一法支持向量機（1-v-1?SVMs）多分類算法分類器；

S3：將訓練樣本輸入SVM分類器進行訓練，得到可用于識別四種睡眠姿勢的分類模型，實現多分類的功能；

S4：將分類模型用于對左側臥、右側臥、仰臥、俯臥四種睡眠姿勢進行識別。

其中，上述步驟S1的具體操作方法如下：

S11：利用生物電阻抗技術同時采集左側胸部和右側胸部兩通道的呼吸信號，從呼吸信號提取參考特征值；

S12：計算出當前時刻k的左側胸部的電阻抗均值Z_L與右側胸部的電阻抗均值Z_R之差（Z_L-Z_R），將差值（Z_L-Z_R）作為第一參考特征值，記做M₁；

S13：計算出當前時刻k的左側胸部的電阻抗均值Z_L與右側胸部的電阻抗均值Z_R之和（Z_L+Z_R），將差值（Z_L+Z_R）作為第二參考特征值，記做M₂；

S14：F_L表示左側呼吸信號的平均幅值，F_R表示右側呼吸信號的平均幅值，將左右胸部電阻抗呼吸信號平均幅值的差值（F_L-F_R）作為第三參考特征值，記做F₁；

S15：F_L表示左側呼吸信號的平均幅值，F_R表示右側呼吸信號的平均幅值，將左右胸部電阻抗呼吸信號平均幅值的差值（F_L+F_R）作為第四參考特征值，記做F₂；

S16：S_L表示左側胸部在當前時刻k的電阻抗值進行積分累加運算，得到的積分累加值，S_R表示右側胸部在當前時刻k的電阻抗值進行積分累加運算，得到的積分累加值，將左右胸部電阻抗呼吸信號積分累加值的差值（S_L-S_R）作為第五參考特征值，記做S₁；