[發明專利]一種基于心率變異性的呼吸異常檢測方法、裝置及設備

有效

• 申請號: 201811429914.4
• 申請日: 2018-11-27
• 公開（公告）號: CN109394188B
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發明（設計）人: 李一帆;劉官正
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: A61B5/0205
• 分類號: A61B5/0205;A61B5/318;A61B5/00
• 代理公司: 廣州市智遠創達專利代理有限公司 44619
• 代理人: 王會龍

本發明公開了基于心率變異性的呼吸異常檢測方法、裝置及設備，方法包括：采集受試者處于夜間睡眠狀態的第一預定時間的心電信號；對采集到的心電信號提取心跳間期構成心率變異性序列，并將心率變異性序列的每一等級隨機分成等量的兩組；對所述心率變異性序列截取連續第二預定時間片段序列并對其進行兩個特征參數的提取；對訓練組的兩個特征參數進行統計分析，將提取的兩個特征參數作為輸入，建立基于神經網絡的呼吸異常檢測模型；將測試組對應的兩個特征參數輸入所述呼吸異常檢測模型模型，以對所述受試者進行呼吸異常檢測評估。本發明通過無創采集的人體心電信號實現利用心率變異性序列分析技術來分析呼吸暫停，運算簡單，適用性好。

技術領域

本發明涉及呼吸檢測領域，具體涉及一種基于心率變異性的呼吸異常檢測方法、裝置及設備。

背景技術

睡眠呼吸暫停綜合征(sleep apnea syndrome)是一種比較常見的睡眠呼吸疾病，臨床表現有夜間睡眠打鼾伴呼吸暫停和白天嗜睡。由于呼吸暫停引起反復發作的夜間低氧和高碳酸血癥，可導致高血壓，冠心病，糖尿病和腦血管疾病等并發癥及交通事故，甚至出現夜間猝死。在目前臨床診斷中，多導睡眠圖監測儀(PSG)是診斷OSAHS最重要的方法，它不僅可判斷疾病嚴重程度，還可全面評估患者的睡眠結構，睡眠中呼吸暫停，低氧情況，以及心電、血壓的變化。但是其監測耗時長不易穿戴且價格較為高昂，因此對不便于對全部范圍的普及。

發明內容

本發明的目的在于針對上述存在問題和不足，提供一種基于心率變異性的呼吸異常檢測方法、裝置及設備，能夠在夜間睡眠狀態下采集患者的心電信號，尋找每次心跳的R峰位置并提取心跳間期(RR間期)構成HRV序列，提取其特征參數構成特征向量，然后通過分類器由訓練組建立呼吸異常檢測模型，并用此模型實現呼吸異常檢測。

本發明的技術方案是這樣實現的：

一種基于心率變異性的呼吸異常檢測方法，包括以下步驟：

S1，采集受試者處于夜間睡眠狀態的第一預定時間的心電信號；

S2，對采集到的心電信號提取心跳間期構成心率變異性序列{RRi,i＝1,2,…N}，并將心率變異性序列的每一等級隨機分成等量的兩組，分別作為訓練組和測試組；

S3，對所述心率變異性序列截取連續第二預定時間片段序列并對其進行兩個特征參數的提取；

S4，對訓練組的兩個特征參數進行統計分析，將提取的兩個特征參數作為輸入，建立基于神經網絡的呼吸異常檢測模型；

S5，將測試組對應的兩個特征參數輸入所述呼吸異常檢測模型模型，以對所述受試者進行呼吸異常檢測評估。

優選地，所述特征參數包括第一個特征參數以及第二個特征參數：其中，

第一個特征參數的提取步驟為：

對心率變異性序列{RRi,i＝1,2,…N}按5分鐘分段后計算趨勢構成序列{trendi,i＝1,2,…M}；

計算趨勢構成序列{trendi,i＝1,2,…M}的斜率構成斜率序列{slopei,i＝1,2,…M}；

計算斜率序列的均值獲得趨勢斜率均值slope，即獲得第一個特征參數；

第二個特征參數的提取步驟為：

對心率變異性序列{RRi,i＝1,2,…N}按5分鐘分段后計算趨勢構成序列{trendi,i＝1,2,…M}；

計算趨勢構成序列{trendi,i＝1,2,…M}的斜率構成斜率序列{slopei,i＝1,2,…M}；

計算斜率序列的模糊熵獲得第二個特征參數fuzzysl。

優選地，所述第二個特征參數的提取步驟具體為：