[發明專利]一種呼吸事件檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202210411311.1
• 申請日: 2022-04-19
• 公開（公告）號: CN114831604A
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 王興軍;湯獻文
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳國際研究生院
• 主分類號: A61B5/0205
• 分類號: A61B5/0205;A61B5/145;A61B5/318;A61B5/369;A61B5/00;G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 楊明月

本發明提供一種呼吸事件檢測方法及裝置。所述方法，包括：獲取被測者在預設時間段的一組PSG信號，在PSG信號可用的情況下，對PSG信號進行預處理以及切片處理，得到多段第一切片信號；將多段第一切片信號輸入至特征提取網絡，得到每段第一切片信號對應的一維特征向量，將每段第一切片信號對應的一維特征向量輸入至呼吸事件檢測網絡，得到每段第一切片信號對應的呼吸事件發生時間和持續時間；對每段第一切片信號進行時域延拓處理，得到對應的第二切片信號，將每段第二切片信號輸入至呼吸事件分類網絡，得到每段第二切片信號對應的呼吸事件類型以及概率；根據呼吸事件類型以及概率，確定被測者的OSAHS患病程度以及類型。

技術領域

本發明涉及深度學習技術領域，尤其涉及一種呼吸事件檢測方法及裝置。

背景技術

OSAHS(obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome，阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征)，其臨床表征就是睡眠時反復出現由上呼吸道塌陷引起的呼吸事件。該病的嚴重程度可以通過呼吸暫停低通氣指數(AHI)即每小時出現的呼吸事件次數來評估。部分研究顯示，女性中重度OSAHS(AHI＞15)的患病率為23.4％，男性為49.7％。且未經治療的OSAHS患者患中風、抑郁癥、心力衰竭、糖尿病的風險均比常人高數倍以上，因此具有一定OSAHS患病風險的個體應盡早到睡眠科進行就診。

目前，睡眠科室現采用的呼吸事件檢測方法是基于多導睡眠圖(PSG)的監測，這需要患者在專業的睡眠實驗室接受整夜的PSG監測以獲得整夜的PSG信號。在獲得PSG信號之后需要醫師結合PSG信號中的口鼻氣流、胸腹帶和血氧等信號對PSG信號中的呼吸事件進行人工標注。并且不僅需要標注呼吸事件發生的起始點和持續時間，還需要根據多通道的信號對呼吸事件類型進行判斷。一個熟練的睡眠技師分析一例數據需要一個小時以上的時間，且技師培訓難、標簽變異率高。因此急需一種自動的且可以提供給技師穩定可供參考的呼吸事件位置及其種類的輔助診斷方法。

通常情況下，多數基于深度學習的呼吸事件檢測手段都是通過固定分幀然后直接逐幀進行分類來進行的，這種方法準確率低、可解釋性差且無法獲得呼吸事件的準確區域及范圍。

發明內容

本發明提供一種呼吸事件檢測方法及裝置，用以解決現有技術中呼吸事件檢測時準確率低且不易分類的問題，實現快速、自動地進行呼吸事件檢測和分類，提高呼吸事件檢測的處理效率和準確率。

本發明提供一種呼吸事件檢測方法，包括：獲取被測者在預設時間段的一組睡眠監測PSG信號，檢查所述PSG信號的可用性，在所述PSG信號可用的情況下，對所述PSG信號進行預處理，得到經過預處理后的PSG信號；按照第一預設時長對所述經過預處理后的PSG信號進行切片處理，得到至少一段第一切片信號；將所述至少一段第一切片信號輸入至訓練好的特征提取網絡，得到每段所述第一切片信號對應的一維特征向量，將每段所述第一切片信號對應的一維特征向量輸入至訓練好的呼吸事件檢測網絡，得到每段所述第一切片信號對應的呼吸事件發生時間和持續時間；根據所述每段所述第一切片信號對應的呼吸事件發生時間和持續時間，對每段所述第一切片信號進行時域延拓處理，得到對應的第二切片信號，將每段所述第二切片信號輸入至訓練好的呼吸事件分類網絡，得到每段所述第二切片信號對應的呼吸事件類型以及概率；根據每段所述第二切片信號對應的呼吸事件類型以及概率，確定所述被測者的阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征OSAHS患病程度以及OSAHS類型。