基于測(cè)量呼吸聲音監(jiān)護(hù)睡眠狀態(tài)的研究

羅宇舟，江鐘偉，劉貝貝，徐　芳

(1. 日本國(guó)立山口大學(xué) 理工學(xué)研究科，日本山口縣755-8611；2. 上海理工大學(xué) 上海漢堡國(guó)際工程學(xué)院，上海市　200090；3. 上海理工大學(xué) 發(fā)展規(guī)劃處，上海市　200090)

基于測(cè)量呼吸聲音監(jiān)護(hù)睡眠狀態(tài)的研究

羅宇舟1，江鐘偉1，劉貝貝2，徐芳3

(1. 日本國(guó)立山口大學(xué) 理工學(xué)研究科，日本山口縣755-8611；2. 上海理工大學(xué) 上海漢堡國(guó)際工程學(xué)院，上海市200090；3. 上海理工大學(xué) 發(fā)展規(guī)劃處，上海市200090)

在本文中，提出了一種通過(guò)測(cè)量整晚呼吸聲音監(jiān)護(hù)睡眠質(zhì)量的方法。通過(guò)本方法，僅通過(guò)采集呼吸聲音，通過(guò)分析成功高效的將睡眠分了幾個(gè)階段。實(shí)驗(yàn)對(duì)象的呼吸聲音通過(guò)藍(lán)牙聲音傳感器把聲音錄下來(lái)，通過(guò)設(shè)備傳輸?shù)椒?wù)器進(jìn)行解析，把聲音在時(shí)域和頻域提取特征值，能夠?qū)⒄淼乃郀顟B(tài)進(jìn)行分類，實(shí)驗(yàn)證明了本方法的有效性。

呼吸聲音；睡眠狀態(tài)；無(wú)呼吸

本文著錄格式：羅宇舟，江鐘偉，劉貝貝，徐芳. 基于測(cè)量呼吸聲音監(jiān)護(hù)睡眠狀態(tài)的研究[J]. 軟件，2016，37（9）：91-93

0　引言

隨著人們對(duì)睡眠質(zhì)量關(guān)注與重視程度的提高，與睡眠疾病監(jiān)測(cè)及診斷相關(guān)的研究漸漸興起，國(guó)內(nèi)許多學(xué)者都對(duì)于這個(gè)方向進(jìn)行了廣泛的研究[1-3]。睡眠是人類生產(chǎn)活動(dòng)十分重要的組成部分，睡眠不好會(huì)帶來(lái)一系列的健康問(wèn)題。除此之外，許多并發(fā)癥都是因?yàn)樗卟蛔愣a(chǎn)生的，比如：打鼾、憂郁癥、注意力不集中等等。在這些情況下，對(duì)于睡眠狀態(tài)的監(jiān)控顯得十分有意義，它可以讓病患和醫(yī)生深入的了解病情，提出切實(shí)可行的治療方案提升睡眠質(zhì)量。目前，各大醫(yī)院常用的就是多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)儀（PSG），醫(yī)生根據(jù)設(shè)備可以得到腦電波、心電波、肌電波等一系列的生理信息數(shù)據(jù)來(lái)判斷睡眠狀態(tài)，但是往往因?yàn)楸O(jiān)測(cè)費(fèi)用昂貴、病人身上需要貼附傳感器帶來(lái)不適感等因素，導(dǎo)致很多病患望而卻步。本文設(shè)計(jì)了監(jiān)控系統(tǒng)，很多研究人員構(gòu)建了用于監(jiān)控的其他體系[4-10]，但是本文提出的為睡眠監(jiān)控體系，并且可以解析整晚睡眠分為幾個(gè)階段。這種系統(tǒng)由藍(lán)牙聲音傳感器，平板電腦，以及服務(wù)器組成，醫(yī)生或者病人可以通過(guò)客戶端查閱睡眠狀態(tài)，及時(shí)的了解自身睡眠狀況或者就診。

1　睡眠健康系統(tǒng)

本系統(tǒng)的，整體設(shè)計(jì)如圖1所示，通過(guò)無(wú)線傳感器將測(cè)量對(duì)象的呼吸聲音傳輸至平板電腦或者智能手機(jī)中，其中無(wú)線傳感器用醫(yī)用膠帶貼附至離鼻腔1 cm處。平板電腦或智能手機(jī)上傳呼吸聲音數(shù)據(jù)到服務(wù)器，通過(guò)服務(wù)器的解析之后，醫(yī)生和對(duì)象可以在客戶端查看睡眠情況。

圖1　睡眠監(jiān)護(hù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

2　特征值選取

本文的解析，都是在MATLAB中完成的，首先將聲音信號(hào)進(jìn)行濾波并且把無(wú)聲音的初始段切割，為了把聲音信號(hào)中的噪聲濾去，我們選取72-1378 Hz的濾波器，通過(guò)不同的變化方式我們可以得到不同的特指值，下面介紹我們選取的三個(gè)特征值參數(shù)。

2.1呼吸音峰值

呼吸音峰值的計(jì)算方法是根據(jù)公式（1）：

其中Pk代表呼吸音的幅值，t的值是10 s，窗函數(shù)的值也是10 s，移動(dòng)速度為100)代表在一個(gè)窗函數(shù)中幅值最大的100點(diǎn)的和。

2.2呼吸音鼾聲

呼吸是由正常的呼吸音和非正常的呼吸音構(gòu)成的。非正常的呼吸音中又包括鼾聲以及無(wú)呼吸和低呼吸。鼾聲通常位于呼吸音的FFT（快速傅里葉變化）之后頻帶為100-200 Hz峰值處。

2.3呼吸變動(dòng)

呼吸變動(dòng)的計(jì)算公式（2）如下：

RespVar代表呼吸變動(dòng)值，P是在一個(gè)窗函數(shù)10 s中幅值是平均幅值5倍點(diǎn)的個(gè)數(shù)。較大的呼吸變動(dòng)代表鼾聲，而較小的呼吸變動(dòng)則代表正常的呼吸狀態(tài)。

三個(gè)特征值的曲線如圖2所示。藍(lán)色表示呼吸峰值，綠色表示呼吸鼾聲，黃色表示呼吸變動(dòng)，通過(guò)查詢系統(tǒng)，可以得知整晚的三個(gè)特征值的變化情況，根據(jù)三個(gè)特征值波形的變化趨勢(shì)，可以推導(dǎo)出整晚的睡眠變化情況，以及無(wú)呼吸或者低呼吸的發(fā)生時(shí)間段。

圖2　三個(gè)特征值的晚間變化情況

3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證我們睡眠的準(zhǔn)確性，我們將我們實(shí)驗(yàn)所測(cè)的睡眠分析和市面上比較流行的睡眠監(jiān)護(hù)產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)比，日本百利達(dá)公司TANITA出品的的睡眠毯sleepscan SL-503/504，這款睡眠毯是放置于被褥的下方使用的，其工作原理為厚墊內(nèi)部注入了水，如果人躺在上面，就可以通過(guò)傳感器測(cè)量到內(nèi)壓，從而計(jì)量脈搏數(shù)、呼吸次數(shù)等身體狀況，通過(guò)上述的數(shù)據(jù)的采集和分析，可以了解到使用者睡眠的深度與狀態(tài)，它是在睡眠市場(chǎng)較為流行的產(chǎn)品。圖3為利用SleepScan睡眠毯一晚上測(cè)量的睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)，代表睡眠狀態(tài)的1,2,3,4分別表示為深睡眠，中度睡眠，淺睡眠，覺(jué)醒。

圖4為通過(guò)我們方法分析出整晚睡眠圖，其中睡眠狀態(tài)1,2,3,分別代表深睡眠，中度睡眠，淺睡眠。通過(guò)對(duì)比圖3和圖4，我們可以發(fā)現(xiàn)圖4較圖3更為平滑，尤其在記錄1小時(shí)處，圖3顯示對(duì)象有突然覺(jué)醒的狀態(tài)，圖4則顯示此刻為中度睡眠狀態(tài)，其他時(shí)間段則表現(xiàn)兩者睡眠趨勢(shì)大體一致，充分說(shuō)明本文中所提出的方法有效，而且本研究提出方法更為簡(jiǎn)單實(shí)用，尤其是對(duì)于醫(yī)護(hù)人員可以遠(yuǎn)程讀取睡眠的相關(guān)信息，并且不像其他睡眠監(jiān)護(hù)產(chǎn)品，難以攜帶而且價(jià)格昂貴。

圖3　SleepScan睡眠毯晚間測(cè)量睡眠狀態(tài)

圖4　本研究方法判定睡眠狀態(tài)

本系統(tǒng)把人體的呼吸聲音信號(hào)和無(wú)線傳感技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了呼吸音的無(wú)線傳輸，監(jiān)護(hù)端實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程操作，使監(jiān)護(hù)對(duì)象拜托了各種電線纏繞的不便和痛楚，不會(huì)影響對(duì)象的睡眠以及增加被監(jiān)測(cè)對(duì)象的心理負(fù)擔(dān)，這種方式，符合我國(guó)提出并在逐步實(shí)現(xiàn)的預(yù)防為主的醫(yī)療保健體系。

4　結(jié)論

隨著家庭保健的觀念深入人心，本文所提出的簡(jiǎn)單、便攜的睡眠遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)系統(tǒng)有著廣闊的應(yīng)用前景和適用范圍，將原本要去醫(yī)院利用多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)儀（PSG）的繁瑣的睡眠監(jiān)護(hù)，變成了方便日常居家或者旅行可長(zhǎng)期進(jìn)行睡眠監(jiān)護(hù)。本文針對(duì)如何評(píng)估睡眠狀態(tài)，以呼吸聲音為監(jiān)測(cè)參數(shù)，基于藍(lán)牙聲音傳感器來(lái)收集數(shù)據(jù)，構(gòu)建無(wú)線傳輸以及處理器解析的系統(tǒng)，不僅可以幫助醫(yī)護(hù)人員遠(yuǎn)程掌握對(duì)象睡眠狀態(tài)的情況，還有利于慢性疾病的長(zhǎng)期監(jiān)護(hù)，在某種程度上提高了診斷的準(zhǔn)確率，具有一定的篩查意義，對(duì)于以后的研究，還需要增加各類人群的睡眠數(shù)據(jù)，將如何降低系統(tǒng)能耗考慮進(jìn)去，隨著信息化時(shí)代的來(lái)臨，把云計(jì)算和大數(shù)據(jù)考慮以及電子病歷納入進(jìn)來(lái)。

[1] 吳昱, 黃建明. 一種基于Android的健康監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)[J].軟件, 2016, 37(02): 129-133.

[2] 劉英豪, 代莉莉, 黃耀諄, 等. 基于模塊化的遠(yuǎn)程健康智能監(jiān)護(hù)系統(tǒng)[J]. 新型工業(yè)化, 2013, 3(5): 54-61.

[3] 王志勃, 史夢(mèng)安, 刁志剛. B/S模式下監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 軟件, 2014, 35(8): 46-49.

[4] 陳寧寧, 齊世清, 李宇坤, 等. 基于嵌入式Linux的蓄電池組智能監(jiān)控系統(tǒng)[J]. 新型工業(yè)化, 2014, 4(5): 20-26.

[5] 翁彬彬, 徐塞虹. 基于boa的嵌入式視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 軟件, 2014, 35(11): 66-72.

[6] 李嘯劍, 王智立. 虛擬化環(huán)境中服務(wù)監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 軟件, 2016, 37(02): 103-106.

[7] 張闖, 張海濤, 李文生. 異構(gòu)視頻監(jiān)控系統(tǒng)媒體資源共享與發(fā)現(xiàn)機(jī)制研究[J]. 軟件, 2015, 36(12): 16-21.

[8] 楊海鵬, 戴波. 數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)在石油化工企業(yè)中的應(yīng)用[J]. 新型工業(yè)化, 2014, 4(3): 44-51.

[9] 翟旭, 戚玲, 喻松. 基于霍夫曼樹(shù)SVM的監(jiān)控視頻清晰度評(píng)價(jià)[J]. 軟件, 2012, 33(12): 126-129.

[10] 張曉杰. 移動(dòng)通信網(wǎng)信令監(jiān)控分析系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[J].軟件, 2012, 33(12): 268-271.

[11] 徐禮勝, 薄紅瑞, 趙金野, 等. 基于體動(dòng)射頻信號(hào)的睡眠分期[J]. 東北大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版, 2016, 37(8).

[12] 張鵬飛, 張華, 拜軍, 等. 呼吸信號(hào)檢測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀[J].國(guó)際生物醫(yī)學(xué)工程雜志, 2012, 35(6): 365-368.

[13] Masayuki Kagawa, Hirokazu Tojima and Takemi Matsui, Non-contact diagnostic system for sleep apnea–hypopnea syndrome based on amplitude and phase analysis of thoracic and abdominal Doppler radars. Med Biol Eng Comput (2016) 789-798.

[14] Cesar L. Nino, Carlos E. Rodriguez-Martinez, Maria J. Gutierrez, Ravi Singareddi and Gustavo Nino, Robust Spectral Analysis of Thoraco-Abdominal Motion and Oxymetry in Obstructive Sleep Apnea, 35th Annual International Conference of the IEEE EMBS Osaka, Japan, 3-7 July, 2013.

[15] J. H. Shin, Y. J. Chee, D. Jeong and K. S. Park, Nonconstrained sleep monitoring system and algorithms using air-mattress with balancing tube method, IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed. 14(1) (2010)147-156.

[16] Jianmin Zhang, Wee Ser, A Novel Respiratory Rate Estimation Method for Sound-Based Wearable Monitoring Systems, in 33rd Annual International Conference of the IEEE EMBS Boston, Massachusetts USA, August 30-September 3, 2011.

[17] J.M. Choi, B.O. Kim, B. S. Hwang, R. H. Sohn and K. S. Park, Unobtrusive body movement monitoring during sleep using infrared motion detector and ZigBee protocol, in: Proc. 3rd IEEE/EMBS International Summer School on Medical Devices and Biosensors (2006) 32-33.

Study on Monitoring Sleep State Based on Measurement of Breath Sound

LUO Yu-zhou, JIANG Zhong-wei, LIU Bei-bei, XU Fang
(1. Micro Mechatronics Laboratory, Graduate School of Science and Engineering, Yamaguchi University, 2-16-1 Tokiwadai, Ube 755-8611, Japan; 2. Shanghai-Hamburg College, University of Shanghai for Science and Technology,Shanghai, China; 3. Planning and Development Department, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai, China))

In this work, a method for monitoring sleeping conditions by breath sound measurement is proposed. Our aim is to develop a high performance system to classify sleep states into many stages only based on breath sound. Subjects were recorded in home/group house using bluetooth breath sound sensor. This breath sound signal analysis method can classify sleep states. The experiment testify the effectiveness of the method.

Breath sound; Sleep states; Apnea

TP271.2

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2016.09.021

羅宇舟，男，(1985-)，研究生，主要研究方向：機(jī)電一體化；江鐘偉，男，(1958-)，教授，主要研究方向：機(jī)電一體化；劉貝貝，女，(1978-)，講師，主要研究方向：高等教育；徐芳，女，(1974-)，講師，主要研究方向：高等教育。