基于PVDF 壓電電纜的睡眠質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)*

高 翔李 敏*蘇將豪陳楊建謝麗君張加宏

(1.南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210044；2.南京信息工程大學(xué)，江蘇省大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210044)

人類最重要的休息方式是睡眠，睡眠是生活的重要組成部分。睡眠質(zhì)量的好差無論是在人類的身體方面還是在精神方面都有著極其重要的作用[1]。人體夜間體動(dòng)和翻身的信息是睡眠質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)，這些信息可以判斷人們夜間睡眠情況[2]。頻繁的體動(dòng)對(duì)睡眠質(zhì)量傷害很大，因?yàn)樗ǔ０殡S著覺醒事件的發(fā)生進(jìn)而導(dǎo)致睡眠質(zhì)量的降低。目前盡管非接觸式的監(jiān)測(cè)方式給受檢測(cè)者帶來了無創(chuàng)性的體驗(yàn)[3]，但是仍然存在不足:視頻圖像類監(jiān)測(cè)方法易受到外部環(huán)境光的干擾，研究成果尚不成熟[4]；多導(dǎo)睡眠圖[5]作為專用醫(yī)療設(shè)備，其成本高、操作復(fù)雜，且檢測(cè)結(jié)果須經(jīng)專業(yè)人士解析，同時(shí)它容易對(duì)用戶的睡眠造成心理干擾，進(jìn)而可能造成監(jiān)測(cè)結(jié)果的偏差。相比較而言，PVDF 壓電電纜傳感器成本低，準(zhǔn)確性高，更有利于大規(guī)模推廣。

在睡眠分期方面，傳統(tǒng)的睡眠分期方法基本上是對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分析。研究人員已采用復(fù)雜度[6]、熵值[7]、奇異譜分析[8]等方法來區(qū)分不同的睡眠時(shí)相?；诜悄X電的自動(dòng)睡眠分期也已有研究，但其分期的分辨率較低，普遍只將非快速眼動(dòng)(Non-Rapid Eye Movement，NREM)分為淺睡眠和深睡眠[9]。也有研究發(fā)現(xiàn)心率變異(Heart Rate Variability，HRV)信號(hào)在患者不同的睡眠階段展示出不一樣的時(shí)域和頻域特征[10]。但在目前階段研究發(fā)現(xiàn)的HRV 信號(hào)與睡眠結(jié)構(gòu)的規(guī)律不盡相同，使用HRV 來計(jì)算睡眠分期還有待探索。相較而言，根據(jù)心率和體動(dòng)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)算法實(shí)現(xiàn)睡眠分期更加可行。

本文設(shè)計(jì)的基于PVDF 壓電電纜傳感器的睡眠質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)通過體動(dòng)信號(hào)結(jié)合心率信息對(duì)人體睡眠進(jìn)行了分期，實(shí)現(xiàn)了對(duì)睡眠過程中覺醒期、眼動(dòng)期、淺睡眠和深睡眠的識(shí)別，具有睡眠質(zhì)量分析功能，上位機(jī)能夠直觀地為用戶顯示檢測(cè)結(jié)果，方便用戶的查詢與使用。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)硬件電路總體設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)的基于PVDF 壓電電纜的睡眠質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)硬件電路整體框圖如圖1 所示，主要包含以下部分:電源模塊、傳感器模塊、信號(hào)調(diào)理模塊、微處理器模塊以及通信模塊。其中電源模塊分為基準(zhǔn)電壓源、模擬電源和數(shù)字電源，它們分別為傳感器模塊、信號(hào)調(diào)理模塊以及微處理器模塊進(jìn)行供電。

圖1 基于PVDF 壓電電纜的心沖擊信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)硬件框圖

微處理器模塊包括STM32 及其外圍電路部分。為減少對(duì)信號(hào)的干擾，選用了9 V 的電源適配器作為外部電源輸入，通過電源芯片降壓后得到5 V 和3.3 V 的電壓，滿足了電路模塊中不同的電壓要求。傳感器模塊主要是將PVDF 壓電電纜傳感器嵌入在普通床墊的內(nèi)部，通過檢測(cè)床墊表面的體震變化情況來采集人體的心沖擊信號(hào)(Ballistocardiogram，BCG)信號(hào)[11]。本文在設(shè)計(jì)用于床墊檢測(cè)的壓電電纜傳感器時(shí)采用了S 形的結(jié)構(gòu)，S 形結(jié)構(gòu)不僅增大了床墊與人體的接觸面積，而且節(jié)省了材料，同時(shí)S 形結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)使床墊的受力情況更加均勻，輸出的信號(hào)靈敏度更高。信號(hào)調(diào)理電路主要實(shí)現(xiàn)對(duì)PVDF 壓電電纜輸出信號(hào)進(jìn)行放大整形處理，使其大小滿足ADC 的電壓采集范圍。微處理器以STM32F4 處理器為核心通過內(nèi)置的ADC 采集BCG 信號(hào)，并利用信號(hào)調(diào)理電路對(duì)信號(hào)進(jìn)行整形放大后由STM32 進(jìn)行軟件濾波，接著通過提取算法從原始的BCG 信號(hào)中解析人在睡眠過程中的心率以及體動(dòng)等信息[12]，并將結(jié)果實(shí)時(shí)顯示在檢測(cè)設(shè)備的LCD 屏上。遠(yuǎn)程終端含有手機(jī)終端和電腦上位機(jī)終端兩個(gè)部分。手機(jī)終端主要是依靠藍(lán)牙與下位機(jī)(檢測(cè)終端)上面的藍(lán)牙模塊實(shí)時(shí)通信[13]，方便用戶通過手機(jī)實(shí)時(shí)檢測(cè)生理數(shù)據(jù)，同時(shí)檢測(cè)終端將采集到的信號(hào)發(fā)送到電腦上位機(jī)，用戶能夠借助上位機(jī)查看長(zhǎng)時(shí)間的生理數(shù)據(jù)分析結(jié)果，還能夠?qū)ι衔粰C(jī)中的數(shù)據(jù)選擇保存與管理功能，另外上位機(jī)能夠?qū)?shù)據(jù)以網(wǎng)絡(luò)為載體發(fā)送到服務(wù)器端，實(shí)現(xiàn)對(duì)生理信號(hào)的一個(gè)長(zhǎng)時(shí)期的分析與檢測(cè)，分析的結(jié)果還可以通過串口由上位機(jī)發(fā)送到下位機(jī)。

1.2 信號(hào)調(diào)理模塊

信號(hào)調(diào)理模塊由信號(hào)調(diào)理電路構(gòu)成，信號(hào)調(diào)理電路是硬件設(shè)計(jì)電路中比較重要的部分，信號(hào)采集的好壞直接影響后面心率提取的結(jié)果以及一系列的算法設(shè)計(jì)，本文設(shè)計(jì)的信號(hào)調(diào)理電路主要包括放大和整形電路。PVDF 壓電電纜傳感器表面接收到的BCG 信號(hào)轉(zhuǎn)化的電荷信號(hào)是十分微弱的，轉(zhuǎn)換得到的往往是毫伏級(jí)別的電壓信號(hào)。因此，我們?cè)谠O(shè)計(jì)電路的時(shí)候要考慮對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)理再送給ADC 進(jìn)行采樣。本文通過在芯片的外圍搭建電路將實(shí)際電壓轉(zhuǎn)換成滿足ADC 采集范圍的電壓。綜上所述，最終選用TLV2254 芯片作為信號(hào)調(diào)理電路的核心芯片，并通過其外圍電路共同實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的放大和整形處理。TLV2254 是TI 公司生產(chǎn)的一種低噪聲的運(yùn)算放大器，內(nèi)部有四個(gè)運(yùn)算放大單元，具有較高的輸入阻抗，適合于高阻抗源的小信號(hào)調(diào)節(jié)。高精度的信號(hào)調(diào)理電路如圖2 所示。

圖2 高精度信號(hào)調(diào)理電路原理圖

本電路將TLV2254 的第一級(jí)運(yùn)放單元以及分立電容組成高輸入阻抗、高增益的電荷放大器。電荷放大器的輸出電壓Uo和傳感器的壓電常數(shù)d以及電荷放大電路中的電容Cf有關(guān)。為了保證輸出電壓Uo在合適的范圍內(nèi)，電荷放大電路中的電容Cf不能過大，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)我們選擇了200 pF 的電容。另外為了減小零漂，反饋電阻的值必須足夠大，因此我們選擇了阻值為100 MΩ 的電阻。在實(shí)際的檢測(cè)中，壓電床墊通過屏蔽線與TLV2254 連接，連接端口采用PJ343A 耳機(jī)接口，能夠?qū)Ω蓴_起到一定的屏蔽作用。第一級(jí)運(yùn)放通過與壓電傳感器之間的連接線引入了50 Hz 的正弦交流信號(hào)，壓電傳感器采集的BCG 信號(hào)被疊加在該交流信號(hào)中并傳到第二級(jí)運(yùn)放的輸入端。由于BCG 信號(hào)的頻率一般在0.1 Hz～25 Hz 之間，因此疊加后的信號(hào)變成了一個(gè)幅值和周期都發(fā)生變化的信號(hào)，為了滿足ADC 的電壓采集范圍，我們通過引入直流分量對(duì)電壓進(jìn)行抬升，具體做法為:將第三級(jí)運(yùn)放設(shè)計(jì)成電壓跟隨器，將1.65 V 的參考電壓引入到第二級(jí)運(yùn)放的輸入端，利用第二級(jí)電壓比較器的作用，最終將經(jīng)過電壓抬升疊加后的混合信號(hào)波形整形為占空比不同的矩形波波形通過PC0 引腳傳輸給ADC 芯片。為了減少干擾，第四級(jí)運(yùn)放設(shè)計(jì)成電壓跟隨器。經(jīng)過信號(hào)調(diào)理電路之后輸出的電壓區(qū)間為2 V～3 V，符合ADC 的電壓檢測(cè)要求。

2 系統(tǒng)軟件與算法設(shè)計(jì)

2.1 信號(hào)處理算法

在信號(hào)調(diào)理電路部分，為了滿足ADC 的檢測(cè)電壓范圍，本文加入了1.65 V 的直流電壓，STM32 接收到ADC 傳送的信號(hào)后，為了減少芯片的計(jì)算量，需要去除掉直流分量部分。另外經(jīng)過信號(hào)調(diào)理電路后的BCG 信號(hào)中含有50 Hz 的工頻噪聲以及其他的噪聲干擾，這對(duì)后面進(jìn)行心率、體動(dòng)信息的提取以及其他相關(guān)研究造成了干擾。為了獲得單一的心沖擊信號(hào)，借助STM32 內(nèi)嵌設(shè)計(jì)了FIR 數(shù)字帶通濾波器對(duì)ADC 采集的信號(hào)進(jìn)一步進(jìn)行軟件濾波處理。利用STM32 設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器的流程如圖3 所示。

圖3 數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)流程圖

設(shè)計(jì)好的帶通濾波器能夠有效濾除噪聲干擾和疊加在信號(hào)中的直流分量部分，這為后面離床和體動(dòng)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)減輕了一定的壓力。

2.2 離床信號(hào)檢測(cè)算法

離床事件在整個(gè)睡眠過程中很常見，對(duì)于老年人來說，如果能夠有效的檢測(cè)夜間離床時(shí)間及時(shí)長(zhǎng)可以避免很多意外事件的發(fā)生。當(dāng)壓電床墊上面沒有人時(shí)，通過檢測(cè)系統(tǒng)ADC 采樣輸出的數(shù)字信號(hào)的整體幅度的絕對(duì)值大小一般不超過500。而床墊上面有人時(shí)候，大小在1 000 以上。所以通過設(shè)定幅度閾值判定是否有離床事件的發(fā)生。本文的離床檢測(cè)算法設(shè)計(jì)流程圖如圖4 所示，算法的執(zhí)行過程為:首先，獲取濾波后的最新5 000 個(gè)數(shù)據(jù)，接著，利用函數(shù)arm_min_f32 求出數(shù)組中的數(shù)據(jù)絕對(duì)值的平均值A(chǔ)0，然后，利用函數(shù)arm_str_f32 得到數(shù)組的標(biāo)準(zhǔn)偏差A(yù)1，如果同時(shí)滿足條件:A0＜1 000 且A1＜100時(shí)，則判斷此時(shí)處于離床狀態(tài)；否則當(dāng)A0＞1 000 且A1＞500 時(shí)，表明此時(shí)處于有人在床狀態(tài)。

圖4 離床檢測(cè)算法執(zhí)行流程圖

2.3 體動(dòng)信號(hào)檢測(cè)算法

在一個(gè)睡眠過程中，各式各樣的肢體動(dòng)作都是不可避免的事件。包括輕微的肢體動(dòng)作，也包括較大幅度的例如翻身等肢體動(dòng)作，當(dāng)出現(xiàn)較輕微的體動(dòng)時(shí)，此類動(dòng)作的持續(xù)時(shí)間較短，信號(hào)幅值沒有較大的波動(dòng)，普遍2 s 之內(nèi)動(dòng)作就已結(jié)束；而夜間的側(cè)身、翻身、腿部舒展等較大幅度的體動(dòng)事件持續(xù)時(shí)間一般在5 s 以上，且BCG 波形會(huì)出現(xiàn)明顯的幅值變化。因此，對(duì)于體動(dòng)信號(hào)的判斷，只需要對(duì)BCG 信號(hào)波峰的峰值大小做判斷即可，本文的體動(dòng)信號(hào)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)流程圖如圖5 所示，算法的執(zhí)行過程為:首先，獲取濾波后的最新5 000 個(gè)數(shù)據(jù)，接著，利用函數(shù)arm_min_f32 求出數(shù)組中的數(shù)據(jù)絕對(duì)值的平均值A(chǔ)0，然后，利用函數(shù)arm_str_f32 得到數(shù)組的標(biāo)準(zhǔn)偏差A(yù)1，如果同時(shí)滿足條件:A0＞2 000 且A1＞1 000時(shí)，則判斷處于較大體動(dòng)狀態(tài)；否則，當(dāng)2 000＞A0＞1 000 且A1＞500 時(shí)，表明此時(shí)處于較小體動(dòng)狀態(tài)。

圖5 體動(dòng)檢測(cè)算法執(zhí)行流程圖

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

系統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試圖如圖6 所示，該系統(tǒng)是由心率監(jiān)測(cè)設(shè)備、電腦端以及手機(jī)終端組成。其中心率檢測(cè)設(shè)備由智能床墊、下位機(jī)構(gòu)成；電腦端主要負(fù)責(zé)和下位機(jī)串口的通信功能，包括接收下位機(jī)發(fā)送的BCG 數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理和界面顯示以及發(fā)送信號(hào)處理結(jié)果給下位機(jī)；手機(jī)終端主要通過藍(lán)牙模塊實(shí)時(shí)接收下位機(jī)的生理信號(hào)數(shù)據(jù)。

圖6 系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試圖

當(dāng)壓電床墊上面無人時(shí)，通過檢測(cè)系統(tǒng)ADC 采樣輸出的數(shù)字信號(hào)的整體幅度如圖7(a)所示，圖中橫坐標(biāo)表示采樣點(diǎn)，縱坐標(biāo)表示AD 采集信號(hào)電壓轉(zhuǎn)換的幅值，幅值的絕對(duì)值大小為430 左右。當(dāng)床墊上面有人時(shí)候，PVDF 壓電電纜傳感器采集、經(jīng)過信號(hào)調(diào)理電路處理，再由ADC 模數(shù)轉(zhuǎn)換后的原始信號(hào)如圖7(b)所示，整體幅值大小在3 000 左右。當(dāng)出現(xiàn)較輕微的體動(dòng)時(shí)，此時(shí)的經(jīng)過信號(hào)調(diào)理電路處理后的BCG 波形如圖7(c)所示，信號(hào)幅值沒有較大的波動(dòng)。當(dāng)出現(xiàn)夜間的側(cè)身、翻身、腿部舒展等較大幅度的體動(dòng)事件時(shí)，此時(shí)經(jīng)過信號(hào)調(diào)理電路處理后的BCG 波形如圖7(d)所示，波形幅值變化明顯。

圖7 不同狀態(tài)下的BCG 信號(hào)采集與處理過程

有效地對(duì)體動(dòng)信號(hào)進(jìn)行體動(dòng)時(shí)間和次數(shù)記錄后，下面繼續(xù)對(duì)用戶的睡眠質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)估。選取測(cè)試者來開展睡眠質(zhì)量評(píng)估實(shí)驗(yàn)，測(cè)試者躺在本文設(shè)計(jì)的智能壓電床墊上，模擬睡眠時(shí)的真實(shí)狀態(tài)，監(jiān)測(cè)時(shí)間約為9 h，從夜晚10 點(diǎn)到次日早上7 點(diǎn)。根據(jù)相關(guān)實(shí)驗(yàn)調(diào)查以及研究，規(guī)定當(dāng)1 min 的體動(dòng)次數(shù)超過或者等于3 次，用戶處于覺醒期，當(dāng)1 min 翻身的次數(shù)小于3 次，認(rèn)為用戶處于淺睡眠期。根據(jù)大量的研究資料發(fā)現(xiàn)，心率的變化趨勢(shì)和睡眠狀態(tài)存在一定的關(guān)系，因此當(dāng)進(jìn)入淺睡眠后，可以結(jié)合心率來對(duì)睡眠進(jìn)一步地劃分，具體做法為:假設(shè)一個(gè)人入睡前的正常平均心率為70 次/min，我們將平均心率值的80%作為一個(gè)邊界值對(duì)睡眠進(jìn)行劃分:(1)56 次/min ＜心率＜60 次/min，為深睡期；(2)66 次/min ＜心率＜76 次/min，為快速眼動(dòng)期[14]。根據(jù)記錄的睡眠分期情況來評(píng)定用戶睡眠質(zhì)量，一般正常成年人整晚的睡眠中快速眼動(dòng)期(REM)占據(jù)總睡眠的20%～50%，淺睡眠約為55%～60%，深睡眠約為20%左右[15]，隨著年齡的增長(zhǎng)，深睡眠期的占比會(huì)越來越少，睡眠質(zhì)量也會(huì)有所降低[16]。圖8(a)為記錄過程，圖中橫坐標(biāo)代表時(shí)間，縱坐標(biāo)中的0～4 這幾個(gè)數(shù)字則對(duì)應(yīng)睡眠階段的覺醒期、眼動(dòng)期、淺睡眠和深睡眠階段，從上面的睡眠分期圖中，可以直觀地看到測(cè)試者在不同時(shí)間段的睡眠情況并根據(jù)睡眠分期記錄得到睡眠各期占睡眠總時(shí)間的比例圖，如圖8(b)所示。

圖8 睡眠分期及各期所占睡眠總時(shí)間的比例圖

本文基于QT 平臺(tái)采用C++語言在Windows10操作系統(tǒng)中完成了上位機(jī)軟件的開發(fā)。為了驗(yàn)證上位機(jī)軟件部分的功能性，選取了幾名志愿者進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。首先我們搭建好實(shí)驗(yàn)環(huán)境，然后采用本文設(shè)計(jì)的睡眠質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)志愿者進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果如圖9 所示。當(dāng)用戶進(jìn)入主界面后，選擇主界面中的睡眠質(zhì)量報(bào)告按鈕，后臺(tái)啟動(dòng)睡眠質(zhì)量檢測(cè)分析功能，并將結(jié)果反饋給系統(tǒng)，會(huì)給出以下界面效果展示圖。

圖9 睡眠質(zhì)量報(bào)告測(cè)試圖

在睡眠報(bào)告界面中，用戶可以選擇查看不同日期的睡眠質(zhì)量報(bào)告，方便用戶對(duì)自己的身體狀況的變化簡(jiǎn)單了解。另外該界面直觀地給出用戶睡眠時(shí)間的記錄、睡眠分期結(jié)果以及睡眠質(zhì)量分析評(píng)分和簡(jiǎn)要說明，理解簡(jiǎn)單，方便使用。

4 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)的基于PVDF 壓電電纜的非接觸式睡眠質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)提供了睡眠監(jiān)測(cè)、睡眠質(zhì)量分析等服務(wù)，可以滿足正常人睡眠監(jiān)測(cè)的需要。系統(tǒng)建立了一種基于HRV 的多參數(shù)睡眠分期方法，利用心率和體動(dòng)信號(hào)自動(dòng)推算出睡眠分期，分為四個(gè)睡眠階段:覺醒期、淺睡眠期、深睡眠期和快速眼動(dòng)期。系統(tǒng)采用基于QT 的人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)，最后對(duì)上位機(jī)中的整體功能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試，結(jié)果表明本文研制的基于PVDF 壓電電纜的睡眠質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)能夠通過串口模塊與藍(lán)牙模塊實(shí)現(xiàn)上位機(jī)和下位機(jī)的實(shí)時(shí)通信功能。系統(tǒng)在整個(gè)監(jiān)測(cè)過程中對(duì)睡眠幾乎無任何干擾，操作簡(jiǎn)單，能較好描述睡眠狀況，且價(jià)格低廉，分析結(jié)果可以滿足對(duì)普通人的日常睡眠監(jiān)測(cè)。