[发明专利]基于鼾声共振峰和功率比轨迹的上气道变化监测方法有效

专利信息
申请号: 201310131916.6 申请日: 2013-04-16
公开(公告)号: CN103190911A 公开(公告)日: 2013-07-10
发明(设计)人: 许志勇;钱昆;许辉杰;黄魏宁 申请(专利权)人: 南京理工大学;卫生部北京医院
主分类号: A61B5/08 分类号: A61B5/08
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 马鲁晋
地址: 210094 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 鼾声 共振 功率 轨迹 上气道 变化 监测 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于用声信号处理手段实现医学生命体征监测技术,特别是一种基于鼾声共振峰和功率比轨迹的上气道变化监测方法。

背景技术

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症(Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome,OSAHS)是一种危害度极高的多发病症。呼吸暂停是指患者口鼻气流完全停止大于10秒以上,低通气是指口鼻气流低于正常值的50%,且两者都会伴有血氧浓度低于正常值的4%。OSAHS患者若长期得不到合理的诊断和治疗,将会导致个人生活质量严重下降,极易诱发高血压,冠心病,心力衰竭等心脑血管疾病,极端情况易出现夜间猝死。鼾声是OSAHS患者的一个显著的症状,对其进行声学信号分析手段可以提供开发一种“非侵入式”辅助诊断设备的可能。临床中,医生关心的是如何利用声学信号分析手段发现待测者潜在的上气道阻塞部位,进而为手术提供更为精确的方案(1.何权瀛,陈宝元.睡眠呼吸病学[M].北京:人民卫生出版社,2009.2.许辉杰,黄魏宁,余力生,等.OSAHS患者不同阻塞部位鼾声频域特性分析[J].听力学及言语疾病杂志,2011,19(1):28-32.)。传统的整夜上气道压力测定法可以很好地监测待测者上气道的变化情况,但这种方法是“侵入式”手段,易造成患者的极度不适和增加检测的复杂程度。且设备造价相对昂贵,不易进行大范围推广。

对基于声学信号分析手段寻找待测者潜在的上气道阻塞部位的首要任务是通过基于声学信号分析手段对待测者上气道变化情况实现监测。如何找到合适的声学特征来反映上气道结构的生理和解剖学意义显得尤为重要。目前国内外的研究表明,第一共振峰频率(F1)和800Hz功率比(PR800)可以很好地反映出上气道结构情况(3.许辉杰,余力生,黄魏宁,等.OSAHS患者与单纯打鼾者鼾声声学特性初步研究[J].听力学及言语疾病杂志,2009,17(3):235-238.4.Ng K A,Koh S T,Baey E,et al.Could formant frequencies of snore signals be an alternative means for the diagnosis of obstructive sleep apnea[J].Sleep Medicine,2008,9:894-898.)但是这些方法并没有从动态考虑在一段时间内这些特征的变化情况,所以不能够很好地反映出一段时间内待测者上气道结构的变化情况。

由上可知,现有技术存在造价昂贵、操作复杂、极易造成待测者不适等缺陷,且无法对待测者的上气道实现实时的监测。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于鼾声共振峰和功率比轨迹的上气道变化监测方法。

实现本发明目的的技术解决方案为:一种基于鼾声共振峰和功率比轨迹的上气道变化监测方法,步骤如下:

步骤1、对短时能量门限进行设置,即先读取用麦克风录制的鼾声数据,然后通过“短时分帧”处理将数据分割成样本,确定每个样本的短时能量值,得出所有样本中最大最小能量值,结合噪声基底能量值给出短时能量门限;

步骤2、对两个声学特征进行提取,即对通过短时能量门限的样本结合相应的信号处理算法提取两个声学特征,分别为第一共振峰频率F1和800Hz功率比PR800;

步骤3、特征轨迹的显示,对当前样本的声学特征值进行显示,该过程按照时间顺序进行,对没通过短时能量门限的样本不进行任何操作。

本发明与现有技术相比,其显著优点为:1)本发明的方法能够反映出声学特征的动态变化情况(轨迹);2)本发明的方法简单实用,易实现,开发成硬件产品成本相对较低;3)本发明的方法属于“非侵入式”监测方法,对待测者造成的影响较小。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

附图说明

图1是本发明基于鼾声共振峰和功率比轨迹的上气道变化监测方法的流程图。

图2是一段待测者鼾声数据示意图。

图3是用本发明的方法对一次呼吸暂停前的鼾声数据提取的声学特征轨迹示意图。

具体实施方式

结合图1,本发明的一种基于鼾声共振峰和功率比轨迹的上气道变化监测方法,步骤如下:

步骤1、对短时能量门限进行设置,即先读取用麦克风录制的鼾声数据,然后通过“短时分帧”处理将数据分割成样本,确定每个样本的短时能量值,得出所有样本中最大最小能量值,结合噪声基底能量值给出短时能量门限;对短时能量门限进行设置具体为:

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