[发明专利]一种睡眠呼吸暂停低通气事件的分类识别装置

权利要求书

1.睡眠呼吸暂停低通气事件的分类识别装置，包括传感单元和电路处理单元两部分，其特征在于，所述传感单元包括压电传感器A、压电传感器B、压电传感器C和声音传感器，其中所述压电传感器A、压电传感器B、压电传感器C依次置于人体的颈部、胸部以及腹部位置，所述声音传感器置于人体颈部下方；

所述电路处理单元包括电荷放大器、模数转换器、前置放大器、音频编码器和微处理器，其中所述压电传感器A、压电传感器B、压电传感器C均连接电荷放大器，所述电荷放大器通过模数转换器连接微处理器，所述声音传感器通过前置放大器连接音频编码器，所述音频编码器连接微处理器；

所述分类识别装置通过以下步骤实现睡眠呼吸暂停低通气事件分类识别，

S101，同步采集：压电传感器A、压电传感器B、压电传感器C采集人体颈部、胸部和腹部的运动信号,声音传感器采集睡眠过程中的音频A；

S102，数据序列对齐：前置放大器对音频A进行放大处理得到音频B,保证音频B和压电信号为对齐状态；

S103，变换得到6路信号：压电传感器A采样人体颈部运动信号并通过低通滤波器H1分离出呼吸信号X1,

所述步骤S102中音频B为信号X2,

压电传感器B采样人体胸部运动信号并通过带通滤波器H2分离出心跳信号X3,

压电传感器B采样人体胸部运动信号并通过低通滤波器H3分离出呼吸信号X4,

压电传感器C采样人体腹部运动信号并通过低通滤波器H4分离出呼吸信号X5,

胸部运动信号、腹部运动信号和颈部运动信号，三路信号的求和平均获得体动信号X6,

S104，10s数据片段划分：所述步骤S103中X1-X6，通过设置长度为10s的数据窗口对采集一整晚信号X1-X6分别滑动截取多个子信号片段X1k ,X2k...X6k,其中k=1,2,...n，X1k,X2k...X6k的长度各为10s；

S105，特征提取：对信号进行特征提取，特征包括，X1k的特征排列熵值EnX1k、X1k的容积特征X1kvol、X1k和X2k两信号的峰值点序列差的方差Vp和采样位置序列差的方差Vt、X3k的HRV功率谱比值RatioVL、X4k容积特征X4kvol、X5k容积特征X5kvol、胸部信号呼吸率特征值ResX4k、腹部信号呼吸率特征值ResX5k和音频A功率谱特征Pwel；

其中，信号X1k和音频信号X2k的联合特征：首先计算音频A的FFT变换，在频谱区间100-750Hz内取信号的最大值点Pmax，当Pmax大于阈值THp时判断存在鼾声，其次若存在鼾声信号则计算鼾声信号的包络信号，具体地，鼾声信号的包络为对X2k计算希尔伯特变换得到包络信号y2k（t）：

采用差分阈值法提取包络信号y2k（t）的峰值点序列Peak2k和对应的采样位置序列t2k，同样采用差分阈值法计算信号X1k的峰值点序列Peak1k和对应的采样位置序列t1k；计算两者峰值点序列差的方差Vp和计算两者采样位置序列差的方差Vt如下式所示：

；

S106，采用分类器A判断呼吸暂停、低通气、正常呼吸状态；

S107，若分类器A判断出有呼吸暂停事件，则采用分类器B对划分的呼吸暂停事件进一步划分为中枢型和阻塞型；

S108，滑窗累计事件次数：通过窗口滑动，设置步长为Ts,在整晚的睡眠中，累计各事件出现的次数和时间的比值；

S109，输出判别结果：根据所述步骤S108中比值信息，输出阻塞型、中枢型、混合型、低通气、正常类别判断。