專利名稱：用于獲取呼吸紊亂指數(shù)信息的檢測(cè)處理方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種用于獲取臨床診斷信息的檢測(cè)處理方法和裝置，具體涉及一種獲取睡眠呼吸障礙性疾病診斷信息的檢測(cè)處理方法和裝置。
背景技術(shù)：
睡眠呼吸暫停低通氣綜合征(Sleep Apnea Hypopnea Syndrome，SAHS)是一種常見的睡眠呼吸障礙性疾病，具有嚴(yán)重的潛在危險(xiǎn)，嚴(yán)重影響病人的睡眠質(zhì)量，并可導(dǎo)致多種并發(fā)癥，資料顯示，目前我國(guó)約有3000萬(wàn)人患有SAHS。目前的臨床診斷方法是通過多導(dǎo)睡眠圖儀(PSG)來(lái)記錄整晚睡眠的多路生理信號(hào)并進(jìn)行分析，以獲得病人的整晚睡眠結(jié)構(gòu)和睡眠呼吸事件，進(jìn)而獲得睡眠呼吸暫停低通氣綜合征的重要診斷數(shù)據(jù)—呼吸紊亂指數(shù)等定量指標(biāo)，并利用這些定量指標(biāo)來(lái)進(jìn)行病情判定。
睡眠呼吸暫停低通氣指數(shù)(Apnea Hypopnea Index，AHI)，或稱為呼吸紊亂指數(shù)(Respiratory Disturbance，RDI)，AHI(RDI)的表達(dá)式為(整晚睡眠呼吸暫停次數(shù)+整晚低通氣次數(shù))/睡眠總時(shí)間(小時(shí))因此，睡眠結(jié)構(gòu)和睡眠呼吸事件的獲得是診斷SAHS的關(guān)鍵。
美國(guó)加州大學(xué)腦研究所Rechtschaffen和Kales于1968年提出的睡眠分期標(biāo)準(zhǔn)(簡(jiǎn)稱R&K標(biāo)準(zhǔn))，已被世界上大多數(shù)學(xué)者所接受，目前已廣泛應(yīng)用于臨床和科研。該標(biāo)準(zhǔn)判斷睡眠分期需要三項(xiàng)指標(biāo)即腦電圖(EEG)、眼動(dòng)圖(EOG)和肌電圖(EMG)。到目前為止，臨床中為獲取睡眠結(jié)構(gòu)和睡眠呼吸事件均采用檢測(cè)上述三種數(shù)據(jù)的方法，這種數(shù)據(jù)檢測(cè)的方法很繁瑣，PSG參數(shù)的記錄需要給病人粘貼多達(dá)十幾個(gè)電極，為了獲得睡眠結(jié)構(gòu)，一般需要同時(shí)測(cè)量5路信號(hào)，即兩路腦電、兩路眼動(dòng)電和一路頦肌電信號(hào)；為了檢測(cè)睡眠呼吸事件需要同時(shí)測(cè)量病人的口鼻氣流、胸呼吸、腹呼吸和血氧飽和度等生理信號(hào)，不但操作復(fù)雜、費(fèi)用昂貴，而且影響病人的正常睡眠，給病人帶來(lái)諸多不便，也不能很好的反映病人的實(shí)際病況。據(jù)估計(jì)，當(dāng)前僅中重度阻塞性呼吸暫停綜合征病人，就有93％的男性和82％的女性得不到診斷。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的問題是提供一種操作方便、費(fèi)用低廉、對(duì)病人干擾小用于獲取呼吸紊亂指數(shù)信息的檢測(cè)處理方法及裝置。
為達(dá)上述目的，本發(fā)明采用的方法是先獲取人體整個(gè)睡眠期間的心動(dòng)周期序列，并進(jìn)行等間隔重新采樣處理，進(jìn)行波形分析及心動(dòng)周期提取，然后通過“分層次、多方法整合”的信號(hào)處理技術(shù)，分別從中挖掘出每個(gè)呼吸暫停事件和整個(gè)睡眠過程的睡眠結(jié)構(gòu)圖，呼吸暫停事件次數(shù)和睡眠總時(shí)間分別組成了呼吸紊亂指數(shù)表達(dá)式中的分子和分母。
進(jìn)一步方案是通過檢測(cè)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)心電信號(hào)和/或心沖擊圖信號(hào)和/或脈博波信號(hào)獲取所述的心動(dòng)周期序列。
本發(fā)明所使用的硬件裝置為設(shè)有實(shí)時(shí)記錄系統(tǒng)和回放分析系統(tǒng)，所述的實(shí)時(shí)記錄系統(tǒng)設(shè)有導(dǎo)聯(lián)線，導(dǎo)聯(lián)線一端設(shè)有心電傳感器和/或心沖擊傳感器和/或脈博波傳感器，另一端與能夠?qū)崟r(shí)連續(xù)同步記錄導(dǎo)聯(lián)的傳感信號(hào)的記錄器連接，記錄器輸出端與回放分析系統(tǒng)連接，所述的回放分析系統(tǒng)為能夠支持動(dòng)態(tài)心電圖分析軟件運(yùn)行的計(jì)算機(jī)或心電工作站，所述的計(jì)算機(jī)或心電工作站設(shè)有鼠標(biāo)或鍵盤輸入裝置、顯示屏和打印裝置。
上述硬件裝置的優(yōu)選方案是心電Holter。
本發(fā)明通過對(duì)人體整個(gè)睡眠階段的心動(dòng)周期序列進(jìn)行分析來(lái)得到睡眠呼吸障礙性疾病的診斷信息一呼吸暫停事件和整個(gè)睡眠過程的睡眠結(jié)構(gòu)，是基于對(duì)各類呼吸暫停事件發(fā)生過程中心率變異性變化規(guī)律的發(fā)現(xiàn)性研究，和對(duì)健康人或SAS病人在睡眠過程中心動(dòng)周期各種動(dòng)態(tài)特征參數(shù)與睡眠結(jié)構(gòu)(用R&K專家判定結(jié)果)之相關(guān)分析的研究結(jié)果，該研究發(fā)現(xiàn)心動(dòng)周期中蘊(yùn)含著提取AHI的相關(guān)信息，所以可通過對(duì)相應(yīng)數(shù)據(jù)的分析和處理，從中獲取睡眠結(jié)構(gòu)圖和睡眠呼吸暫停次數(shù)，然后通過這兩項(xiàng)進(jìn)一步獲得呼吸紊亂指數(shù)AHI(AHI＝呼吸暫停次數(shù)/睡眠總時(shí)間)。
本發(fā)明方法通過人體整個(gè)睡眠階段的心動(dòng)周期序列圖，即可獲取睡眠結(jié)構(gòu)圖和睡眠呼吸暫停次數(shù)，進(jìn)而獲得呼吸率亂指數(shù)AHI(AHI＝呼吸暫停次數(shù)/睡眠總時(shí)間)，與傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比較，有很高的相關(guān)性，本發(fā)明的呼吸事件檢出率與典型的PSG相比，相關(guān)系數(shù)≥0.98，所提供的睡眠結(jié)構(gòu)圖與典型的PSG專家分析結(jié)果相比，符合率在0.8以上，并具有操作方便、費(fèi)用低廉、對(duì)病人干擾小的優(yōu)點(diǎn)，此外從現(xiàn)有的心電圖可獲取本發(fā)明方法所需的數(shù)據(jù)，因此增強(qiáng)了心電圖的功能。
本發(fā)明方法所采用的裝置減少了檢測(cè)電極數(shù)量，簡(jiǎn)化了SAHS的檢查手段，降低了檢查費(fèi)用，而且減少了病人檢查時(shí)的生理、心理負(fù)荷，由于本發(fā)明方法所采用的裝置可直接利用現(xiàn)有的心電Holter，從而增加了普通心電Holter的功能，使其不僅可用于心電檢測(cè)，還可用于呼吸紊亂指數(shù)信息的獲取。


圖1、本發(fā)明方法實(shí)施例方框示意2、本發(fā)明實(shí)施例呼吸事件檢出方法方框示意3、本發(fā)明實(shí)施例獲取睡眠結(jié)構(gòu)方法的方框示意圖具體實(shí)施方案本例采用心電Holter實(shí)施本發(fā)明方法，所述心電Holter記錄系統(tǒng)設(shè)有導(dǎo)聯(lián)線和記錄器，導(dǎo)聯(lián)線傳感部件端設(shè)有心電傳感器、脈博波傳感器，所述的記錄器能實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地連續(xù)同步記錄多個(gè)導(dǎo)聯(lián)的傳感信號(hào)。
本發(fā)明方法的實(shí)施過程是一、 動(dòng)態(tài)心電信號(hào)的獲取，參見圖11、通過心電Holter的心電傳感器和脈博波傳感器，獲取人體整晚睡眠過程的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)心電信號(hào)和脈博波信號(hào)，并通過導(dǎo)聯(lián)線輸入到記錄器；2、記錄器將接收到的傳感信號(hào)放大、濾波，進(jìn)行A/D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；3、將經(jīng)過A/D數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的采樣信息存到存儲(chǔ)器；本記錄器能實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地連續(xù)同步記錄至少一路導(dǎo)聯(lián)的心電信號(hào)，用其獲取和記錄人體在自然生活狀態(tài)下連續(xù)24小時(shí)或更長(zhǎng)時(shí)間的二導(dǎo)或多導(dǎo)心電信號(hào)。
二、利用心電Holter的回放分析系統(tǒng)對(duì)記錄器存儲(chǔ)的動(dòng)態(tài)心電信號(hào)進(jìn)行波形分析及心動(dòng)周期的提取1、根據(jù)動(dòng)態(tài)心電圖把每個(gè)QRS波所在位置剪出、并形成心搏時(shí)域譜圖；所述QRS波的提取步驟是(1)、對(duì)ECG信號(hào)做差分，求取一階導(dǎo)數(shù)；(2)、把初始18秒數(shù)據(jù)分為六段，每段內(nèi)導(dǎo)數(shù)最大值相加平均后乘以0.5作為初始導(dǎo)數(shù)檢測(cè)閾值；(3)、在第一個(gè)大于檢測(cè)閾值的點(diǎn)的前后70ms范圍內(nèi)找ECG信號(hào)幅度最大的極值點(diǎn)，即為該QRS波群的R波峰值點(diǎn)；(4)、更新域值當(dāng)前導(dǎo)數(shù)檢測(cè)閾值＝上一導(dǎo)數(shù)檢測(cè)閾值*0.9+前2秒數(shù)據(jù)段內(nèi)導(dǎo)數(shù)最大值*0.5*0.1；(5)、從此R波峰值點(diǎn)向后移200ms，繼續(xù)搜索下一個(gè)QRS波群及其R波峰值點(diǎn)；重復(fù)步驟(3)-(5)，直到檢測(cè)完所有數(shù)據(jù)。
為了提高處理精度，本例在獲得每搏心率時(shí)采用浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行計(jì)算，在獲得每搏心率后，去除兩種無(wú)關(guān)心率一種是由于噪聲等因素的影響，錯(cuò)判QRS波引起的心率，另一種是由早搏引起的心率；其中早搏的去處，需要先檢測(cè)早搏點(diǎn)，然后再去除早搏點(diǎn)兩端的心率值，而由噪聲等因素引起的錯(cuò)判心率的去除方法如下取窗口長(zhǎng)度為41，去除窗口中心點(diǎn)C以及窗口中心率值小于30或大于125的值，對(duì)剩余心率相加求平均值M，如果C點(diǎn)的心率值小于30或大于125或超過平均值的20％，則認(rèn)為C點(diǎn)是干擾并去除，否則則保留C點(diǎn)心率，如此對(duì)整晚每搏心率值做平滑濾波。
對(duì)經(jīng)過上述步驟處理后的整晚每搏心率值，利用線性插值的方法進(jìn)行插值，獲得整晚等間隔每秒的心率序列，采樣頻率為1Hz。
上述方法可減少誤差以及各類非竇性心率的影響。
2、根據(jù)上述把每個(gè)QRS波所在位置剪出所形成的心搏時(shí)域譜圖，通過對(duì)心率變異性HRV(Heart Rate Variability)進(jìn)行分析，挖掘出每個(gè)呼吸暫停事件；本例根據(jù)各類呼吸暫停事件發(fā)生過程中心率變異性變化的規(guī)律，將各類呼吸暫停事件中心率變異性的變化分成四種類型，即上升型、平穩(wěn)型、下降型和混合型四種，并根據(jù)無(wú)論哪種呼吸事件在每次結(jié)束時(shí)一般均帶有短時(shí)間(15秒以內(nèi))心率變快的過程，在確定為一次呼吸暫停時(shí)，應(yīng)用在心率變異性曲線中判斷是否存在呼吸性竇心律不齊(RSA)有關(guān)，如存在則屬阻塞性呼吸事件，如消失，則屬中樞性呼吸事件；圖2是應(yīng)用計(jì)算機(jī)運(yùn)行上述方法的過程。
采用上述方法的呼吸事件檢出率與典型的PSG相比，相關(guān)系數(shù)≥0.98。
3、根據(jù)前述把每個(gè)QRS波所在位置剪出所形成的心搏時(shí)域譜圖，通過對(duì)心率變異性HRV(Heart Rate Variability)進(jìn)行分析，獲取整個(gè)睡眠過程的睡眠結(jié)構(gòu)；本例根據(jù)健康人或SAS病人在睡眠過程中心動(dòng)周期各種動(dòng)態(tài)特征參數(shù)與睡眠結(jié)構(gòu)(用R&K專家判定結(jié)果)的關(guān)系的分析結(jié)果，利用心動(dòng)周期信號(hào)獲取下述動(dòng)態(tài)特征參數(shù)(1)、心動(dòng)周期隨時(shí)間的平均值；(2)、極低頻成分能量(3)、低頻成分能量(4)、高頻成分能量(5)、呼吸暫停成分能量(6)、極低頻成分能量占總能量的比值(7)、低頻成分能量占總能量的比值(8)、高頻成分能量占總能量的比值(9)、呼吸暫停成分能量與總能量的比值(10)、極低頻成分能量與高頻成分能量之比(11)、低頻成分能量與高頻成分能量之比用上述11種主要?jiǎng)討B(tài)特征參數(shù)與睡眠分期的關(guān)系，對(duì)睡眠過程中的醒、淺睡、深睡、快速眼動(dòng)期四種睡眠分期進(jìn)行分類，達(dá)到整個(gè)睡眠過程中睡眠結(jié)構(gòu)的獲取。
圖3是應(yīng)用計(jì)算機(jī)運(yùn)行上述方法的過程。
采用上述方法獲取的睡眠結(jié)構(gòu)圖與典型的PSG專家分析結(jié)果相比，符合率在0.8以上。
4、通過2、3所得數(shù)據(jù)，進(jìn)一步獲得呼吸率亂指數(shù)AHI(AHI＝呼吸暫停次數(shù)/睡眠總時(shí)間)。
權(quán)利要求
1.用于獲取呼吸紊亂指數(shù)信息的檢測(cè)處理方法，其特征在于先獲取人體整個(gè)睡眠期間的心動(dòng)周期序列，進(jìn)行等間隔重新采樣處理，再進(jìn)行波形分析及心動(dòng)周期提取，然后通過“分層次、多方法整合”的信號(hào)處理技術(shù)，分別從中挖掘出每個(gè)呼吸暫停事件和整個(gè)睡眠過程的睡眠結(jié)構(gòu)圖，呼吸暫停事件次數(shù)和睡眠總時(shí)間分別組成了呼吸紊亂指數(shù)表達(dá)式中的分子和分母。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于獲取呼吸紊亂指數(shù)信息的檢測(cè)處理方法，其特征在于通過檢測(cè)到的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)心電信號(hào)，和/或心沖擊圖信號(hào)，和/或脈博波信號(hào)獲取心動(dòng)周期序列。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的用于獲取呼吸紊亂指數(shù)信息的檢測(cè)處理方法，其特征在于，所述呼吸暫停事件的檢出方法是根據(jù)各類呼吸暫停事件發(fā)生過程中心率變異性變化的規(guī)律，將各類呼吸暫停事件中心率變異性的變化分成四種類型，即上升型、平穩(wěn)型、下降型和混合型四種，并根據(jù)無(wú)論哪種呼吸事件在每次結(jié)束時(shí)一般均帶有短時(shí)間心率變快的過程，在確定為一次呼吸暫停時(shí)，應(yīng)用在心率變異性曲線中判斷是否存在呼吸性竇心律不齊有關(guān)，如存在則屬阻塞性呼吸事件，如消失，則屬中樞性呼吸事件。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的用于獲取呼吸紊亂指數(shù)信息的檢測(cè)處理方法，其特征在于，所述整個(gè)睡眠過程的睡眠結(jié)構(gòu)圖的獲取方法是根據(jù)睡眠過程中心動(dòng)周期各種動(dòng)態(tài)特征參數(shù)與睡眠結(jié)構(gòu)的關(guān)系的分析結(jié)果，利用心動(dòng)周期信號(hào)獲取下述動(dòng)態(tài)特征參數(shù)(1)、心動(dòng)周期隨時(shí)間的平均值；(2)、極低頻成分能量(3)、低頻成分能量(4)、高頻成分能量(5)、呼吸暫停成分能量(6)、極低頻成分能量占總能量的比值(7)、低頻成分能量占總能量的比值(8)、高頻成分能量占總能量的比值(9)、呼吸暫停成分能量與總能量的比值(10)、極低頻成分能量與高頻成分能量之比(11)、低頻成分能量與高頻成分能量之比；用上述11種主要?jiǎng)討B(tài)特征參數(shù)與睡眠分期的關(guān)系，對(duì)睡眠過程中的醒、淺睡、深睡、快速眼動(dòng)期四種睡眠分期進(jìn)行分類，達(dá)到整個(gè)睡眠過程中睡眠結(jié)構(gòu)的獲取。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于獲取呼吸紊亂指數(shù)信息的檢測(cè)處理方法，其特征在于，所述整個(gè)睡眠過程的睡眠結(jié)構(gòu)圖的獲取方法是根據(jù)睡眠過程中心動(dòng)周期各種動(dòng)態(tài)特征參數(shù)與睡眠結(jié)構(gòu)的關(guān)系的分析結(jié)果，利用心動(dòng)周期信號(hào)獲取下述動(dòng)態(tài)特征參數(shù)(1)、心動(dòng)周期隨時(shí)間的平均值；(2)、極低頻成分能量(3)、低頻成分能量(4)、高頻成分能量(5)、呼吸暫停成分能量(6)、極低頻成分能量占總能量的比值(7)、低頻成分能量占總能量的比值(8)、高頻成分能量占總能量的比值(9)、呼吸暫停成分能量與總能量的比值(10)、極低頻成分能量與高頻成分能量之比(11)、低頻成分能量與高頻成分能量之比；用上述11種主要?jiǎng)討B(tài)特征參數(shù)與睡眠分期的關(guān)系，對(duì)睡眠過程中的醒、淺睡、深睡、快速眼動(dòng)期四種睡眠分期進(jìn)行分類，達(dá)到整個(gè)睡眠過程中睡眠結(jié)構(gòu)的獲取。
6.用于獲取呼吸紊亂指數(shù)信息的檢測(cè)處理裝置，其特征在于設(shè)有實(shí)時(shí)記錄系統(tǒng)和回放分析系統(tǒng)，所述的實(shí)時(shí)記錄系統(tǒng)設(shè)有導(dǎo)聯(lián)線，導(dǎo)聯(lián)線一端設(shè)有心電傳感器和/或心沖擊傳感器和/或脈博波傳感器，另一端與能夠?qū)崟r(shí)連續(xù)同步記錄導(dǎo)聯(lián)的傳感信號(hào)的記錄器連接，記錄器輸出端與回放分析系統(tǒng)連接，所述的回放分析系統(tǒng)為能夠支持動(dòng)態(tài)心電圖分析軟件運(yùn)行的計(jì)算機(jī)或心電工作站，所述的計(jì)算機(jī)或心電工作站設(shè)有鼠標(biāo)或鍵盤輸入裝置、顯示屏和打印裝置。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用于獲取呼吸紊亂指數(shù)信息的檢測(cè)處理裝置，其特征在于所述的裝置是心電Holter。
全文摘要
用于獲取呼吸紊亂指數(shù)信息的檢測(cè)處理方法及裝置，其特征在于先獲取人體整個(gè)睡眠期間的心動(dòng)周期序列，進(jìn)行等間隔重新采樣處理，再進(jìn)行波形分析及心動(dòng)周期提取，然后通過“分層次、多方法整合”的信號(hào)處理技術(shù)，分別從中挖掘出每個(gè)呼吸暫停事件和整個(gè)睡眠過程的睡眠結(jié)構(gòu)圖，呼吸暫停事件次數(shù)和睡眠總時(shí)間分別組成了呼吸紊亂指數(shù)表達(dá)式中的分子和分母。本發(fā)明方法與傳統(tǒng)檢測(cè)方法相比較，有很高的相關(guān)性，并具有操作方便、費(fèi)用低廉、對(duì)病人干擾小的優(yōu)點(diǎn)，本發(fā)明裝置可增加普通心電Holter的功能。
文檔編號(hào)A61B5/00GK1736324SQ20051008713
公開日2006年2月22日 申請(qǐng)日期2005年7月26日 優(yōu)先權(quán)日2005年7月26日
發(fā)明者俞夢(mèng)孫, 吳峰, 楊福生, 陶祖萊, 謝敏 申請(qǐng)人:中國(guó)人民解放軍空軍航空醫(yī)學(xué)研究所, 北京新興陽(yáng)升科技有限公司