基于聚類算法來提取呼吸信號(hào)的方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及呼吸特征分析領(lǐng)域，特別是涉及一種基于聚類算法來提取呼吸信號(hào)的方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著人們生活水平的提高，對(duì)健康問題的關(guān)注度開始上升，尤其是睡眠質(zhì)量問題。常見的不健康的睡眠情況包括:睡眠打鼾、張口呼吸、甚至出現(xiàn)呼吸暫時(shí)停止、睡眠中反復(fù)憋醒，睡眠不寧、經(jīng)常發(fā)生夜間心絞痛及心律失常等。
[0003]而睡眠呼吸暫停綜合癥是一種在中老年人群中發(fā)病率較高的疾病。打鼾即打呼嚕，是該疾病的主要表現(xiàn)。普通打呼嚕者的呼嚕聲均勻規(guī)律，一般在平臥位睡眠、勞累或飲酒后出現(xiàn)。如果呼嚕聲響亮而不規(guī)律，時(shí)斷時(shí)續(xù)，聲音忽高忽低，就標(biāo)志著氣道狹窄加重，有氣道阻塞發(fā)生，便會(huì)引起呼吸暫停。如果一夜中呼吸暫停發(fā)生30次以上，或平均每小時(shí)發(fā)生5次以上，患者就會(huì)反復(fù)從睡眠中憋醒，醫(yī)學(xué)上將其稱之為睡眠呼吸暫停綜合征。由于患者睡眠中反復(fù)憋醒，會(huì)導(dǎo)致睡醒后頭痛、血壓升高、夜間心絞痛、心律紊亂、睡覺不解乏、白天困倦、嗜睡、記憶力減退、反應(yīng)遲鈍、工作能力降低等。
[0004]目前，睡眠呼吸暫停綜合征必須通過多導(dǎo)睡眠圖檢測(cè)才能夠確診，而整夜的睡眠呼吸檢測(cè)往往需要在人體鼻腔或者頭部佩戴相關(guān)儀器，有些專業(yè)儀器則需要在醫(yī)療場(chǎng)所指定的環(huán)境內(nèi)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，往往不能達(dá)到長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)的目的。
[0005]例如，在申請(qǐng)?zhí)枮?01010120237.5的中國(guó)專利文獻(xiàn)中，公開了一種監(jiān)測(cè)睡眠呼吸暫停的裝置，該裝置由呼吸傳感器、電壓信號(hào)放大器、整形電路、時(shí)間鑒別電路和脈沖發(fā)生器構(gòu)成。其中，該呼吸傳感器需要放置在被監(jiān)測(cè)人員的鼻腔。
[0006]又例如，在申請(qǐng)?zhí)枮?01110355375.6的中國(guó)專利文獻(xiàn)中，公開了一種家庭環(huán)境中睡眠呼吸暫停綜合征的篩查系統(tǒng)。該篩查系統(tǒng)包括鼾聲數(shù)據(jù)獲取模塊、鼾聲處理模塊、及判別模塊。其中，該鼾聲數(shù)據(jù)獲取模塊需要將非接觸單向麥克風(fēng)佩戴并置于被監(jiān)測(cè)人員的口鼻上方。
[0007]由于現(xiàn)有監(jiān)測(cè)方式均需要被監(jiān)測(cè)人員佩戴相關(guān)裝置，監(jiān)測(cè)極為不便，因此需要一種無需佩戴的呼吸信號(hào)獲取方法來實(shí)現(xiàn)對(duì)有需要的人群的呼吸信號(hào)的準(zhǔn)確提取。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種基于聚類算法來提取呼吸信號(hào)的方法及系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)有需要的人群睡眠時(shí)的呼吸進(jìn)行監(jiān)控。
[0009]為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種基于聚類算法來提取呼吸信號(hào)的方法，其至少包括:
[0010]對(duì)獲取的多個(gè)相關(guān)信號(hào)中的每一個(gè)都進(jìn)行頻段劃分及降維處理以獲得多個(gè)頻段信號(hào);
[0011]基于聚類算法對(duì)所述多個(gè)頻段信號(hào)進(jìn)行聚類以獲得多個(gè)聚類簇；
[0012]對(duì)每一聚類簇進(jìn)行特征分析以獲得呼吸信號(hào)。
[0013]本發(fā)明還提供一種基于聚類算法來提取呼吸信號(hào)的提取系統(tǒng)，其至少包括:
[0014]劃分模塊，用于對(duì)獲取的多個(gè)相關(guān)信號(hào)中的每一個(gè)都進(jìn)行頻段劃分及降維處理以獲得多個(gè)頻段信號(hào)；
[0015]聚類模塊，用于基于聚類算法對(duì)所述多個(gè)頻段信號(hào)進(jìn)行聚類以獲得多個(gè)聚類簇；
[0016]分析模塊，用于對(duì)每一聚類簇進(jìn)行特征分析以獲得呼吸信號(hào)。
[0017]優(yōu)選地,所述聚類算法包括k-means算法。
[0018]優(yōu)選地，基于分類算法對(duì)每一聚類簇進(jìn)行特征分析以確定待提取頻段。
[0019]優(yōu)選地，所述相關(guān)信號(hào)包括床墊式生命監(jiān)測(cè)儀所采集的信號(hào)。
[0020]如上所述，本發(fā)明的基于聚類算法來提取呼吸信號(hào)的方法及系統(tǒng)，具有以下有益效果:能在對(duì)被監(jiān)測(cè)人員無任何影響的前提下，實(shí)現(xiàn)對(duì)被監(jiān)測(cè)人員睡眠時(shí)的呼吸進(jìn)行監(jiān)測(cè)，從而篩查出睡眠呼吸暫停綜合征患者。
【附圖說明】
[0021]圖1顯示為本發(fā)明的基于聚類算法來提取呼吸信號(hào)的方法的流程圖。
[0022]圖2顯示為本發(fā)明的基于聚類算法來提取呼吸信號(hào)的提取系統(tǒng)示意圖。
[0023]元件標(biāo)號(hào)說明
[0024]I提取系統(tǒng)
[0025]11 劃分模塊
[0026]12 聚類模塊
[0027]13 分析模塊
[0028]SI ?S3 步驟
【具體實(shí)施方式】
[0029]以下通過特定的具體實(shí)例說明本發(fā)明的實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書所揭露的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)與功效。本發(fā)明還可以通過另外不同的【具體實(shí)施方式】加以實(shí)施或應(yīng)用，本說明書中的各項(xiàng)細(xì)節(jié)也可以基于不同觀點(diǎn)與應(yīng)用，在沒有背離本發(fā)明的精神下進(jìn)行各種修飾或改變。
[0030]請(qǐng)參閱圖1至圖2。需要說明的是，本實(shí)施例中所提供的圖示僅以示意方式說明本發(fā)明的基本構(gòu)想，遂圖式中僅顯示與本發(fā)明中有關(guān)的組件而非按照實(shí)際實(shí)施時(shí)的組件數(shù)目、形狀及尺寸繪制，其實(shí)際實(shí)施時(shí)各組件的型態(tài)、數(shù)量及比例可為一種隨意的改變，且其組件布局型態(tài)也可能更為復(fù)雜。
[0031]如圖1所示，本發(fā)明提供一種基于聚類算法來提取呼吸信號(hào)的方法。其中，根據(jù)本發(fā)明的方法主要通過提取系統(tǒng)來完成，該提取系統(tǒng)包括但不限于安裝在計(jì)算機(jī)設(shè)備中且能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明方案的諸如應(yīng)用模塊。
[0032]在步驟SI中，所述提取系統(tǒng)對(duì)獲取的多個(gè)相關(guān)信號(hào)中的每一個(gè)都進(jìn)行頻段劃分及降維處理以獲得多個(gè)頻段信號(hào)。
[0033]其中，所述相關(guān)信息為與呼吸信號(hào)相關(guān)的信息，優(yōu)選地，包括但不限于:由床墊式生命監(jiān)測(cè)儀所采集的信號(hào)等。
[0034]具體地，所述提取系統(tǒng)預(yù)先通過對(duì)已知的呼吸信號(hào)的頻譜進(jìn)行分析，獲取呼吸信號(hào)所在的頻率范圍；隨后將每一相關(guān)信號(hào)分為三個(gè)頻段，再基于呼吸信號(hào)所在的頻率范圍將不包含呼吸信號(hào)的各頻段去除。
[0035]接著，在步驟S2中，所述提取系統(tǒng)基于聚類算法對(duì)所述多個(gè)頻段信號(hào)進(jìn)行聚類以獲得多個(gè)聚類簇。
[0036]優(yōu)選地，所述提取系統(tǒng)采用k-means算法來進(jìn)行聚類操作。
[0037]其中，k-means算法接受輸入量k ;然后將η個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類簇中的對(duì)象相似度較高；而不