可穿戴式睡眠监护设备中若干关键技术研究

发布时间：2017-04-07 14:01

  本文关键词：可穿戴式睡眠监护设备中若干关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,睡眠相关疾病的发病率呈明显上升趋势。长期睡眠障碍会降低机体免疫力,诱发各种疾病,严重危害人体健康。多导脑电睡眠监护是评价整晚睡眠质量的金标准,也是治疗睡眠疾病的首要步骤。然而这种方法专业性强、操作复杂,难以应用于日常家庭睡眠监护。本论文提出了基于多生理参数的睡眠监护方法,涉及睡眠分期和睡眠呼吸暂停事件检测两个方面,为日后研发应用于日常家庭监护的可穿戴式睡眠监护设备提供理论基础。本文主要研究内容包括:1.实现一种基于单导联脑电信号的睡眠分期算法设计。首先,对MIT-BIH睡眠数据库各例患者数据的脑电信号进行特征提取。然后,通过逐步回归分析方法选取16个有效特征。最后,采用分步的线性距离判别方法进行分类,平均准确率为81.7%。2.提出一种基于心率变异性的睡眠分期方法。首先,通过离散小波变换分析和去趋势波动分析提取心率变异性信号的两组特征。之后,对去趋势波动分析特征组进行统计分析,验证其在睡眠各个阶段的显著性及可行性。最后,结合两组特征并通过支持向量机完成睡眠分期的分类,准确率为61.2%。3.提出一种抗运动干扰的血氧饱和度优化算法。算法主要包括去趋势分析、快速傅里叶变换以及后处理分析三个步骤。去趋势分析将脉搏波信号的直流分量和交流分量分离,并计算直流分量比值。然后,采用快速傅里叶变换分析提取交流分量比值。最后,通过直流分量比值与交流分量比值进一步计算血氧饱和度值,并进行后处理分析。运动实验表明,本算法在准确度和稳定性上均优于传统方法。4.实现一种基于血氧饱和度的睡眠呼吸暂停事件实时检测算法。首先,通过呼吸信号对MIT-BIH睡眠数据库的各个睡眠呼吸暂停事件起止时刻进行人工标记。然后,根据每5秒的血氧饱和度信号的斜率特征对可能发生呼吸暂停事件的片段进行标记预警。最后,结合血氧标准差阈值特征,完成对每个睡眠呼吸暂停事件的实时检测。最终平均准确度在90%以上,延迟时间在20秒以内。5.分析了睡眠呼吸暂停过程中脑电信号的变化趋势。采用事件相关电位分析和事件相关(去)同步分析,完成对睡眠呼吸暂停事件脑电片段和正常脑电片段的处理,通过归一化标准差分析和三倍归一化标准差分析标记异常脑电时间点。结果表明,脑电信号在发生睡眠呼吸暂停事件之前就发生了变化,且各个频段脑电变化具有一定顺序。本文完成了基于脑电和心率变异性的睡眠分期和基于血氧饱和度和脑电的睡眠呼吸暂停事件检测及相关研究,在算法计算量和结果性能方面满足可穿戴式设备的技术要求,为日常家庭睡眠监护提供理论支持。
【关键词】：睡眠分期 睡眠呼吸暂停 脑电 心率变异性 血氧饱和度
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R197.39
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 研究背景10-14
• 1.2 可穿戴式睡眠监护设备所面临的问题和研究现状14-18
• 1.2.1 睡眠分期研究问题与现状14-15
• 1.2.2 运动状态下血氧饱和度检测算法问题与现状15-16
• 1.2.3 睡眠呼吸暂停研究问题与现状16-18
• 1.3 论文结构安排与研究内容18-20
• 第2章 基于脑电和心率变异性的睡眠分期研究20-42
• 2.1 基于脑电的睡眠分期研究20-27
• 2.1.1 睡眠数据库介绍20-21
• 2.1.2 脑电特征提取21-23
• 2.1.3 特征筛选与分类23-25
• 2.1.4 结果及分析25-27
• 2.2 基于心率变异性的睡眠分期研究27-39
• 2.2.1 心率变异性信号预处理28-29
• 2.2.2 心率变异性信号特征提取29-33
• 2.2.3 去趋势波动分析特征组统计分析33-38
• 2.2.4 特征分类及结果38-39
• 2.3 本章小结39-42
• 第3章 抗运动干扰血氧饱和度算法研究42-54
• 3.1 血氧饱和度及其运动伪迹的消除方法42-45
• 3.1.1 血氧饱和度基本概念42-43
• 3.1.2 血氧饱和度运动伪迹的消除方法43-45
• 3.2 抗运动干扰血氧饱和度检测算法研究45-52
• 3.2.1 抗运动干扰血氧饱和度检测算法基本理论45-46
• 3.2.2 实验与结果46-48
• 3.2.3 分析与讨论48-52
• 3.3 本章小结52-54
• 第4章 基于血氧饱和度和脑电的睡眠呼吸暂停事件检测研究54-74
• 4.1 基于血氧饱和度的睡眠呼吸暂停事件检测方法54-61
• 4.1.1 人工标记55-57
• 4.1.2 算法设计57-58
• 4.1.3 参数选择58-60
• 4.1.4 结果与分析60-61
• 4.2 基于脑电的睡眠呼吸暂停事件检测研究61-72
• 4.2.1 数据与方法62-65
• 4.2.2 结果与分析65-71
• 4.2.3 结论71-72
• 4.3 本章小结72-74
• 总结与展望74-78
• 参考文献78-86
• 攻读硕士期间发表的学术论文86-88
• 致谢88-89

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