可穿戴式呼吸暫停識(shí)別系統(tǒng)的開(kāi)發(fā).pdf

1、呼吸類疾病目前對(duì)人類健康構(gòu)成極大威脅，其中睡眠呼吸暫停低通氣綜合征(SAHS)發(fā)病率高，危害大;實(shí)現(xiàn)口鼻流量信號(hào)的監(jiān)測(cè)與模式識(shí)別，有利于該疾病的診療。目前國(guó)內(nèi)外大多采用的金標(biāo)準(zhǔn)多導(dǎo)睡眠圖監(jiān)測(cè)(PSG)受制于價(jià)格昂貴、使用環(huán)境受限等問(wèn)題，難以推廣使用;因此開(kāi)發(fā)呼吸暫停識(shí)別算法，并研制便攜可穿戴的呼吸暫停識(shí)別系統(tǒng)具有重要的意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文首先提出了一套呼吸暫停識(shí)別算法。該算法通過(guò)降頻、自適應(yīng)歸一化與分割對(duì)口鼻流量信號(hào)進(jìn)行預(yù)處

2、理，消除干擾與噪聲的同時(shí)保證信號(hào)完整性;然后提出并實(shí)踐了基于排列熵與時(shí)頻域分析的特征提取方案以及基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取方案，前者使用排列熵以及信號(hào)時(shí)頻域參數(shù)作為特征，后者使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取的神經(jīng)元作為特征;而后對(duì)比測(cè)試了常用分類器，并結(jié)合評(píng)價(jià)指標(biāo)客觀評(píng)判方案性能。通過(guò)權(quán)威數(shù)據(jù)庫(kù)Apnea-ECG的測(cè)試，上述兩種方案均可有效描述呼吸信號(hào)，獲得95％以上的識(shí)別準(zhǔn)確率，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案識(shí)別準(zhǔn)確率高，排列熵與時(shí)頻分析方案占用資源少。通

3、過(guò)與已有文獻(xiàn)方案對(duì)比，表明該算法性能優(yōu)異表現(xiàn)均衡，具有較高的實(shí)用價(jià)值。
　　本文進(jìn)一步開(kāi)發(fā)可穿戴式呼吸暫停識(shí)別系統(tǒng)以落地算法。系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)人體呼吸信號(hào)的采集、傳輸、存儲(chǔ)以及分析工作;同時(shí)對(duì)流量傳感器進(jìn)行標(biāo)定，評(píng)估性能并提升精度，以滿足呼吸測(cè)量的相關(guān)要求;對(duì)系統(tǒng)的氣密性進(jìn)行仿真分析并結(jié)合實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證明實(shí)測(cè)流量與真實(shí)流量之間的正相關(guān)關(guān)系;進(jìn)而結(jié)合算法測(cè)試，證明基于排列熵與時(shí)頻分析方案的識(shí)別算法具有免疫流量正相關(guān)畸變的能力，