一种用于睡眠结构分析的信号处理方法和装置制造方法
【专利摘要】本申请公开了一种用于睡眠结构分析的信号处理方法和装置。该方法包括：获得采集的体征信号，对采集的体征信号进行信号质量评估；对于信号质量评估结果满足预定条件的体征信号，将该体征信号直接用于睡眠结构分析，对于信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号，将该体征信号以及该体征信号以外的其他体征信号进行综合分析，根据综合分析结果进行睡眠结构分析。应用本发明能够提高睡眠结构分析的正确性。
【专利说明】一种用于睡眠结构分析的信号处理方法和装置
【技术领域】
[0001]本申请涉及信号处理【技术领域】，尤其涉及一种用于睡眠结构分析的信号处理方法和装置。
【背景技术】
[0002]睡眠研究是睡眠学和脑电图学的重要组成部分，也是当今世界上科学研究的热点之一。所谓睡眠监测，就是对人体在睡眠过程中的各种生理变化如呼吸、心率、体动、血氧等进行实时采集，再将采集到的体征信号数据通过专门的软件系统进行分析，从而就可得出人体睡眠状态的评测报告。
[0003]随着科技的进步，睡眠监测逐渐向小型化及家庭监测的方向发展。目前，一般通过采用小型的非贴片式睡眠监测设备采集人体体征信号，根据人体体征信号挖掘其中的睡眠结构信息，从而实现对睡眠的监测。
[0004]例如，目前存在一种垫子状的睡眠监测器，铺在床垫及被褥下面使用，测量的体征信号包括睡眠中的呼吸、心电及运动信号。垫子采用紧贴着多根管子的构造，管子里充满着水。其工作原理是，管子里的水将睡眠中的呼吸和脉搏等引起的微弱振动信号以及体动信号捕捉下来并传给压力传感器。将压力传感器传送出的呼吸、心电以及体动的混合信号，以信号处理电路加以分解，将该混合信号分成呼吸、心电以及体动三种信号进行输出。输出的三种信号保存在存储卡中，后续通过电脑专用软件来分析这三种信号。
[0005]具体地，在对这三种信 号进行分析时，先直接根据每种信号分别进行睡眠结构分析，并用概率值表示每种信号对应的睡眠结构分析结果的可信性，最后在知识库的指导下，对这三种信号对应的睡眠结构分析结果进行合并，得到睡眠结构分析的最终结果。
[0006]目前还存在一种佩戴式或插管式睡眠监测设备，其通过采集人体睡眠期间的心电信号以及其他体征信号进行睡眠结构分析。然而，由于睡眠过程中无法保证采集设备的接触性，因而可能出现部分体征信号由于监测设备接触不良或脱落而丢失的情况，对于这种情况，目前采用的信号处理方法为:如果大于一定时间没有采集到某种体征信号，则认为是接触问题，不予输出睡眠结构判断结果。
[0007]目前通过采集人体体征信号进行睡眠结构分析的信号处理方法可以概括为图1所示的流程。
[0008]图1是目前通过采集人体体征信号进行睡眠结构分析的信号处理流程图。
[0009]如图1所示，该流程包括:
[0010]步骤101，监测设备采集人体体征信号。
[0011]步骤102，直接利用采集的人体体征信号进行信号特征提取。
[0012]步骤103，根据提取的信号特征利用分类器对睡眠结构进行分析。
[0013]步骤104，输出睡眠结构分析结果。
[0014]由于目前的睡眠检测设备多是小型化、非贴片式的设备，由于接触问题以及人体活动等问题，给信号采集带来了很大的噪声干扰，这将导致采集来的信号包含了噪声等错误信号、或者在某段时间内缺失了某个种类的信号。
[0015]而目前的信号处理方法中，都是直接利用采集来的信号进行睡眠结构分析，利用包含了错误信号的采集信号进行睡眠结构分析显然将影响睡眠结构分析结果的正确性。
[0016]另外，当采集到的信号中缺失了某个种类的信号时，目前的信号处理方法是直接忽略采集到的其他信号，并对采集到的信号种类不全的这段采集时间不输出睡眠结构分析结果，导致某段时间内的睡眠结构分析结果缺失。
【发明内容】
[0017]有鉴于此，本申请提供了一种用于睡眠结构分析的信号处理方法和装置，能够提高睡眠结构分析的正确性。
[0018]一种用于睡眠结构分析的信号处理方法，该方法包括:
[0019]获得采集的体征信号，对采集的体征信号进行信号质量评估；
[0020]对于信号质量评估结果满足预定条件的体征信号，将该体征信号直接用于睡眠结构分析，对于信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号，将该体征信号以及该体征信号以外的其他体征信号进行综合分析，根据综合分析结果进行睡眠结构分析。
[0021]一种用于睡眠结构分析的信号处理装置，该装置包括获得模块、信号质量评估模块、第一处理 模块和第二处理模块；
[0022]所述获得模块，用于获得采集的体征信号；
[0023]所述信号质量评估模块，用于对采集的体征信号进行信号质量评估；
[0024]所述第一处理模块，用于对于信号质量评估结果满足预定条件的体征信号，将该体征信号直接用于睡眠结构分析；
[0025]所述第二处理模块，用于对于信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号，将该体征信号以及该体征信号以外的其他体征信号进行综合分析，根据综合分析结果进行睡眠结构分析。
[0026]可见，由于本发明在获得采集的体征信号以后，首先对采集的体征信号的信号质量进行评估，根据信号质量评估结果，对信号质量评估结果满足预定条件的体征信号和不满足预定条件的体征信号分别进行不同的处理，特别地，对于信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号，将该体征信号以及该体征信号以外的其他体征信号进行综合分析，根据综合分析结果进行睡眠结构分析，因此，本发明能够保证用于睡眠结构分析的信号都是质量较好的信号、或者即便是质量不够好的信号，也不是直接用于睡眠结构分析，而是综合了其他体征信号共同用于睡眠结构分析，因而与现有技术中将采集的体征信号直接用于睡眠结构分析相比，能够提高睡眠结构分析的正确性。
【专利附图】
【附图说明】
[0027]图1是目前通过采集人体体征信号进行睡眠结构分析的信号处理流程图。
[0028]图2是本发明提供的用于睡眠结构分析的信号处理方法流程图。
[0029]图3是本发明提供的用于睡眠结构分析的信号处理装置结构图。
【具体实施方式】[0030]图2是本发明提供的用于睡眠结构分析的信号处理方法流程图。
[0031 ] 如图2所示，该流程包括:
[0032]步骤201，获得采集的体征信号。
[0033]步骤202，对采集的体征信号进行信号质量评估。
[0034]步骤203，判断体征信号的信号质量评估结果是否满足预定条件，如果是，执行步骤204，否则，执行步骤205。
[0035]步骤204，将该体征信号直接用于睡眠结构分析。
[0036]步骤205，将该体征信号以及该体征信号以外的其他体征信号进行综合分析，根据综合分析结果进行睡眠结构分析。
[0037]可见，通过图2所示的方法，可以区分出信号质量较好的体征信号和信号质量不好的体征信号，并对二者分别进行不同的处理，具体地，将信号质量较好的体征信号直接用于睡眠结构分析，对于信号质量不够好的体征信号，则结合其他体征信号进行综合分析，将综合分析结果用于睡眠结构分析，由于保证了用于睡眠结构分析的信息是质量较好的信号、或者是多种信号综合分析后的结果，因此与现有技术中将采集的体征信号直接用于睡眠结构分析相比，能够提高睡眠结构分析的正确性。
[0038]其中，在体征信号的信号质量不够好时，即在体征信号的信号质量评估结果不满足预定条件时，将该体征信号以及该体征信号以外的其他体征信号进行综合分析，根据综合分析结果进行睡眠结构分析具体可以包括:
[0039]利用信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号以外的其他体征信号，判断所述体征信号的信号质量评估结果不满足预定条件的原因，根据所述原因从所述信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号中提取可信信号，将所述可信信号用于睡眠结构分析。
[0040]例如，当评估出心电信号的信号质量不够好时，可以根据采集的人体的加速度信号和/或呼吸信号综合判断心电信号的信号质量不够好的原因，根据所述原因从该信号质量不够好的心电信号中提取可信信号，将可信信号用于睡眠结构分析。例如，如果呼吸信号连续且正常，是因为人体姿态或活动问题导致心电信号较弱，比如由于人体侧卧导致心电信号较弱，则该心电信号仍然是可信的，可以用于睡眠结构分析。
[0041]具体地，利用其他体征信号确定所述体征信号的信号质量评估结果不满足预定条件的原因；根据所述原因从所述信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号中提取可信信号；利用可信信号进行睡眠结构分析获得第一分析结果；利用其他体征信号进行睡眠结构分析获得第二分析结果；综合第一分析结果和第二分析结果输出睡眠结构分析结果。通过在利用当前时段的体征信号进行睡眠结构分析的基础上，综合利用相邻时段的睡眠结构信息，可以根据睡眠结构信息之间的关联性，进一步提高睡眠结构分析的正确性。
[0042]如果采集的体征信号有多个种类，由于不同种类的体征信号的特点不同，因此可以对不同种类的体征信号分别进行信号质量评估，从而分别确定各个不同种类的体征信号的信号质量。
[0043]将不同种 类的体征信号共同用于睡眠结构分析时，各个不同种类的体征信号在进行睡眠结构分析时所占的权重通常不同。当以某一种体征信号为主进行睡眠结构分析时，可以仅对该体征信号的信号质量进行评估，而对于其他种类的体征信号直接加以利用。
[0044]当采集的体征信号种类不全时，即缺少至少一种体征信号时，可以将其他未缺少的体征信号用于睡眠结构分析。例如，当以心电信号为主进行睡眠结构分析、同时考虑人体加速度信号和呼吸信号时，即便缺少了心电信号，也可以将人体加速度信号和呼吸信号用于睡眠结构分析。
[0045]本发明还提供了一种用于睡眠结构分析的信号处理装置，具体请参见图3。
[0046]图3是本发明提供的用于睡眠结构分析的信号处理装置结构图。
[0047]如图3所示，该装置包括获得模块301、信号质量评估模块302、第一处理模块303和第二处理模块304。
[0048]获得模块301，用于获得采集的体征信号。
[0049]信号质量评估模块302，用于对采集的体征信号进行信号质量评估。
[0050]第一处理模块303，用于对于信号质量评估结果满足预定条件的体征信号，将该体征信号直接用于睡眠结构分析。
[0051]第二处理模块304，用于对于信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号，将该体征信号以及该体征信号以外的其他体征信号进行综合分析，根据综合分析结果进行睡眠结构分析。
[0052]第二处理模块304，具体可以用于利用信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号以外的 其他体征信号，判断所述体征信号的信号质量评估结果不满足预定条件的原因，根据所述原因从所述信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号中提取可信信号，将所述可信信号用于睡眠结构分析。
[0053]其中，获得模块301获得的体征信号可以为不止一种体征信号，例如，可以包括心电信号、呼吸信号、加速度信号等，其中，可以主要根据心电信号进行睡眠结构分析，呼吸信号用于睡眠呼吸暂停分析、加速度信号用于睡眠姿态分析，呼吸信号和加速度信号及其相应的分析结果可以辅助用于睡眠结构分析。
[0054]换言之，所述信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号可以包括心电信号，所述该体征信号以外的其他体征信号可以包括人体的加速度信号和/或呼吸信号。
[0055]第二处理模块304，利用其他体征信号确定所述体征信号的信号质量评估结果不满足预定条件的原因；根据所述原因从所述信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号中提取可信信号；利用可信信号进行睡眠结构分析获得第一分析结果；利用其他体征信号进行睡眠结构分析获得第二分析结果；综合第一分析结果和第二分析结果输出睡眠结构分析结果。
[0056]第二处理模块304，可以用于在采集的体征信号缺少至少一种体征信号时，利用其他种类未缺少的体征信号进行睡眠结构分析。
[0057]信号质量评估模块302，用于对采集的不同种类的体征信号分别进行信号质量评估；和/或，根据体征信号本身的差异性，对体征信号进行信号质量评估。
[0058]本发明中，在对体征信号进行分析时，可以根据其时域特征和频域特征进行综合分析。例如，对于心电信号，可以根据心电信号时域的心率均值、心率标准差、心率差值的均方根误差、心率差值较大的心率次数和/或该心率差值较大的心率次数占心动周期次数的百分比等进行心电信号的质量分析，和/或，可以根据心电信号的频段范围分析所有频段范围的总功率、极低频段范围(比如0.003Hz^0.04Hz )的功率、低频段范围(比如
0.04Hz^0.15Hz)的功率、高频段范围(比如0.15Hz~0.4Hz)的功率、和/或低频段范围内的功率与高频段范围内的功率之间的比值等进行心电信号的质量分析。
[0059]其中，本发明还可以进一步包括预处理步骤或预处理单元。
[0060]本 申请人:考虑到，不同的使用场景和使用阶段期间，设备与身体的接触情况不同，设备本身的状况也不同。如运动可能造成设备与人体接触减弱，造成信号幅度减小等；或者产生电极与皮肤的摩擦，引起电极异常，造成信号质量变差；或者佩戴时设备的位置佩戴不合适，可能造成无法稳定获得体征信号的情况；或者由于人体姿势的不同引起设备与人体接触的变化，如平躺期的接触好于侧躺期的接触等。常规的处理方法为，在预处理模块对信号进行滤波，去掉噪声带来的影响；或直接剔除明显无效的数据(如明显无信号时)。但滤波的方法无法区分出信号本身的好坏，因而既可能使坏的信号变好，也可能使好的信号变差。而直接剔除无效数据的方法，带来的是输出结果的部分缺失。
[0061]当进一步包括预处理单元或步骤时，本发明提出，在信号预处理之前，先对信号质量进行评估，判断信号的质量是否满足预定条件，如果是，再将信号进行预处理，否则，分析信号质量评估不满足预定条件的原因，根据所述原因将信号进行必要的处理后再进行预处理，例如，根据所述原因从信号质量评估不满足预定条件的体征信号中提取可信信号，根据所述原因对所述可信信号进行补偿处理，然后再送入预处理单元或步骤进行预处理。比如，对于由于接触问题而造成的体征信号幅值较小而信号本身可信的情况，可以先补偿该信号的幅值然后再进行预处理。[0062]其中，在进行信号质量分析时，可以利用峰值、波形、以及小波变换系数等建立信号质量分析模型，用于进行信号质量分析，原则是既能够检测出信号质量较差的信号，同时可以保留体征信号本身的差异，例如，保留心电信号本身的差异，因为这些信号才是体征信号监测最关注的部分。如心电信号中的心率不齐的信号、心动过速或过缓的信号等，这些信号与正常的质量好的心电信号是有差异的。
[0063]可见，本发明通过在信号质量评估时，进一步根据波动范围、由于体动或疾病等原因造成的体征信号本身的差异性，对信号质量进行评估，既能够评估出信号质量不满足预定条件的信号，又能够保留体征信号本身的差异性，因而能够为睡眠分析等提供更多的可用信息。
[0064]其中，进行睡眠结构分析时，可以对根据主要的体征信号(比如心电信号)得到的睡眠结构分析结果、以及根据其他辅助信号得到的睡眠结果分析结果进行融合处理，得到最终的睡眠结构分析结果。
[0065]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。
【权利要求】
1.一种用于睡眠结构分析的信号处理方法，其特征在于，该方法包括: 获得采集的体征信号，对采集的体征信号进行信号质量评估； 对于信号质量评估结果满足预定条件的体征信号，将该体征信号直接用于睡眠结构分析，对于信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号，将该体征信号以及该体征信号以外的其他体征信号进行综合分析，根据综合分析结果进行睡眠结构分析。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将该体征信号以及该体征信号以外的其他体征信号进行综合分析，根据综合分析结果进行睡眠结构分析包括: 利用其他体征信号确定所述体征信号的信号质量评估结果不满足预定条件的原因； 根据所述原因从所述信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号中提取可信信号; 利用可信信号进行睡眠结构分析获得第一分析结果； 利用其他体征信号进行睡眠结构分析获得第二分析结果； 综合第一分析结果和第二分析结果输出睡眠结构分析结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述体征信号包括心电信号，所述该体征信号以外的其他体征信号包括人体的加速度信号和/或呼吸信号； 利用其他体征信号确定所述体征信号的信号质量评估结果不满足预定条件的原因的步骤包括:利用人体的加速度信号确定人体的姿态和/或活动信息，根据姿态和/或活动信息判断信号质量评估结果不满足预定条件的原因。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对采集的体征信号进行信号质量评估的方法包括但不限于建立峰值、波形、以及小波变换系数以保证检测出质量差的信号同时保留心电信号本身的差异。
5.一种用于睡眠结构分析的信号处理装置，其特征在于，该装置包括获得模块、信号质量评估模块、第一处理模块和第二处理模块； 所述获得模块，用于获得采集的体征信号； 所述信号质量评估模块，用于对采集的体征信号进行信号质量评估； 所述第一处理模块，用于对于信号质量评估结果满足预定条件的体征信号，将该体征信号直接用于睡眠结构分析； 所述第二处理模块，用于对于信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号，将该体征信号以及该体征信号以外的其他体征信号进行综合分析，根据综合分析结果进行睡眠结构分析。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二处理模块用于: 利用其他体征信号确定所述体征信号的信号质量评估结果不满足预定条件的原因； 根据所述原因从所述信号质量评估结果不满足预定条件的体征信号中提取可信信号; 利用可信信号进行睡眠结构分析获得第一分析结果； 利用其他体征信号进行睡眠结构分析获得第二分析结果； 综合第一分析结果和第二分析结果输出睡眠结构分析结果。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述体征信号包括心电信号，所述该体征信号以外的其他体征信号包括人体的加速度信号和/或呼吸信号；所述第二处理模块利用人体的加速度信号确定人体的姿态和/或活动信息，根据姿态和/或活动信息判断信号质量评估结果不满足预定条件的原因。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于， 所述信号质量评估模块对采集的体征信号进行信号质量评估的方法包括但不限于建立峰值、波形、以及小波变换系数以保证检测出质量差的信号同时保留心电信号本身的差异。
【文档编号】A61B5/0402GK103892797SQ201210591111
【公开日】2014年7月2日 申请日期:2012年12月31日 优先权日:2012年12月31日
【发明者】徐青青, 王俊艳, 姚振杰, 张志鹏, 许利群 申请人:中国移动通信集团公司