一种生理信息采集和处理装置制造方法
【专利摘要】本实用新型提供了生理信息采集和处理装置，其中该装置包括：传感器装置，用于在非接触条件下检测患者睡眠中的压力测量信号；传输线路；信号处理电路，用于将测量的信号分离为各个独立的生理信号；计算机主机，用于提取有用信息并将整合成生理病例状态变化信息并进行睡眠指标分析和睡眠等级评定。本实用新型在患者入睡时自动检测，离床时数据自动传输，对被监测人生活无干扰。睡眠中的异常及时告警。基于实时检测睡眠中的生理信息，进行科学解析，显示分析结果。
【专利说明】一种生理信息采集和处理装置
【技术领域】
[0001] 本实用新型涉及数据采集处理领域，特别涉及睡眠中生理信息采集和处理。
【背景技术】
[0002] 对睡眠中生命体征的研宄直接关系到对疾病的研宄，因此成为医学中比较关心的 话题。经调查发现睡眠中呼吸以及心跳的骤停已经不是个例，它极大地威胁着人们的身体 健康。尽早合理的诊治，可提高患者的生活质量预防各种病发症的发生，明显提高患者的存 活率。因此，对睡眠过程中体征的监护是预防和诊治疾病的首要步骤。
[0003] 传统的睡眠结构测量技术（Rechtschaffen&Kales略写R&K)是1968年由美国加 州大学脑研宄所综合总结各家经验而提出的。它分析的数据来源由2路脑电、2路眼动电 和1路颏肌电组成，对这些数据经过综合分析，获得划分为6期的睡眠结构。从以上简述可 知，用R&K方法检测睡眠结构，至少在被检者头部要粘贴10枚以上电极，会给被检者带来一 定的生理心理负荷，特别某些对入睡环境条件要求较高，较为敏感者来说这种负荷是相当 大的。因此R&K方法只适合那些特别容易入睡者（如患有较严重睡眠呼吸暂停综合征者）。 当然R&K方法更不适合职业作业安全所需的睡眠结构监测。
[0004] 实际上人身上的许多生理信号，如心动周期、呼吸波参数、体动参数、皮肤电阻、体 温等，都会随睡眠各期的周期性变化而呈现出相应的变化。因此世界各国的许多学者都在 致力于脑电以外的各种生理信号和睡眠结构变化之间耦合关系的研宄。然而现有的技术方 案均未能将信号挖掘和信息融合相接合，从而无法准确地在睡眠生理信号提取潜在的有用 信息，不能提供完整可靠的睡眠中各种生理病例状态变化信息。
[0005] 因此，针对相关技术中所存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。 实用新型内容
[0006] 为解决上述现有技术所存在的问题，本实用新型提出了一种生理信息采集和处理 装置，利用非接触的途径获得胜利信号的变化情况，并在R&K方法对照下，总结出这些生理 信号在睡眠结构周期性变化中所具有的特征和规律，获得非接触的睡眠结构测量技术，研 宄出脑电以外的各种生理信号和睡眠结构变化之间耦合关系。
[0007]本实用新型采用如下技术方案：一种生理信息采集和处理装置，包括：
[0008] 传感器装置，用于在非接触条件下检测患者睡眠中的压力测量信号；
[0009] 传输线路，用于将生理信号传输至信号处理电路；
[0010] 信号处理电路，用于分析所检测的生理信号中的振动输出，并将该信号分离为各 个独立的生理信号；
[0011] 计算机主机，用于接收睡眠中得到的生理信号，并且：
[0012] 提取有用信息，并将这些信息，在预定义约束条件下整合成生理病例状态变化信 息；以及
[0013] 基于所检测的生理信号，按照预定义标准进行睡眠指标分析和睡眠等级评定。
[0014]优选地，所述传感器装置包括空气床垫与空气压力传感器，该空气压力传感器感 测床垫的微弱压力变化。
[0015]优选地，所述生理信号包括脉搏波信号，呼吸波信号，打鼾信号，体动信号。
[0016]优选地，所述传感器装置还包括梳状滤波器，用于利用带通滤波模块对传感器输 出的数据实施FFT处理，提取睡眠状态下的各生理信号分量。
[0017]优选地，所述计算机主机采取冗余计算和可信度计算，以评价不同途径所提取参 数的可靠性，选取可信度大于预定阈值的结果，用于睡眠结构分期。
[0018]优选地，所述睡眠结构分期利用的参数包括：心动周期、呼吸周期、体动信息以及 在/离床信息；
[0019]所述计算机主机基于大量数据，发现基于已得参数的睡眠结构相关规则，建立睡 眠分期知识规则库；应用不确定推理理论，融合多参数信息，进行睡眠结构的分析推理。
[0020] 优选地，所述传感器装置利用Active信号控制，消除周围固有振动周波对睡眠中 生理信号的干扰。
[0021] 优选地，当所述系统检测到睡眠中出现心脏跳动异常时或呼吸停止时，系统自动 报警。
[0022] 相比于现有技术，本实用新型的技术方案的具有以下优点：
[0023] 1)"被动式"检测，入睡时自动检测开始，离床时数据自动传输。无需主动介入起 居信息的采集和传输，对被监测人生活无干扰。
[0024] 2)异常告警，睡眠中心跳，呼吸，入离床异常时及时告警，并发送短信。
[0025] 3)远程监护，基于实时检测睡眠中心跳，呼吸，打鼾，翻身等生理信息，进行科学解 析处理，显示图表分析结果。持续的检测，可提供，周/月/年健康报告。借助手机，电脑等 实时监护。
【专利附图】
【附图说明】
[0026]图1是根据本实用新型实施例的生理信息采集和处理装置的模块图。
[0027] 图2是根据本实用新型实施例的生理信号检测流程示意图。
[0028] 图3是根据本实用新型实施例的睡眠等级推移示意图。
【具体实施方式】
[0029]下文与图示本实用新型原理的附图一起提供对本实用新型一个或者多个实施例 的详细描述。结合这样的实施例描述本实用新型，但是本实用新型不限于任何实施例。本 实用新型的范围仅由权利要求书限定，并且本实用新型涵盖诸多替代、修改和等同物。在下 文描述中阐述诸多具体细节以便提供对本实用新型的透彻理解。出于示例的目的而提供这 些细节，并且无这些具体细节中的一些或者所有细节也可以根据权利要求书实现本实用新 型。
[0030]睡眠中生理病理状态的信号挖掘和信息融合技术具体内容是：在睡眠生理信号提 取潜在的有用信息，并将这些来自不同性质，不同类型，不同途径的潜在信息，在一定的约 束条件下，经过相互补充和相互验证，整合出比原来更为完整更为可靠的睡眠中各种生理 病例状态变化信息。在脑电以外生理信号和睡眠结构变化之间的耦合关系找到之后，以非 接触式、无干扰状态，获得这些生理信号的技术方法便成为本实用新型的关键。例如通过对 从空气床垫中获取的心冲击图，呼吸运动和体动波形的分析，提取心动周期变异性、呼吸周 期变异性、呼吸波幅变异性，和体动信息，以及他们之间相互关系的信息，判断睡眠结构；然 后通过呼吸暂停时心动周期，呼吸波形，心冲击图和体动变化的特点，辨识出是否存在呼吸 暂停，以及暂停是阻塞性的还是中枢性的，和是否存在用力呼吸型微觉醒等信息。
[0031] 总体上，本方面技术方案是以从专用传感器采集的生理信息通过模拟滤波处理， 分离成端脉搏、呼吸、体动、打鼾信号，经过高速傅立叶变换，梳形滤波处理，以及演算来进 行睡眠状态的判定。关键点之一在于如何从混杂的信号中正确地抽出生理信号。单纯利用 软件过滤（FFT演算）系统很难实现这一功能，并用适当的硬件模拟过滤，来提高S/N比。本 实用新型在此基础上增加软件判定，进一步提高精度。其中一个软件应用的诊断方法是，通 过将并行的脉搏，呼吸，体动的信号加以分离，在单位时间内对于同一范围量所发生回数进 行排列图化，来求解它的包络线，在一定概率范围内抽出数据再度时间排序，确立睡眠状态 周期性变化。这些数值处理统计计算方法，生理数据变化规律具有极其广泛的应用。
[0032] 图1是根据本实用新型实施例的生理信息采集和处理装置的结构图。如图1所 示，本实用新型提供的系统由空气床垫、空气压力传感器、传输线路、信号处理电路（5-lOHz 陷波器、带通滤波器等）和计算机主机组成。计算机主机包括用于数据计算的32位处理器 MPU，用于存储计算程序数据的只读存储器ROM，用于对用户显示处理结果的LCD显示装置， 用于读写运算前后的信号数据的内存SD卡，用于将信号发送至远程端其它装置的无线通 讯模块，通信端口等。
[0033] 空气床垫与空气压力传感器一起构成一个对微弱压力变化敏感的传感器装置，在 睡眠中非接触条件下检测各种生理信号的测量。当心脏搏动、脉搏搏动和呼吸造成身体有 微小的振动时，微动敏感床垫会有相应的微弱变化输出，由信号处理电路来进行处理。
[0034] 利用本文提出的算法将测量信号分离成脉搏波信号，呼吸波信号，打鼾信号，体动 信号，睡眠中心脏跳动过快慢或不规则节律时或呼吸出现停止时自动报警。同时，基于获得 的脉搏波信号，呼吸波信号，体动信号进行睡眠指标分析，按照R&K标准进行睡眠等级的评 定。
[0035] 图3是根据本实用新型实施例的睡眠等级推移曲线图。从上往下依次为：根据睡 眠信号的睡眠等级；根据心脉信号的睡眠等级；睡眠时间关系函数确立的睡眠等级；考虑 体动影响确立的睡眠等级。
[0036] 这样的结构设计具有安全、易维护的特点。设计床垫有多输出的性能，其优点是： 提高检测敏感度；并隐含一定的冗余信号，利于后处理级进行可靠的参数提取和分析。
[0037] 本实用新型进一步对睡眠中生理病理状态的信号进行挖掘和信息融合。其具体内 容是：在睡眠生理信号提取潜在的有用信息，并将这些来自不同性质，不同类型，不同途径 的潜在信息，在一定的约束条件下，经过相互补充和相互验证，整合出比原来更为完整更为 可靠的睡眠中各种生理病例状态变化信息。
[0038] 1)生命参数的提取
[0039] 从传感器装置得到的原始数据分离出心冲击波、脉搏波和呼吸波，进而提取心动 周期和呼吸率等生命参数，这是整个准自然睡眠检测技术的基础和关键。原始信号特点受 个体形态、睡姿的影响大，具有模式变异、形态变化大的特点。其中的参数信息因而具有不 完全、模糊等特点，在后处理中为了克服以上因素，采取了冗余计算，并设计可信度计算，用 以评价不同途径所提取参数的可靠性，提取结果选取可信度较大者，并用于下一步的睡眠 结构分期。
[0040] 2)睡眠结构分期
[0041] 睡眠结构分期利用的参数包括：心动周期、呼吸周期、体动信息以及在/离床信 息。要解决的问题是如何通过这些参数获得睡眠结构图。本睡眠分期方法的实现运用了人 工智能的思想和理论。首先在考察大量数据的基础上，发现和总结了大量的基于已得参数 的睡眠结构（专家用R&K方法分析所得）相关规则，建立了睡眠分期知识规则库；应用人 工智能中的不确定推理理论，根据知识库，科学地融合多参数信息，进行睡眠结构的分析推 理。
[0042] 本实用新型提出了心动周期与睡眠等级关系数学模型如下：
[0043] 中周波频段心脉变动hu(t)，同频段睡眠等级推移Sm(t)的时间差分方程式：
【权利要求】
1. 一种生理信息采集和处理装置，其特征在于，包括： 传感器装置（1)用于在非接触条件下检测患者睡眠中的压力测量信号； 传输线路（2)用于将生理信号传输至信号处理电路； 信号处理电路（3)用于分析所检测的生理信号中的振动输出，并将该信号分离为各个 独立的生理信号； 计算机主机（4)用于接收睡眠中得到的生理信号。
2. 根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述传感器装置（1)包括空气床垫与空气 压力传感器，该空气压力传感器感测床垫的微弱压力变化。
【文档编号】A61B5/0205GK204246115SQ201420390931
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2014年7月15日 优先权日:2014年7月15日
【发明者】宋军 申请人:北京博实联创科技有限公司