基于非接触式睡眠监测系统的呼吸暂停综合征检测研究

【摘要】：睡眠是一个复杂的生理过程,在人的生命活动中扮演着重要的角色。随着经济的快速发展和人们生活水平的日益提高,人们的睡眠时间却在不断的减少,睡眠的质量也在不断地下降。睡眠呼吸暂停综合征是一种常见与睡眠相关的呼吸系统疾病,严重威胁着人们的睡眠健康。睡眠呼吸暂停综合征的检测可以提供关于睡眠的信息,有利于提高人们的睡眠质量。传统的基于多导睡眠图的睡眠呼吸暂停的检测过程中,人们的睡眠可能会受到干扰,检测设备也容易脱落。本文主要研究了一种基于非接触式睡眠监测系统的睡眠呼吸暂停检测方法。该方法首先通过适用于不同人群的心冲击图信号的心率提取算法,得到心跳间期序列。其次,提取固定的时间长度上心跳间期序列的时域特征、频域特征和相似度特征,使用睡眠呼吸暂停的分类模型来判断固定时间长度内是否发生睡眠呼吸暂停。在较少的空间复杂度的条件下,对睡眠呼吸暂停的特征进行选择,睡眠呼吸暂停的检测算法依旧有较好的表现。采用模型融合技术,可以进一步提高睡眠呼吸暂停分类模型检测的灵敏度、特异度和准确率。通过对受试者人体整晚的生理信号进行整体分析,可以检测受试者是否是睡眠呼吸暂停患者。非接触式睡眠监测系统可以在不改变人们的睡眠环境,不干扰睡眠的情况下,完成睡眠呼吸暂停的检测,在居家健康管理领域有广阔的应用前景。