【摘要】：目的:目前使用呼吸音模擬呼吸氣流速度的研究已經(jīng)獲得廣泛關(guān)注,同時已有研究證明呼吸音和呼吸氣流速度之間的關(guān)系。臨床中監(jiān)測呼吸率的方法仍存在一定的缺陷。本研究的目的是驗證氣管音特征值和呼吸氣流速度之間的關(guān)系并且選出用于模擬呼吸氣流速度的最優(yōu)氣管音特征值,之后基于氣管音最優(yōu)特征值實現(xiàn)對不同呼吸情況下呼吸率的監(jiān)測。研究方法:1、在靜息狀態(tài)下采集9名健康志愿者氣管音信號以及呼吸氣流速度信號。求取7種氣管音特征值用于模擬呼吸氣流速度。從Bland-Altman分析,模擬誤差以及特征值求取時間三個方面對氣管音特征值模擬呼吸氣流速度的模擬效果進行評價。除此之外,對合并模擬和分開模擬的模擬誤差進行比較。2、采集46名志愿者氣管音,同時采集志愿者鼻氣流壓力信號。在呼吸速率穩(wěn)定情況下分別使用5種方法基于氣管音特征值求取呼吸率,在呼吸速率改變情況下使用估計呼吸次數(shù)的方法基于氣管音特征值求取呼吸率,基于鼻氣流壓力信號求取的呼吸率將其作為參考結(jié)果。采用線性回歸分析,準確度和精密度,成功率,Bland-Altman分析作為氣管音特征值求取呼吸率結(jié)果分析的評價標準。結(jié)果:1、對于任意氣管音特征值來說,Bland-Altman分析結(jié)果表明實際的呼吸氣流速度和模擬得到的呼吸氣流速度之間均有較好的一致性。若單純從誤差系數(shù)角度考慮模擬效果,氣管音模擬呼吸氣流速度最優(yōu)特征值為LogVariance(100ms,50%),若綜合誤差系數(shù)和特征值求取時間兩個角度考慮氣管音模擬呼吸氣流速度最優(yōu)特征值為LogEnvelope,同時,合并模擬的誤差系數(shù)小于分開模擬的誤差系數(shù)。2、綜合線性回歸分析,準確度和精密度,成功率和Bland-Altman分析的結(jié)果,在呼吸速率穩(wěn)定情況下,基于氣管音特征值使用AMDF_1方法得到的結(jié)果優(yōu)于其他方法的結(jié)果;在呼吸速率明顯改變的情況下,對于4種不同的呼吸情況采用AMDF_1方法得到的呼吸率結(jié)果和參考呼吸率之間相差較大,且不能反映呼吸率的變化情況,因此采用估計呼吸次數(shù)的方法對呼吸速率明顯改變的情況使用氣管音特征值求取呼吸率,其中對于正常呼吸+快速呼吸和正常呼吸+慢速呼吸兩種情況結(jié)果較好,對于其余兩種情況結(jié)果并不理想。結(jié)論:基于目前的數(shù)據(jù)和研究,在使用氣管音進行呼吸氣流速度模擬時,使用呼、吸階段合并模擬的方式最為理想,在此基礎(chǔ)上,選擇LogVariance(100ms,50%)用于最小誤差的呼吸氣流速度模擬,選擇LogEnvelope用于最優(yōu)性能(模擬準確性與運算時間綜合考慮)的呼吸氣流速度模擬。在臨床上對呼吸率進行常規(guī)監(jiān)測時,基于氣管音特征值使用AMDF_1方法實現(xiàn)對呼吸率的監(jiān)測,對于呼吸異常情況下(如呼吸不穩(wěn)定的重癥監(jiān)護狀態(tài))的呼吸率監(jiān)測,則使用估計呼吸次數(shù)的方法基于氣管音特征值求取呼吸率實現(xiàn)對呼吸功能的監(jiān)測。
【學位授予單位】：中國醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R443
【圖文】：

圖 2.1 原始的氣管音和濾波后的氣管音A：原始的氣管音；B：濾波后的氣管音。2.3 氣管音特征值提取本研究對氣管音分別求取了平均功率[10]、熵[11]、方差[12]和包絡(luò)[13]作為氣管音特征值。分別對氣管音在兩個不同的頻段內(nèi)求特征值平均功率，頻率范圍分別為75-600Hz 和 150-800Hz，求取平均功率時每幀長 100ms（即 2205 個采樣點），連續(xù)的兩幀之間重疊為 50%，對于求得的兩種特征值分別用 Power(75-600Hz)和Power(150-800Hz)表示。熵通常是一個過程不確定性的一個量度。熵是從熱力學中借用來的一個術(shù)語，它代表著一個系統(tǒng)其狀態(tài)的不確定度（復雜度）。在信息論中，熵是衡量一個源傳遞信息的能力的尺度。對于一組 piNi, 1,...,對應(yīng)的概率密度函數(shù)（PDF），其香農(nóng)

圖 2.2 某受試者 20s 內(nèi)使用氣管音特征值包絡(luò)對數(shù)進行呼吸氣流速度模擬的結(jié)果2.5 模擬效果的評價與比較方法Bland-Altman分析[22-24]方法是通過繪制Bland-Altman圖來分析兩種測量方法是否具有一致性�；舅枷耄菏紫纫嬎愠鰞煞N方法的一致性界限（limits ofagreement），對于差值法，一致性界限為dd 1.96S 和dd 1.96S 之間，其中 d 是兩種測量方法的差值的均數(shù)，dS 是兩種測量差值的標準差。對于 Bland-Altman 分析圖，其中橫坐標代表兩種測量方法的均值，縱坐標代表兩種測量方法的差值。對 Bland-Altman 圖進行分析時，主要觀察一致性界限上下限及其范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點、兩組測量數(shù)據(jù)差值的均值線。當均值線接近于直線 y=0、上下限范圍較窄且數(shù)據(jù)點多數(shù)集中于上下限范圍內(nèi)時，表明兩組數(shù)據(jù)的一致性程度高，兩種測量方法可以互相替代的可能性越大。分析時，還應(yīng)關(guān)注最大值和最小值，上下限外的點，同時還應(yīng)結(jié)合臨床實際對結(jié)果進行分析。

11圖 3.1 使用氣管音包絡(luò)對數(shù)進行呼吸氣流速度模擬后得到的 9 名受試者全部 max(Fact)和max(Fest)的比較情況。每種符號代表一名受試者數(shù)據(jù)。A：max(Fact)和 max(Fest)結(jié)果展示；B：max(Fact)和 max(Fest)Bland-Altman 分析結(jié)果圖。均值為-0.119，標準差為 5.212。7 種不同氣管音特征值對數(shù)模擬呼吸氣流速度的誤差結(jié)果如表 3.4 所示。從表中可以看出，除 LogEntropy(20ms, 75%)和 LogVariance(20ms, 75%)兩種特征值對應(yīng)的模擬誤差較大外，其他幾種特征值對應(yīng)的誤差相差不大，可認為模擬效果無明顯差異。若單純從誤差數(shù)值大小的角度考慮，LogPower(150-800Hz)，LogEntropy(100ms,50%)和 LogVariance(100ms, 50%)的誤差最小，其中特征值 Variance(100ms, 50%)的求取用時最短。若從模擬誤差（表 3.4）及特征值求取時間（表 3.2）兩方面綜合考

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本文編號：2778165