本文關(guān)鍵詞：基于AHI指數(shù)的OSAHS篩查系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：阻塞性睡眠呼吸暫停/低通氣綜合征是由上氣道塌陷或阻塞而引起的睡眠呼吸系統(tǒng)異常,常使用多導(dǎo)睡眠儀檢測(cè),但其價(jià)高,操作復(fù)雜,舒適度低等不足制約了其使用及推廣。所以,找到一個(gè)能夠在不影響被檢測(cè)者睡眠質(zhì)量前提下,又具備成本低、操作容易、檢測(cè)費(fèi)用低等優(yōu)點(diǎn)的,適用于大量人群監(jiān)測(cè)的篩查方法成為迄今為止亟待解決的問(wèn)題。本文從實(shí)際角度出發(fā),首先對(duì)鼾聲信號(hào)進(jìn)行分幀、加窗、濾波等預(yù)處理,對(duì)每一幀語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行短時(shí)能量分析,區(qū)分有聲無(wú)聲段。再對(duì)得到的有聲段進(jìn)行進(jìn)一步鼾聲段確認(rèn)、鼾聲段修正等處理,進(jìn)而判斷打鼾者患病與否。本文的研究?jī)?nèi)容主要有以下幾方面：(1)提出了基于睡眠呼吸暫停指數(shù)(AI)的OSAHS篩查方法。為了將單純打鼾者的睡眠微覺(jué)醒段排除,我們對(duì)正常鼾聲和低通氣時(shí)的OSAHS鼾聲進(jìn)行了時(shí)域波形的分析,并針對(duì)各自特點(diǎn)對(duì)算法進(jìn)行了修正,使篩查結(jié)果的靈敏度和特異度分別達(dá)到了85.19%和93.33%,符合臨床篩查標(biāo)準(zhǔn)。(2)本文將提出的基于睡眠呼吸暫停指數(shù)的OSAHS篩查法與基于低通氣指數(shù)的OSAHS篩查法相結(jié)合,提出了最終的基于睡眠呼吸暫停低通氣指數(shù)(AHI)的OSAHS篩查方法,并與大連醫(yī)科大學(xué)附屬第二醫(yī)院合作,將42例志愿者的PSG監(jiān)測(cè)報(bào)告與本算法篩查結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,本算法得到的最終篩查結(jié)果靈敏度和特異度分別達(dá)到了88.89%和80.00%,符合臨床篩查標(biāo)準(zhǔn)。(3)根據(jù)已有的理論基礎(chǔ),在VC++6.0平臺(tái)下開(kāi)發(fā)出了有較強(qiáng)可移植性的OSAHS篩查系統(tǒng),并與外界語(yǔ)音接收設(shè)備連接,成功搭建了能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)OSAHS疾病的系統(tǒng)平臺(tái)。綜上所述,本文提出了利用AI與HI相結(jié)合的睡眠呼吸暫停低通氣指數(shù)來(lái)進(jìn)行OSAHS篩查,并在VC++6.0平臺(tái)下成功開(kāi)發(fā)了代碼,其篩查結(jié)果靈敏度和特異度分別達(dá)到了88.89%和80.00%,符合臨床篩查標(biāo)準(zhǔn)。并成功搭建了OSAHS實(shí)時(shí)篩查系統(tǒng)平臺(tái),克服了PSG價(jià)高,操作復(fù)雜等缺點(diǎn),具有很強(qiáng)的探究?jī)r(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：睡眠呼吸暫停指數(shù) 低通氣指數(shù) 實(shí)時(shí)篩查系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：R766
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 研究背景即意義8-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文章節(jié)安排13-14
• 2 OSAHS篩查基礎(chǔ)知識(shí)14-22
• 2.1 OSAHS的病發(fā)機(jī)理及病情程度判斷準(zhǔn)則14-16
• 2.2 OSAHS產(chǎn)生鼾聲語(yǔ)音信號(hào)的原理16-17
• 2.3 多導(dǎo)睡眠圖檢測(cè)(PSG)17-20
• 2.3.1 測(cè)定方法及測(cè)定指標(biāo)18-19
• 2.3.2 PSG的用途19
• 2.3.3 PSG的適用范圍19-20
• 2.4 共振峰參數(shù)在OSAHS檢測(cè)中的應(yīng)用20-21
• 2.4.1 共振峰20-21
• 2.4.2 共振峰在鼾聲檢測(cè)中的應(yīng)用21
• 2.5 本章小結(jié)21-22
• 3 利用語(yǔ)音信號(hào)處理方法計(jì)算呼吸暫停指數(shù)22-37
• 3.1 鼾聲信號(hào)的預(yù)處理過(guò)程22-23
• 3.1.1 鼾聲信號(hào)的分幀22-23
• 3.1.2 窗函數(shù)的確定23
• 3.2 短時(shí)能量分析23-25
• 3.2.1 短時(shí)能量法23-24
• 3.2.2 端點(diǎn)檢測(cè)中門(mén)限及閾值的設(shè)定24-25
• 3.3 鼾聲段的確定25-26
• 3.4 睡眠呼吸暫停指數(shù)26-36
• 3.4.1 判定鼾聲間隔26-31
• 3.4.2 算法改進(jìn)過(guò)程31-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 4 利用語(yǔ)音信號(hào)處理方法計(jì)算睡眠呼吸低通氣指數(shù)37-50
• 4.1 語(yǔ)音信號(hào)線性預(yù)測(cè)分析37-40
• 4.1.1 線性預(yù)測(cè)基本原理37-39
• 4.1.2 預(yù)測(cè)器多項(xiàng)式的根39-40
• 4.2 求取共振峰的幾種方法40-44
• 4.2.1 線譜對(duì)分析原理40-42
• 4.2.2 友矩陣在求根法中的應(yīng)用42-44
• 4.3 鼾聲檢測(cè)的實(shí)時(shí)系統(tǒng)的搭建44-47
• 4.3.1 系統(tǒng)軟件部分的實(shí)現(xiàn)44-46
• 4.3.2 系統(tǒng)硬件部分的實(shí)現(xiàn)46
• 4.3.3 系統(tǒng)優(yōu)缺點(diǎn)分析46-47
• 4.4 基于共振峰的OSAHS篩查結(jié)果47-48
• 4.5 本章小結(jié)48-50
• 5 篩查結(jié)果分析對(duì)比50-54
• 5.1 基于呼吸暫停指數(shù)的OSAHS篩查結(jié)果50-51
• 5.2 基于AHI的OSAHS篩查結(jié)果51-54
• 結(jié)論54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況58-59
• 致謝59-60

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 陳光輝,劉玲玲,王士雯,張文莉;睡眠呼吸暫停綜合征與心腦血管疾病的相關(guān)性研究[J];中國(guó)臨床康復(fù);2004年06期

2 葉京英,李彥如,王小軼,寇屹,張玉煥,丁秀,尹國(guó)平,李宏彬;阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征臨床分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的研究[J];中華醫(yī)學(xué)雜志;2005年32期

  本文關(guān)鍵詞：基于AHI指數(shù)的OSAHS篩查系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：417706