本文關(guān)鍵詞：睡眠呼吸暫停綜合征的監(jiān)測(cè)與治療關(guān)鍵算法研究

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【摘要】：睡眠呼吸暫停綜合癥(Sleep Apnea Syndrome,SAS)是一種慢性疾病,嚴(yán)重影響人們身體健康。SAS分為阻塞型OSAS、中樞型CSAS及和混合型MSAS三種,臨床上以阻塞型OSAS最為常見(jiàn)。 阻塞性睡眠呼吸暫停綜合征(Obstructive Sleep Apnea Syndrome,OSAS)臨床表現(xiàn)有夜間睡眠打鼾、呼吸暫停和白天嗜睡。由于呼吸暫停引起反復(fù)發(fā)作的夜間低氧和高碳酸血癥,可導(dǎo)致高血壓,冠心病,糖尿病和腦血管疾病等并發(fā)癥,甚至夜間猝死。OSAS是一種有潛在致死性的睡眠呼吸疾病。 OSAS的主要發(fā)病機(jī)制表現(xiàn)為呼吸道阻塞和狹窄,但并不是簡(jiǎn)單的氣道狹窄和阻塞。實(shí)際是上呼吸道塌陷,并伴有呼吸中樞神經(jīng)調(diào)節(jié)障礙。引起上呼吸道阻塞和狹窄的病因較多,包括扁桃體肥大、鼻中隔彎曲、下頜弓狹窄、軟腭過(guò)長(zhǎng)、顳下頜關(guān)節(jié)強(qiáng)直、下頜后縮畸形,少數(shù)情況下出現(xiàn)小頜畸形、舌骨后移、巨舌癥等。此外,口咽或下咽部腫瘤、上氣道組織黏液性水腫以及肥胖等也可引起OSAS。對(duì)于OSAS的詳細(xì)發(fā)病機(jī)制,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域尚無(wú)定論,仍需進(jìn)一步研究。 OSAS目前的治療手段主要有行為治療、無(wú)創(chuàng)通氣治療、手術(shù)治療和藥物治療等方法,其中無(wú)創(chuàng)通氣治療是采用無(wú)創(chuàng)呼吸機(jī)以持續(xù)正壓通氣CPAP、雙水平正壓通氣BiPAP和自動(dòng)正壓通氣APAP方式治療。呼吸機(jī)治療越來(lái)越受歡迎是由于不需要手術(shù)和服用藥物,保證了無(wú)創(chuàng)治療的效果。 隨著科技發(fā)展,呼吸機(jī)對(duì)阻塞性睡眠呼吸暫停綜合征(OSAS)的治療效果越來(lái)越明顯,呼吸機(jī)種類(lèi)越來(lái)越多,人們對(duì)呼吸機(jī)的要求不僅僅局限于達(dá)到治療效果,而且有更高的對(duì)使用舒適性的追求,人機(jī)順應(yīng)性是決定呼吸舒適感的關(guān)鍵因素。 根據(jù)上述提出的呼吸機(jī)順應(yīng)性對(duì)呼吸機(jī)的重要性,本文做了相關(guān)的算法研究。 本文利用壓差傳感器采集到呼吸信號(hào)流量的波形,對(duì)流量信號(hào)的波形特點(diǎn)進(jìn)行分析研究,并結(jié)合瑞思邁對(duì)流量信號(hào)特點(diǎn)的臨床統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,提出一種實(shí)時(shí)檢測(cè)睡眠呼吸暫停(SA)、低通氣和判斷阻塞的方法。此方法基本思路是：在患者睡眠過(guò)程中出現(xiàn)呼吸暫停、低通氣或阻塞狀態(tài)時(shí),系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到這些事件任意一種發(fā)生,則發(fā)出勻速提高馬達(dá)轉(zhuǎn)速的指令,升高輸出氣壓,直到事件消失為止,停止升壓,以達(dá)到治療的效果；而檢測(cè)患者處于正常狀態(tài)下,系統(tǒng)發(fā)出勻速降低馬達(dá)轉(zhuǎn)速的指令,降低輸出氣壓,如果降低過(guò)程中出現(xiàn)事件發(fā)生,則停止降壓,開(kāi)始升壓,達(dá)到正常狀態(tài)停止。反復(fù)調(diào)整輸出壓力大小,最終自適應(yīng)調(diào)整為一個(gè)有效治療的最小壓力,以最大限度的提高使用舒適性。其中系統(tǒng)設(shè)定了最大和最小治療壓力范圍,默認(rèn)設(shè)定的最大治療壓力為10cmH2O,最小治療壓力為4cmH2O。也可以在醫(yī)生的指導(dǎo)下自主設(shè)置。監(jiān)測(cè)呼吸暫停SA和阻塞事件的發(fā)生是本文算法的核心。SA檢測(cè)是根據(jù)信號(hào)特點(diǎn)提出一個(gè)參數(shù)叫呼吸指數(shù),呼吸指數(shù)越小信號(hào)的波動(dòng)越小,反之則越大,通過(guò)計(jì)算呼吸指數(shù)來(lái)判斷事件的發(fā)生,當(dāng)呼吸指數(shù)小于某個(gè)閩值時(shí)判定為SA事件發(fā)生。阻塞事件檢測(cè)則是根據(jù)臨床數(shù)據(jù)得到的兩個(gè)圖形因子公式進(jìn)行判斷,在判斷之前首先要提取每個(gè)呼吸信號(hào)的吸氣波信號(hào),將提取到的吸氣波信號(hào)作為數(shù)組帶入兩個(gè)圖形因子公式中,得到兩個(gè)判斷參數(shù),同時(shí)設(shè)定兩個(gè)閾值,對(duì)兩個(gè)參數(shù)分別進(jìn)行判斷。當(dāng)參數(shù)均在正常范圍內(nèi),則判定為無(wú)阻塞時(shí)間發(fā)生；當(dāng)兩個(gè)參數(shù)中其一或者其二在小于閾值范圍內(nèi),則判定為阻塞事件發(fā)生。將本文的方法同時(shí)應(yīng)用于ResMed呼吸機(jī)與自行設(shè)計(jì)呼吸機(jī)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該方法在兩種呼吸機(jī)中均可實(shí)時(shí)有效地監(jiān)測(cè)呼吸暫停、低通氣和阻塞事件的發(fā)生,并有效控制壓力達(dá)到治療效果,同時(shí)可以有效提高治療的順應(yīng)性。 SAS全球的發(fā)病率均較高,因此對(duì)病情的預(yù)測(cè)評(píng)估和治療效果的評(píng)價(jià)也越來(lái)越引起人們的重視。目前,多導(dǎo)睡眠圖PSG是診斷和研究睡眠呼吸障礙性疾病的金標(biāo)準(zhǔn),也是目前診斷OSAS和評(píng)價(jià)療效最常用的方法。它不僅可以判斷疾病嚴(yán)重程度,還可以全面評(píng)估患者的睡眠結(jié)構(gòu),睡眠中呼吸暫停,低氧情況,以及心電、血壓的變化。某些情況下借助食道壓檢測(cè),還可以對(duì)阻塞性與中樞性進(jìn)行鑒別。單純依靠患者描述的癥狀來(lái)診斷是不夠的。每一位患者在治療前、術(shù)前和術(shù)后,以及治療后都至少應(yīng)進(jìn)行1次PSG檢查。PSG檢查應(yīng)在睡眠呼吸實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行至少7小時(shí)的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。PSG檢測(cè)的項(xiàng)目包括腦電圖、眼電圖、頦肌電圖、脛前肌電圖、心電圖、胸腹壁呼吸運(yùn)動(dòng)、口鼻氣流以及血氧飽和度等。但應(yīng)用PSG進(jìn)行OSAS的診斷和療效觀察是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程,測(cè)量參數(shù)及其豐富、涉及的學(xué)科非常廣泛,對(duì)技術(shù)人員與診療醫(yī)生的要求較高。它一方面要求翔實(shí)、準(zhǔn)確、嚴(yán)密地監(jiān)測(cè)和記錄患者的睡眠過(guò)程,另一方面被測(cè)試者要帶有多種導(dǎo)聯(lián),有捆綁的不適感,夜間翻動(dòng)身體很容易造成導(dǎo)聯(lián)脫落,嚴(yán)重影響使用者入睡,同時(shí)造成測(cè)試結(jié)果不正確。PSG檢查技術(shù)與分析技術(shù)較復(fù)雜,費(fèi)用相對(duì)較高,且檢查費(fèi)時(shí),不適合作為睡眠疾病評(píng)估篩查的主要手段。便攜式監(jiān)測(cè)儀選擇性地利用PSG的部分參數(shù),具有體積小、攜帶分析方便等優(yōu)點(diǎn),目前已成為臨床上篩查和診斷OSAS的重要方式之一。 根據(jù)上述提出的便攜式監(jiān)測(cè)儀的便攜性,本文做了相關(guān)的算法研究。 脈搏外在的反映了血管和心臟等人體系統(tǒng)的信息變化,任何一個(gè)系統(tǒng)的變化都對(duì)脈搏產(chǎn)生影響。脈搏可以在體表多處測(cè)量得到,如足腕、頸部、左胸、手腕等多個(gè)地方,根據(jù)脈搏壓力變化,可以采集到的PPG信號(hào)會(huì)呈現(xiàn)出一定的波形,其中手腕上采集的橈動(dòng)脈信號(hào)是最普遍的。人體PPG信號(hào)一般被認(rèn)為有6個(gè)特征點(diǎn),分別為主動(dòng)脈瓣開(kāi)放點(diǎn)、收縮期最高壓力點(diǎn)、主動(dòng)脈擴(kuò)張降壓點(diǎn)、左心射血停止點(diǎn)、反潮波起點(diǎn)、重搏波。本文根據(jù)PPG信號(hào)特征包含,如血氧飽和度Sp02、脈搏頻率PR、脈搏傳遞時(shí)間PTT、脈搏速率PWV、脈搏氧灌注指數(shù)PI、灌注變異指數(shù)PVI、血管硬化指標(biāo)SI和脈搏反射指標(biāo)RI等人體心血管相關(guān)的多種生理病理信息,提出利用提取PPG信號(hào)特征點(diǎn),計(jì)算睡眠過(guò)程中OSAS患者的相關(guān)生理參數(shù),因此波形的各個(gè)特征點(diǎn)是計(jì)算上述生理參數(shù)的根據(jù)。利用小波函數(shù)的一些特點(diǎn)可以提取PPG信號(hào)的特征點(diǎn),即當(dāng)小波函數(shù)可看作某一平滑函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)時(shí),小波變換過(guò)零點(diǎn)與信號(hào)的突變點(diǎn)位置相對(duì)應(yīng),而PPG的特征點(diǎn)的位置均為信號(hào)的突變點(diǎn),因此利用這一特性來(lái)識(shí)別預(yù)處理后信號(hào)的特征點(diǎn)。本文選擇平滑小波Marr (墨西哥草帽小波)為小波基函數(shù)。因?yàn)?Marr小波基是高斯函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù),滿足過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)條件。而且該小波不是緊支撐的,不是正交的,但它是對(duì)稱(chēng)的,可用于連續(xù)小波變換,得到平滑而連續(xù)的小波系數(shù)。用Marr小波對(duì)PPG信號(hào)進(jìn)行各尺度分解,并計(jì)算第5層小波系數(shù)的所有過(guò)零點(diǎn),根據(jù)上升支與下降支來(lái)區(qū)分提取到的點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)原信號(hào)的波谷和波峰點(diǎn)。 經(jīng)過(guò)小波分解,在較小尺度上,信號(hào)的小波變換幅度很小,很難對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確地定位,且當(dāng)信號(hào)中存在噪聲時(shí),在這些尺度上受噪聲的影響比較嚴(yán)重；而在大的尺度上,特征參量的位置會(huì)發(fā)生比較大的偏移,本文提出用差分法來(lái)校正小波變換后特征點(diǎn)的位置偏移。在時(shí)域上對(duì)信號(hào)做差分,提取出兩個(gè)特征點(diǎn)位置,與小波變化提取的兩個(gè)特征點(diǎn)位置相減取平均,得到偏移量。 由于PPG特征點(diǎn)因人而異,且易受干擾,因而獲取高信噪比的完整信號(hào)是準(zhǔn)確識(shí)別特征點(diǎn)的前提。本文基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué),設(shè)計(jì)了一種組合濾波器對(duì)信號(hào)做預(yù)處理,可有效抑制基線漂移并去除高頻噪聲。為了驗(yàn)證方法的有效性,本文設(shè)計(jì)利用采集得到的真實(shí)信號(hào)和仿真的不同類(lèi)型的PPG信號(hào)做對(duì)照試驗(yàn)。仿真信號(hào)是四種用三個(gè)參數(shù)可調(diào)的高斯函數(shù)重構(gòu)出的典型PPG信號(hào),經(jīng)過(guò)試驗(yàn)證明,本文方法可以準(zhǔn)確的識(shí)別脈搏波特征點(diǎn)。 本文提出睡眠過(guò)程中利用PPG信號(hào)對(duì)睡眠呼吸暫停綜合征患者生理參數(shù)變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)的方法,以及利用實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)呼吸信號(hào)進(jìn)行判斷呼吸事件的發(fā)生并采取治療措施的方法。用采集系統(tǒng)得到的睡眠呼吸信號(hào)和PPG信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,結(jié)果表明本文提出的方法實(shí)時(shí)有效。
【關(guān)鍵詞】：PPG信號(hào) 呼吸信號(hào) 阻塞性睡眠呼吸暫停 小波變換 特征點(diǎn)識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：南方醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：R766
【目錄】：

• 摘要3-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 緒論14-23
• 1.1 研究背景與意義14-16
• 1.2 國(guó)內(nèi)外技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)16-21
• 1.2.1 睡眠醫(yī)學(xué)的發(fā)展16
• 1.2.2 睡眠監(jiān)測(cè)與評(píng)估16-18
• 1.2.3 無(wú)創(chuàng)睡眠呼吸機(jī)18-19
• 1.2.4 發(fā)展趨勢(shì)19-21
• 1.3 論文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)21-23
• 第二章 PPG信號(hào)特征點(diǎn)提取23-33
• 2.1 引言23-24
• 2.2 提取PPG信號(hào)特征點(diǎn)以及位置偏移校正24-26
• 2.3 PPG信號(hào)的預(yù)處理26-28
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論28-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 PPG信號(hào)采集原理與應(yīng)用的探討33-43
• 3.1 引言33-34
• 3.2 PPG信號(hào)采集原理簡(jiǎn)介34-35
• 3.3 測(cè)定的生理參數(shù)及其意義35-38
• 3.4 生理參數(shù)的計(jì)算方法38-42
• 3.4.1 血氧飽和度38-39
• 3.4.2 脈搏氧灌注指數(shù)和灌注變異指數(shù)39
• 3.4.3 脈搏頻率39-40
• 3.4.4 血管硬度指數(shù)與脈搏反射指數(shù)40-41
• 3.4.5 脈搏傳遞時(shí)間與脈搏速率41-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 睡眠呼吸信號(hào)處理43-54
• 4.1 引言43-44
• 4.2 自行設(shè)計(jì)呼吸機(jī)原理44-45
• 4.3 自適應(yīng)壓力調(diào)節(jié)算法45-51
• 4.3.1 算法的基本思路45-46
• 4.3.2 SA檢測(cè)方法46-47
• 4.3.3 基于雙圖形因子的阻塞判斷方法47-50
• 4.3.4 吸氣信號(hào)的波形判斷50-51
• 4.4 實(shí)驗(yàn)方案及結(jié)果分析51-53
• 4.5 本章小結(jié)53-54
• 第五章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 工作總結(jié)54-55
• 5.2 展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-61
• 碩士期間發(fā)表和完成的論文61-62
• 致謝62-63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：799862