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CN117598685A - 一种作用于神经调控的呼吸检测装置、方法及系统 - Google Patents

一种作用于神经调控的呼吸检测装置、方法及系统 Download PDF

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CN117598685A
CN117598685A CN202311378511.2A CN202311378511A CN117598685A CN 117598685 A CN117598685 A CN 117598685A CN 202311378511 A CN202311378511 A CN 202311378511A CN 117598685 A CN117598685 A CN 117598685A
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respiration
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respiratory
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CN202311378511.2A
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涂雯蕙
吕良剑
叶长青
吴幸
毕恒昌
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East China Normal University
Original Assignee
East China Normal University
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Publication date
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Abstract

本发明涉及一种作用于神经调控的呼吸检测装置、方法及系统，其中，装置包括前端部件和后端部件；前端部件包括：呼吸信号采集器，用于采集与呼吸相关的原始信号数据；信号提取单元，用于对所述与呼吸相关的原始信号数据进行预处理，得到预处理数据；信号传输单元，用于将所述预处理数据传输至所述后端部件；后端部件包括：算法处理单元，用于对所述预处理数据进行阈值处理，得到呼吸信号监测数据；异常判断单元，用于对所述呼吸信号监测数据进行异常判断，得到异常判定结果。本发明能够实时、准确地监测和采集个体的呼吸活动数据。

Description

一种作用于神经调控的呼吸检测装置、方法及系统
技术领域
本发明涉及医疗器械技术领域，特别是涉及一种作用于神经调控的呼吸检测装置、方法及系统。
背景技术
采用物联网技术可以利用各类穿戴式或便携式生理信号采集设备实时地长期采集特殊群体的呼吸信息，并利用人工智能技术分析患者的健康状况，从而实现不间断健康监护进而达到相应的目的。近年来，生活的压力和快节奏使得涌现出一大批心理亚健康的人群，同时随着经济水平大幅度提高，人们对生理健康的关注度和生活舒适度要求变高，对于一些疾病如罕见肌阵挛肌张力障碍综合征，压力性胃功能障碍等，神经调控可以通过影响中枢神经系统的活动来调整或改善身体功能，不会对脑组织造成破坏，也不会出现手术后遗症，所以神经调控的医疗手段逐渐受到关注，而呼吸是一个重要的生理过程，与身体的调节和健康密切相关。呼吸检测系统旨在监测和评估个体的呼吸活动，以提供对呼吸状态、呼吸频率和深度等参数的实时、准确的度量。
现有的医疗技术往往会存在药物副作用或者治疗不及时等问题，比如安眠药助眠存在依赖性和成瘾性问题，同时会造成肝肾功能损害，对于缺乏人照管的特殊群体在疾病突发时没有及时抢救危及生命。
尽管目前已有一些面向医疗用途的物联网监测方案，但这些方案大多设计复杂，成本高昂，佩戴舒适性不强，无法对患者进行及时有效的治疗。
发明内容
本发明提供一种作用于神经调控的呼吸检测装置、方法及系统，能够对用户身体状况进行实时监测并在发生异常的情况下通过安全性能好的神经调控治疗手段及时处理，满足用户相应的生理需求。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种作用于神经调控的呼吸检测装置，包括前端部件和后端部件；
所述前端部件包括：
呼吸信号采集器，用于采集与呼吸相关的原始信号数据；
信号提取单元，用于对所述与呼吸相关的原始信号数据进行预处理，得到预处理数据；
信号传输单元，用于将所述预处理数据传输至所述后端部件；
所述后端部件包括：
算法处理单元，用于对所述预处理数据进行阈值处理，得到呼吸信号监测数据；
异常判断单元，用于对所述呼吸信号监测数据进行异常判断，得到异常判定结果。
所述信号提取单元包括：
模数转换器，用于将所述与呼吸相关的原始信号数据进行模数转换，得到与呼吸相关的数字信号；
滤波器，用于对所述与呼吸相关的数字信号进行滤波降噪处理，得到滤波信号；
放大器，用于对所述滤波信号进行放大处理，得到预处理数据。
所述滤波器采用截止频率为10Hz的巴特沃斯低通滤波器，用于提取小于或等于8Hz的与呼吸相关的数字信号作为滤波信号。
所述算法处理单元包括：
设置子单元，用于设置谷值阈值和峰值阈值；
记录子单元，用于将所述预处理数据中低于谷值阈值的数据记录为谷值和高于峰值阈值的数据记录为峰值；
选取计算子单元，用于选取最近的N个峰值或谷值，并统计所述N个峰值或谷值中各相邻峰值或谷值的间隔时间，并计算间隔时间的平均值，将所述平均值作为呼吸信号监测数据。
所述设置单元还用于设置最低间隔时间；所述记录子单元在记录谷值和峰值时，将当前谷值或峰值与上一个谷值或峰值的间隔时间与最低间隔时间进行比较，若当前谷值或峰值与上一个谷值或峰值的间隔时间小于最低间隔时间，则不记录当前谷值或峰值。
所述异常判断单元包括：
确定子单元，用于确定所述呼吸信号监测数据与时间的关系；
分类子单元，用于将所述呼吸信号监测数据与时间的关系输入异常判定模型中，得到异常判定结果；其中，所述异常判定模型是通过机器学习的方式采用训练集训练得到的，其中，训练集为涵盖正常和病症呼吸信号监测数据，其通过时间序列分析方法对呼吸信号监测数据进行特征提取，并根据已有医学知识进行标注。
所述呼吸信号采集器为湿度传感器、温度传感器或应力传感器其中的一种或多种。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种作用于神经调控的呼吸检测方法，包括以下步骤：
采集与呼吸相关的原始信号数据；
对所述与呼吸相关的原始信号数据进行预处理，得到预处理数据；
对所述预处理数据进行阈值处理，得到呼吸信号监测数据；
对所述呼吸信号监测数据进行异常判断，得到异常判定结果。
所述对所述与呼吸相关的原始信号数据进行预处理，得到预处理数据，具体包括：
将所述与呼吸相关的原始信号数据进行模数转换，得到与呼吸相关的数字信号；
对所述与呼吸相关的数字信号进行滤波降噪处理，得到滤波信号；
对所述滤波信号进行放大处理，得到预处理数据。
所述对所述预处理数据进行阈值处理，得到呼吸信号监测数据，具体包括：
设置谷值阈值和峰值阈值；
将所述预处理数据中低于谷值阈值的数据记录为谷值和高于峰值阈值的数据记录为峰值；
选取最近的N个峰值或谷值，并统计所述N个峰值或谷值中各相邻峰值或谷值的间隔时间，并计算间隔时间的平均值，将所述平均值作为呼吸信号监测数据。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种神经调控系统，包括反馈部件，其特征在于，还包括上述的作用于神经调控的呼吸检测装置，所述反馈部件根据所述异常判定结果对用户选择性进行神经调控。
有益效果
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明能够实时、准确地监测和采集个体的呼吸活动数据，对呼吸状态和模式进行持续的监测，提供即时的神经治疗，其实现了实时监测与反馈治疗的闭环健康管理，能及时有效地保障使用者的生命安全。其中，监测用的呼吸信号采集器可以使用非侵入性传感器，如此无需进行手术或侵入性操作，方便用户佩戴和使用。
附图说明
图1是本发明第一实施方式的作用于神经调控的呼吸检测装置的示意图；
图2是本发明第二实施方式的作用于神经调控的呼吸检测方法的流程图；
图3是本发明第三实施方式的神经调控系统的示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明的第一实施方式涉及一种作用于神经调控的呼吸检测装置，如图1所示，包括前端部件和后端部件。
其中，前端部件包括：呼吸信号采集器，用于采集与呼吸相关的原始信号数据；信号提取单元，用于对所述与呼吸相关的原始信号数据进行预处理，得到预处理数据；信号传输单元，用于将所述预处理数据传输至所述后端部件。
后端部件包括：算法处理单元，用于对所述预处理数据进行阈值处理，得到呼吸信号监测数据；异常判断单元，用于对所述呼吸信号监测数据进行异常判断，得到异常判定结果。
本实施方式中的呼吸信号采集器可以为湿度传感器、温度传感器或应力传感器其中的一种或多种。当呼吸信号采集器为湿度传感器时，将其置于被监护人员鼻翼附近通过呼吸过程的湿度变化监测所述被监护人员的呼吸频率；当呼吸信号采集器为温度传感器时，同样可以将其置于被监护人员鼻翼附近通过呼吸过程温度变化监测被监护人员的呼吸频率；当呼吸信号采集器为应力传感器时，该应力传感器可以是电子皮肤，如此可以将其置于所述被监护人员胸腔表面通过呼吸过程胸腔肌肉扩张变化监测所述被监护人员的呼吸频率。
本实施方式中的信号提取单元包括：模数转换器，用于将所述与呼吸相关的原始信号数据进行模数转换，得到与呼吸相关的数字信号；滤波器，用于对所述与呼吸相关的数字信号进行滤波降噪处理，得到滤波信号；放大器，用于对所述滤波信号进行放大处理，得到预处理数据。
获取呼吸信号采集器采集到的与呼吸相关的原始信号数据后，需要将这些原始信号数据进行模数转换，将传感器前端得到的外界物理量变化量转换成的微弱电学变化信号，再对微弱电学变化信号进行滤波降噪处理，接着差分输入一级低噪声运算放大器进行信号放大，使用Arduino最小系统板的片内ADC采集放大的模拟量并存储数据，得到所述得到呼吸信号预处理数据。其中，Arduino最小系统板同时具有WIFI和ADC，其中，所带的ADC可以读取0～3.3V的模拟电压，将输入的模拟电压信号转换为数字信号，范围为0-1023，即将3.3V电压分成1024份，最小可以识别3.2mV电压变化，实现利用内置的模数转化器实现原始信号数据的模数转换。Arduino最小系统板上的WIFI可以作为本实施方式中前端部件的信号传输单元，其可以将每一次采集的信号传输至后端部件。该WIFI能够对数据进行高速传输，不会限制ADC的采样频率。在上述进行滤波处理时，考虑到人体呼吸频率在8Hz以内，因此可以采用截止频率为10Hz的巴特沃斯低通滤波器，其阻带衰减为60dB。在要求高速通信的场合，还可以采用FIFO器件作为呼吸信号提取装置与PC之间的通信手段。FIFO是一种先进的先进先出存储器，即先读入的数据先读出。FIFO存储器自身的访问时间一般为几十ns，采用FIFO，可以先将数据送往FIFO，一旦FIFO填满，再向装置申请中断，这样可以省去等待与查询的时间，同时也可减少中断次数，实时对最近10秒钟内采集到数据进行滤波。
本实施方式中的算法处理单元包括：设置子单元，用于设置谷值阈值、峰值阈值和最低间隔时间；记录子单元，用于将所述预处理数据中低于谷值阈值的数据记录为谷值和高于峰值阈值的数据记录为峰值；选取计算子单元，用于选取最近的N个峰值或谷值，并统计所述N个峰值或谷值中各相邻峰值或谷值的间隔时间，并计算间隔时间的平均值，将所述平均值作为呼吸信号监测数据。
本实施方式通过对预处理数据进行阈值处理，得到呼吸信号监测数据，其中，设置的谷值阈值设置为信号数据的20％最小值，峰值阈值设置为信号数据的120％最大值。其中，最小值是正常呼吸时采集到的信号显示的最低电压，最大值是正常呼吸时采集到的信号显示的最高电压。
本实施方式在对预处理数据进行记录时，将低于谷值阈值的数据记录为谷值和高于峰值阈值的数据记录为峰值，在记录谷值时，需要将当前谷值与上一个谷值的间隔时间与设置的最低间隔时间进行比较，若当前谷值与上一个谷值的间隔时间小于设置的最低间隔时间，则不记录当前谷值；同理，在记录峰值时，需要将当前峰值与上一个峰值的间隔时间与设置的最低间隔时间进行比较，若当前峰值与上一个峰值的间隔时间小于设置的最低间隔时间，则不记录当前峰值。
具体来说，根据传感器实际采集数据，当被监测人员在正常呼吸时采集到的最高电压为Vmax，最低电压为Vmin，因此将谷值阈值设置为20％*Vmin，峰值阈值设置为120％*Vmax，将低于谷值阈值的数据记录为20％*Vmin，将高于峰值阈值的数据记录为120％*Vmax，与此同时设置最短间隔为0.1秒，即最近一次波谷(或波峰)与前一次波峰(或波谷)间隔小于0.1秒，将不记录。通过设置谷值阈值、峰值阈值和最低间隔时间进一步消除了伪波峰的影响。此时获得的呼吸波峰数据几乎不存在误差，同样对数据进行先进先出处理，选出最近十次的呼吸波峰或波谷，将最近九次呼吸间隔时间的平均值作为每次呼吸的间隔，由此可以获得呼吸频率。
本实施方式的异常判断单元包括：确定子单元，用于确定所述呼吸信号监测数据与时间的关系；分类子单元，用于将所述呼吸信号监测数据与时间的关系输入异常判定模型中，得到异常判定结果；其中，所述异常判定模型是通过机器学习的方式采用训练集训练得到的，其中，训练集为涵盖正常和病症呼吸信号监测数据，其通过时间序列分析方法对呼吸信号监测数据进行特征提取，并根据已有医学知识进行标注。
本实施方式在获得呼吸频率后，通过确定子单元可以绘制呼吸频率与时间的图谱，将呼吸频率与时间的图谱输入至异常判定模型中，即可判定呼吸是否存在异常。其中，异常判定模型通过收集涵盖正常和病症呼吸频率的测量曲线图数据并进行预处理，如图像增强和图像标准化转化成张量格式，使用时间序列分析方法对所述预处理数据进行特征提取，并根据已有医学知识进行数据标注作为训练集，基于合适的优化器、损失函数、学习率等超参数使用所述训练集对模型进行训练，即将图片传入模型、优化器梯度清零、计算损失、反传梯度、更新参数、处理输出、最后计算训练精度并进行交叉验证、调参、评估与优化，确保模型的泛化能力。
本发明的第二实施方式涉及一种作用于神经调控的呼吸检测方法，如图2所示，包括以下步骤：采集与呼吸相关的原始信号数据；对所述与呼吸相关的原始信号数据进行预处理，得到预处理数据；对所述预处理数据进行阈值处理，得到呼吸信号监测数据；对所述呼吸信号监测数据进行异常判断，得到异常判定结果。
该实施方式与第一实施方式的装置相互对应，相应的具体内容可以相互参考，在此不再赘述。
本发明的第三实施方式涉及一种神经调控系统，如图3所示，包括反馈部件和第一实施方式的作用于神经调控的呼吸检测装置，所述反馈部件根据所述异常判定结果对用户选择性进行神经调控。其中，反馈部件可以按照呼吸频率异常判定结果驱动相关设备，相关设备包括非侵入式神经调控以及侵入式神经调控。非侵入式神经调控可以是迷走神经刺激，其可以帮助被监护人员进入深度睡眠，改善睡眠质量；侵入式神经调控可以是经颅直流电刺激，缓解精神分裂症发作症状，也可以是慢皮层电位神经反馈，治疗癫痫病发作症状。
该神经调控系统的工作流程如下：
呼吸信号采集器由被监护人员佩戴，获取被监护人员与呼吸相关的原始信号数据；呼吸信号提取单元对与呼吸相关的原始信号数据进行前端调理，得到呼吸信号预处理数据；呼吸信号预处理数据通过信号传输单元发送到后端部件；后端部件通过对预处理数据进行阈值处理，得到呼吸信号监测数据(即呼吸频率)，并且通过显示模块进行界面显示；将呼吸信号监测数据输入异常判断单元，异常判断单元通过预置的模型预测出呼吸信号监测数据是否存在异常，得到异常判定结果；反馈部件根据呼吸信号异常判定结果和被监护人员的具体情况对被监护人员选择性进行神经调控治疗。
在本实施方式中，针对有不同的需求的用户，可以采用机器学习和数据分析技术取得目标状态呼吸频率特征信息，从而在监测到用户非正常状态时给予及时的治疗。
在一个实施例中，癫痫病患者可以佩戴集成有呼吸信号采集器的柔性鼻贴，当癫痫病发作时，显著变化的温度和湿度物理量转化为有变化的特征电学量，经过信号提取单元处理后通过信号传输单元传输到移动终端进行界面展示并在呼吸信号判断装置中进行信号分析，此时用户呼吸频率有显著变化特征，例如睡眠中会出现反复的呼吸暂停，即停止呼吸一段时间；呼吸频率可能呈现不稳定的节律模式，出现快慢交替的呼吸频率。呼吸信号判断装置根据此种特征产生相应控制流驱动反馈系统启动神经治疗措施，如设置合适的刺激参数，提供高频刺激的颅内电极以阻止癫痫发作活动，若在规定时间范围内未监测到正常信号，则会引发相关预警对外界发送求助信号。
在另一个实施例中，在深度睡眠中，呼吸频率相对较为缓慢且稳定。呼吸深度较大，胸部和腹部的运动相对较大，呼吸的吸气和呼气时间也相对较长以及呼吸变化较为平缓，通常呈现为低频率、高振幅的特征。相比之下，浅睡眠阶段的呼吸特征较为轻快和规律。呼吸频率相对较高，但通常呈现较小幅度的波动，并且频率更加稳定。浅睡眠期间，呼吸时间较短，呼吸的深度和胸部运动幅度相对较小。用户夜间贴敷集成有呼吸信号采集器的电子皮肤，张应力物理量转化为有变化的特征电学量，经过信号提取单元处理后通过信号传输单元传输到移动终端进行界面展示并在呼吸信号判断装置中信号分析，若呼吸信号判断装置在规定时间范围内未分析出目标信号类型，则产生控制信号作用于反馈系统，以启动神经治疗措施帮助用户达到预期睡眠质量。
不难发现，本发明能够实时、准确地监测和采集个体的呼吸活动数据，对呼吸状态和模式进行持续的监测，提供即时的神经治疗，其实现了实时监测与反馈治疗的闭环健康管理，能及时有效地保障使用者的生命安全。其中，监测用的呼吸信号采集器可以使用非侵入性传感器，如此无需进行手术或侵入性操作，方便用户佩戴和使用。

Claims (10)

1.一种作用于神经调控的呼吸检测装置，其特征在于，包括前端部件和后端部件；
所述前端部件包括：
呼吸信号采集器，用于采集与呼吸相关的原始信号数据；
信号提取单元，用于对所述与呼吸相关的原始信号数据进行预处理，得到预处理数据；
信号传输单元，用于将所述预处理数据传输至所述后端部件；
所述后端部件包括：
算法处理单元，用于对所述预处理数据进行阈值处理，得到呼吸信号监测数据；
异常判断单元，用于对所述呼吸信号监测数据进行异常判断，得到异常判定结果。
2.根据权利要求1所述的作用于神经调控的呼吸检测装置，其特征在于，所述信号提取单元包括：
模数转换器，用于将所述与呼吸相关的原始信号数据进行模数转换，得到与呼吸相关的数字信号；
滤波器，用于对所述与呼吸相关的数字信号进行滤波降噪处理，得到滤波信号；
放大器，用于对所述滤波信号进行放大处理，得到预处理数据。
3.根据权利要求2所述的作用于神经调控的呼吸检测装置，其特征在于，所述滤波器采用截止频率为10Hz的巴特沃斯低通滤波器，用于提取小于或等于8Hz的与呼吸相关的数字信号作为滤波信号。
4.根据权利要求1所述的作用于神经调控的呼吸检测装置，其特征在于，所述算法处理单元包括：
设置子单元，用于设置谷值阈值和峰值阈值；
记录子单元，用于将所述预处理数据中低于谷值阈值的数据记录为谷值和高于峰值阈值的数据记录为峰值；
选取计算子单元，用于选取最近的N个峰值或谷值，并统计所述N个峰值或谷值中各相邻峰值或谷值的间隔时间，并计算间隔时间的平均值，将所述平均值作为呼吸信号监测数据。
5.根据权利要求4所述的作用于神经调控的呼吸检测装置，其特征在于，所述设置单元还用于设置最低间隔时间；所述记录子单元在记录谷值和峰值时，将当前谷值或峰值与上一个谷值或峰值的间隔时间与最低间隔时间进行比较，若当前谷值或峰值与上一个谷值或峰值的间隔时间小于最低间隔时间，则不记录当前谷值或峰值。
6.根据权利要求1所述的作用于神经调控的呼吸检测装置，其特征在于，所述异常判断单元包括：
确定子单元，用于确定所述呼吸信号监测数据与时间的关系；
分类子单元，用于将所述呼吸信号监测数据与时间的关系输入异常判定模型中，得到异常判定结果；其中，所述异常判定模型是通过机器学习的方式采用训练集训练得到的，其中，训练集为涵盖正常和病症呼吸信号监测数据，其通过时间序列分析方法对呼吸信号监测数据进行特征提取，并根据已有医学知识进行标注。
7.根据权利要求1所述的作用于神经调控的呼吸检测装置，其特征在于，所述呼吸信号采集器为湿度传感器、温度传感器或应力传感器其中的一种或多种。
8.一种作用于神经调控的呼吸检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集与呼吸相关的原始信号数据；
对所述与呼吸相关的原始信号数据进行预处理，得到预处理数据；
对所述预处理数据进行阈值处理，得到呼吸信号监测数据；
对所述呼吸信号监测数据进行异常判断，得到异常判定结果。
9.根据权利要求8所述的作用于神经调控的呼吸检测方法，其特征在于，所述对所述预处理数据进行阈值处理，得到呼吸信号监测数据，具体包括：
设置谷值阈值和峰值阈值；
将所述预处理数据中低于谷值阈值的数据记录为谷值和高于峰值阈值的数据记录为峰值；
选取最近的N个峰值或谷值，并统计所述N个峰值或谷值中各相邻峰值或谷值的间隔时间，并计算间隔时间的平均值，将所述平均值作为呼吸信号监测数据。
10.一种神经调控系统，包括反馈部件，其特征在于，还包括如权利要求1-7中任一所述的作用于神经调控的呼吸检测装置，所述反馈部件根据所述异常判定结果对用户选择性进行神经调控。
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