【摘 要】
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随着现代生活压力的不断增大,越来越多的人开始患上不同程度的睡眠疾病。其中对人体危害最为严重的就是睡眠呼吸暂停综合症。此病发生在夜间不易被发现,但却对人身健康造成极
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随着现代生活压力的不断增大,越来越多的人开始患上不同程度的睡眠疾病。其中对人体危害最为严重的就是睡眠呼吸暂停综合症。此病发生在夜间不易被发现,但却对人身健康造成极大的危害,因此对这一疾病的预防与诊断十分重要。鉴于目前睡眠呼吸暂停综合症诊断的金标准——多导睡眠仪并不能普及到家庭,因此本文设计并实现了一款适用于家庭的便携式睡眠呼吸暂停综合症筛查系统,能够在不影响使用者正常睡眠的前提下对睡眠呼吸暂停综合症进行有效的筛查。本文的主要内容如下:首先,本文提出的睡眠呼吸暂停综合症筛查系统创新性的将呼吸、血氧信号与鼾声信号相结合,充分利用了它们对于疾病分辨能力的优势,提高了整个系统的筛查能力。本系统包括硬件设计与软件设计两方面。在硬件方面采用的胸腹部呼吸带和指夹式脉搏血氧仪传感器分别采集呼吸与血氧信号,鼾声则是利用手机自带的录音功能,这些采集设备均达到了很好的便携度与舒适度。在软件方面,本系统基于安卓手机开发了一款应用软件,在手机上可以实现对采集信号的接收和分析处理以及对睡眠呼吸暂停综合症的辅助诊断。经实验验证,本系统由于采集方式简便、采集信息有效且采取两次筛查的方式,因此具有很高的准确性与便携性。其次,在对鼾声信号的端点检测处理中,本文提出了一种新的端点检测算法——EEMD-C0算法,此方法更加适合鼾声这种非线性非平稳声音信号的检测。经实验证明,在相同条件下,此方法的准确率要高于目前常用的几种端点检测算法。最后,在利用鼾声的特征对睡眠呼吸暂停综合症进行辅助诊断方面,提出了一种新的特征——基音能量比,此特征可以有效的区分出睡眠呼吸暂停综合症患者与单纯打鼾者。经实验验证,本系统提取的三个特征分别是共振峰频率、MFCC相关系数和基音能量比,经过支持向量机训练之后,分类结果表明本系统对于睡眠呼吸暂停综合症的诊断具有很高的准确率。
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