申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

申请日：2017-12-14

公开（公告）日：2021-04-09

公开（公告）号：CN108065916B

主分类号：A61B5/00(20060101)

分类号：A61B5/00(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.04.09#授权;2018.06.19#实质审查的生效;2018.05.25#公开

摘要：本发明公开了一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法，其先对接收的人体胸腔区域雷达回波进行预处理，去除静止环境杂波，提取目标回波；然后，对目标回波进行微动特征分析，用以区分正常呼吸、病态呼吸以及身体晃动三种状态。正常呼吸状态下从目标回波中提取出直流分量和呼吸分量；病态呼吸状态下采用趋势判定方法区分呼吸停止以及呼吸不足两种模式，并记录病态呼吸频次；身体晃动状态下提取出晃动时长和晃动强度；最后计算睡眠指标，分析人体的睡眠质量健康程度。本发明基于生物雷达技术以非接触的方式对人体睡眠信号进行采集，尽量保持了用户的自然睡眠状态，通过雷达信号处理技术提取出有生理意义的睡眠状态信息。

主权项：1.一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法，其特征在于包括下列步骤：第一步，利用脉冲超宽带雷达发射电磁波照射人体，接收机接收人体胸腔区域的雷达回波，并对接收的雷达回波进行预处理，以去除静止目标回波和背景杂波，提取目标回波；第二步，对目标回波进行微动特征分析：目标回波信号的幅值强弱变化反映人体胸腔区域的起伏位移变化，目标回波信号的突变反映睡眠过程中的随机晃动，通过对目标回波信号进行分析，采用基于加速度的微动特征判定方法提取目标回波中的趋势变化以及随机突变，当目标回波加速度平稳维持在第一加速度阀值以下，判定为正常呼吸；当目标回波加速度短时间内突然增大，超过第二加速度阀值，则判定为身体晃动；当加速度先逐渐减小并持续超过10秒，或者突然接近0并持续超过10秒，则判定为呼吸停止与呼吸不足；第三步，提取睡眠参数值：正常呼吸状态下从目标回波中提取出直流分量和呼吸分量RR，计算出呼吸变异性值RRV；呼吸停止与呼吸不足状态下利用加速度峰值变化趋势判定区分呼吸停止以及呼吸不足两种模式，并记录呼吸停止次数NumAp或呼吸不足次数NumHy；身体晃动状态下，在加速度的基础上，计算晃动时长以及晃动程度，晃动程度以晃动产生的加速度最大值表示；第四步，计算睡眠指标，分析人体的睡眠质量程度：正常呼吸状态和呼吸停止与呼吸不足状态时，呼吸变异性值RRV大于56％，则为清醒期；如果呼吸变异性值RRV处于52％-56％之间，则为快速眼动期REM；如果呼吸变异性值RRV低于52％，则为非快速眼动期；身体晃动状态时，晃动时长Tm10秒，处于清醒期，当晃动时长Tm10秒，则处于睡眠期，晃动程度Amax高于设定阈值，则为快速眼动期REM期，若晃动程度Amax低于该设定阈值，则为NREM期。

全文数据：一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法技术领域[0001]本发明涉及生物医学工程和雷达信号处理领域，具体涉及一种基于生物雷达的人体睡眠监测方法。背景技术[0002]生物雷达是近年来国外学者提出的一种新概念雷达，特指探测生命体的雷达，其融合雷达技术、生物医学工程技术于一体，可以不需要任何电极或传感器接触生命体，可以隔着衣服、被褥、纱布等物体非接触、远距离、无约束地检测人体的呼吸信息，在临床应用特别是军事医学上有特殊意义，可以实现一些特殊应用场合，如对大面积创伤、烧伤、恶性传染病患者等不宜采用与皮肤接触的传感器或电极的患者进行监护。现有生物雷达主要通过对生命体的呼吸和心跳信号的检测，用于灾害救援地震、塌方伤员的探寻）、反恐斗争（隔墙监控罪犯、解救人质等场合，在医疗家庭监护领域应用较少，尤其是对睡眠过程的监测。[0003]改善睡眠的第一步就是睡眠质量监测。医学界普遍认为多导睡眠仪是人体睡眠监测的主要工具和标准。由于其成本高，侵入性、时间消耗较长及床上环境的干扰，导致这种睡眠监测方法不能为大众广泛使用。现今人们生活节奏加快，生活方式改变，睡眠问题愈发被人们所重视，利用一种价格低廉、家用化的睡眠监测手段提前进行睡眠问题的诊断也成为了当前研究热点，其市场需求性也越来越高。为了增加睡眠质量监测的普遍性，许多可用在家庭中的睡眠监测新方法己经被研发出来，包括利用红外传感器，脑电图电极发带，可戴在手腕上的手环等。近年来，这些监测仪器的成本己经大幅减少，使它们可用于日常消费。然而，使用方法繁琐、给测试者带来心理压力、测量指标少等问题也随之而来。[0004]利用生物雷达传感器，通过对人体睡眠过程中的各项生理指标以及运动状态进行检测，可以实现非接触的、非侵入的、无约束的监测。现有生物雷达对这一领域的研究侧重于单步骤的信号处理技术和算法，较少地融合生物医学领域睡眠评估方法和指标的计算，缺少总体的可行性实施方案。发明内容[0005]本发明主要针对现有生物雷达在睡眠监测领域的应用缺失和已有睡眠监测设备的舒适性不足，提供一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方案。[0006]本发明采用的技术方案是：一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法，其包括下列步骤：[0007]第一步，生物雷达发射电磁波照射人体，接收机接收人体胸腔区域的雷达回波，首选去除接收的雷达回波中静止目标回波和背景杂波后，提取目标回波；[0008]第二步，对目标回波进行微动特征分析，用以区分正常呼吸、病态呼吸以及身体晃动三种状态；[0009]第三步，提取睡眠参数值：正常呼吸状态下从目标回波中提取出直流分量和呼吸分量RR，计算出呼吸变异性值RRVGtespiratoryRateVariability;病态呼吸状态下利用加速度峰值变化趋势判定区分呼吸停止以及呼吸不足两种模式，并记录呼吸停止次数NumAp或呼吸不足次数NumHy;身体晃动状态下，在加速度的基础上，计算晃动时长以及晃动程度，晃动程度以晃动产生的加速度最大值表示；[0010]第四步，计算睡眠指标，分析人体的睡眠质量健康程度:正常呼吸状态和病态呼吸状态时，呼吸变异性值RRV大于56%，则为清醒期；如果呼吸变异性值RRV处于52%-56%之间，则为快速眼动期REMRapid-Eye-Movement;如果呼吸变异性值RRV低于52%，则为非快速眼动期NREMNonrapid-Eye-Movement;身体晃动状态时，晃动时长Tm10秒，处于清醒期，当晃动时长Tm〈10秒，则处于睡眠期，晃动程度Amax高于设定阈值，则为快速眼动期REM期，若晃动程度Amax低于该设定阈值，则为NREM期。[0011]所述区分正常呼吸、病态呼吸以及身体晃动三种状态的方法为：[0012]目标回波信号的幅值强弱变化反映人体胸腔区域的起伏位移变化，目标回波信号的突变反映睡眠过程中的随机晃动，通过对目标回波信号进行分析，采用基于加速度的微动特征判定方法提取回波中的趋势变化以及随机突变，当目标回波加速度平稳维持在第一加速度阀值以下，判定为正常呼吸；当目标回波加速度短时间内突然增大，超过第二加速度阀值，则判定为身体晃动；当加速度先逐渐减小并持续超过10秒，或者突然接近〇并持续超过10秒，则判定为病态呼吸。[0013]所述利用加速度峰值变化趋势判定区分呼吸停止以及呼吸不足两种模式的方法是:加速度峰值突然降低了90%以上，且持续时间超过10秒，则为呼吸停止模式;如果加速度峰值突然降低了30%以上，且持续时间超过10秒，则为呼吸不足模式。[0014]所述正常呼吸状态下从目标回波中提取出直流分量和呼吸分量RR的方法是采用快速傅里叶变换谱分析。[0015]所述基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法还包括计算睡眠暂停低通气指数AHIApnea-HypopneaIndex，具体计算公式为:AHI=NumAp+NumHy，其中睡眠暂停低通气指数AHI为一小时内呼吸停止次数和呼吸不足次数总和，AHK5表示睡眠处于正常情况;530表示存在较为严重的睡眠问题。[0016]本发明对接收的人体胸腔区域雷达回波进行预处理，去除静止环境杂波，提取目标回波;然后，对目标回波进行微动特征分析，用以区分正常呼吸、病态呼吸以及身体晃动三种状态。正常呼吸状态下从目标回波中提取出直流分量和呼吸分量频率）；病态呼吸状态下采用趋势判定方法区分呼吸停止以及呼吸不足两种模式，并记录病态呼吸频次；身体晃动状态下提取出晃动时长和晃动强度;最后，对上述参数进行融合分析，利用睡眠质量评估的计算公式判断人体所处的睡眠阶段并评价各睡眠阶段的睡眠质量。[0017]本发明基于生物雷达技术以非接触的方式对人体睡眠信号进行采集，尽量保持了用户的自然睡眠状态，通过雷达信号处理技术提取出有生理意义的睡眠状态信息，包括睡眠阶段分布清醒期，快速眼动期和非快速眼动期和睡眠暂停通气指数。[0018]本发明提供了一种运用生物雷达进行睡眠质量监测的实现方案，拓展了生物雷达在医学领域的应用；同时提出了相应的信号处理算法，参数提取方法以及指标计算公式，为睡眠质量的综合评估提供了实现方案。并且，本发明设备成本较低，便于家庭日常使用。附图说明[0019]图1为本发明非接触式睡眠质量监测方法的实现流程图。[0020]图2为呼吸状态下的睡眠监测流程图。[0021]图3为晃动状态下的睡眠阶段监测流程图。[0022]图4为病态呼吸状态下的睡眠指标监测流程图。具体实施方式[0023]如图1所示，本发明非接触式睡眠质量监测方法，包括以下步骤：[0024]第一步，生物雷达发射电磁波照射人体，接收机接收人体胸腔区域的雷达回波，经过放大滤波后，被采样并预处理。其中生物雷达可以采用脉冲体制的超宽带生物雷达，它可以有效感知人体胸腔位移以及身体晃动。[0025]具体地，在本步骤中，生物雷达采集到的人体胸腔区域的雷达回波会部分淹没在环境杂波中，为了提高信杂比，首先采用现有的杂波抑制方法滤除静止目标回波和背景杂波，得到环境杂波抑制后的目标回波。[0026]第二步，对生理状态进行初步判定，区分正常呼吸，病态呼吸和晃动三种状态。生物雷达可以采集人体睡眠过程中呼吸引起的胸腔起伏位移变化，这种起伏位移变化会反映在回波幅度的强弱上，同时睡眠过程中的随机晃动引起的回波突变也会被雷达捕捉。定义加速度是胸腔起伏位移的二阶导数，通过对回波信号求二阶导数，将其变换到加速度域。通过分析加速度峰值变化趋势以及回波信号中包含的强弱变化信息，可以实现生理状态的判定，包含正常呼吸，病态呼吸和晃动三种。雷达一维回波序列的加速度计算公式为：[0027][0028]其中X4〃是在采样点处的二阶导数，为时间序列下的信号采样值。[0029]具体判断依据可参考以下原则：回波加速度平稳维持在0.2以下，为正常呼吸；当加速度短时间内突然增大，超过1.5,则可以判定为晃动；当加速度先逐渐减小并持续超过10秒，再或者突然接近〇并持续超过10秒，此类状态为病态呼吸，分别对应呼吸不足病症和呼吸停止病症。其中0.2和1.5分别为选定的加速度第一阈值和第二阈值，需要根据实际雷达系统进行设定。[0030]第三步，获取人体睡眠指标信息，包括:睡眠阶段分布清醒期，快速眼动期和非快速眼动期）、睡眠暂停通气指数。[0031]1当人体处于正常呼吸状态时，如图2所示，利用快速傅里叶变换谱分析的方法，提取直流分量DC，以及呼吸分量RR，利用医学领域的呼吸变异性RRV计算公式[0032][0033]计算呼吸变异性RRV参数的大小，从而判断睡眠分布阶段。具体判断依据为：当RRV56%为清醒期；当52%10秒时，睡眠状态为清醒期；当1»〈10秒时，则为睡眠期。然后根据晃动程度Amax所处范围判断快速眼动期REM和非快速眼动期NREM。若Amax高于设定阈值，则为REM期，若低于该阈值，则为NREM期。[0035]3当人体处于病态呼吸时，如图1所示，采用本步骤中对正常呼吸状态下获取睡眠指标的方法可以计算病态呼吸状态下的睡眠分布阶段；同时，如图4所示，利用加速度峰值变化趋势判断呼吸停止和呼吸不足两种病态呼吸模式，如果加速度峰值突然降低了90%以上，且持续时间超过10秒，则为呼吸停止病症，记录一小时内的呼吸停止次数NumAp;如果加速度峰值突然降低了30%以上，且持续时间超过10秒，则为呼吸不足病症，记录一小时内的呼吸不足次数NumHy。计算睡眠暂停通气指数AHI，计算公式如下：[0036][0037]根据睡眠暂停通气指数AHI指标，可以评估睡眠质量，具体判断依据为：当AHI〈5，为正常睡眠；当5〈AHI〈15,表示存在轻微的睡眠障碍；当15〈AHI〈30,则存在较为严重的睡眠问题；当AHI30，则存在严重的睡眠问题。[0038]本发明基于生物雷达技术以非接触的方式对人体睡眠信号进行了采集，尽量保持了用户的自然睡眠状态，通过雷达信号处理技术提取出有生理意义的睡眠状态信息，包括睡眠阶段分布清醒期，快速眼动期和非快速眼动期）、睡眠暂停通气指数。并且，本发明设备成本较低，便于家庭日常使用。[0039]以上所述仅是本发明的一种应用实例，虽然本发明中各步骤所用方法并不唯一，但基于该方案步骤下的睡眠质量监测体系是完善的。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

权利要求：1.一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法，其特征在于包括下列步骤：第一步，生物雷达发射电磁波照射人体，接收机接收人体胸腔区域的雷达回波，并对接收的雷达回波进行预处理，以去除静止目标回波和背景杂波，提取目标回波；第二步，对目标回波进行微动特征分析，用以区分正常呼吸、病态呼吸以及身体晃动三种状态；第三步，提取睡眠参数值：正常呼吸状态下从目标回波中提取出直流分量和呼吸分量RR，计算出呼吸变异性值RRV;病态呼吸状态下利用加速度峰值变化趋势判定区分呼吸停止以及呼吸不足两种模式，并记录呼吸停止次数NumAp或呼吸不足次数NumHy;身体晃动状态下，在加速度的基础上，计算晃动时长以及晃动程度，晃动程度以晃动产生的加速度最大值表不；第四步，计算睡眠指标，分析人体的睡眠质量健康程度:正常呼吸状态和病态呼吸状态时，呼吸变异性值RRV大于56%，则为清醒期;如果呼吸变异性值RRV处于52%-56%之间，则为快速眼动期REM;如果呼吸变异性值RRV低于52%，则为非快速眼动期；身体晃动状态时，晃动时长1»10秒，处于清醒期，当晃动时长Tm〈10秒，则处于睡眠期，晃动程度Amax高于设定阈值，则为快速眼动期REM期，若晃动程度AmaJg于该设定阈值，则为NREM期。2.根据权利要求1所述的一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法，其特征在于，所述对接收的雷达回波进行预处理的方法为：a利用平均背景相消的方法滤除接收的雷达回波中的静止目标回波和背景杂波，得到杂波抑制后的慢时间-距离像；⑹慢时间-距离像中在一定时间窗内距离维能量最大处即为目标所处位置，提取该时间窗内的一维慢时间信号，即为目标回波。3.根据权利要求2所述的一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法，其特征在于，所述区分正常呼吸、病态呼吸以及身体晃动三种状态的方法为：目标回波信号的幅值强弱变化反映人体胸腔区域的起伏位移变化，目标回波信号的突变反映睡眠过程中的随机晃动，通过对目标回波信号进行分析，采用基于加速度的微动特征判定方法提取回波中的趋势变化以及随机突变，当目标回波加速度平稳维持在第一加速度阀值以下，判定为正常呼吸；当目标回波加速度短时间内突然增大，超过第二加速度阀值，则判定为身体晃动；当加速度先逐渐减小并持续超过10秒，或者突然接近〇并持续超过10秒，则判定为病态呼吸。4.根据权利要求1所述的一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法，其特征在于，所述利用加速度峰值变化趋势判定区分呼吸停止与呼吸不足两种模式的方法是:加速度峰值突然降低了90%以上，且持续时间超过10秒，则为呼吸停止模式;如果加速度峰值突然降低了30%以上，且持续时间超过10秒，则为呼吸不足模式。5.根据权利要求1所述的一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法，其特征在于，所述正常呼吸状态下从目标回波中提取出直流分量和呼吸分量RR的方法是采用快速傅里叶变换谱分析。6.根据权利要求1所述的一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法，其特征在于还包括计算睡眠暂停低通气指数AHI，具体计算公式为:AHI=NumAp+NumHy，其中睡眠暂停低通气指数AHI表示一小时内呼吸停止次数和呼吸不足次数总和，AHI〈5表示睡眠处于正常情况;5〈AHI〈15表示存在轻微睡眠障碍；15〈AHI〈30表示存在较为严重的睡眠问题;AHI30表示存在较为严重的睡眠问题。7.根据权利要求1所述的一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法，其特征在于，所述生物雷达的发射功率对人体无害，且处于国家安全标准范围内。8.根据权利要求1所述的一种基于生物雷达的非接触式睡眠质量监测方法，其特征在于，所述生物雷达放置在人体呼吸特征的有效探测范围内。

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