一種基于4g移動通訊技術的多參數睡眠監測與智能診斷系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本實用新型屬于睡眠監測領域，具體的涉及一種基于4G網絡的多參數睡眠監測 技術，實現對人的腦電、心電、血氧飽和度、肌電、眼動等多參數的實時監測和傳輸、分析。
【背景技術】
[0002] 通過對中國知網上面關于睡眠監測方面的專利，進行檢索，共有專利531項，構成 如下：
[0003] (1)睡眠呼吸監測設備及方法：共有專利264項；
[0004] (2)監測呼吸暫停設備及方法：共有專利133項；
[0005] (3)睡眠障礙：共有專利75項；
[0006] (4)監測打鼾設備及方法：共有專利42項；
[0007] (5)監測睡眠紊亂設備及方法：共有專利20項。
[0008] 由此可見，專利分布以呼吸監測為主，這表明目前產品功能相對單一，無法有效進 行多參數睡眠障礙監測。且目前產品生理參數多為有線傳輸，尚無基于移動通訊技術產品 出現。另外，目前傳統的睡眠分期方式為對整夜睡眠數據進行頻譜分析，尚未有實時睡眠自 動分期技術研究報告及相關產品出現。
[0009] 目前產品和方法缺點：
[0010] 1、采集到的生理信號受外界干擾大，影響測量精度。
[0011] 2、目前儀器均為歐美進口，自動化分析的參數標準是按歐美人特點設定的，本項 目擬建立中國人睡眠生理信號數據庫，為進行大樣本量智能分析算法建立基礎。
[0012] 3、目前儀器自動化診斷準確性較低，本項目擬通過優化的分析診斷算法，提高自 動化診斷準確性，為將來的遠程睡眠診斷提供技術基礎。 【實用新型內容】
[0013] 為克服現有技術中的不足，本實用新型研發了"一種基于4G移動通訊技術的多 參數睡眠監測與智能診斷系統"，該系統可監測病人腦電、心電、血氧飽和度、肌電、眼動、體 溫、口鼻氣流、脈率、脈搏波、呼吸狀態和鼾聲等參數，監測數據采用4G移動通訊技術傳輸 至云端監測與智能診斷系統，實現睡眠監測數據回放與睡眠狀態分析。
[0014]本實用新型開發了一種基于4G移動通訊技術的多參數睡眠監測與智能診斷系 統，其用戶群體為睡眠性呼吸暫停綜合癥、失眠癥及睡眠相關神經退行性疾病的患者，以及 其他需要進行監護的精神異常者、情緒異常者、老人、小孩。該系統可監測被測對象腦電、心 電、血氧飽和度、肌電、眼動、體溫、口鼻氣流、脈率、脈搏波、呼吸狀態和鼾聲等參數，監測數 據采用4G移動通訊技術傳輸至云端監測與智能診斷系統，實現睡眠監測數據回放與睡眠 狀態分析。該系統可在被測對象家中使用，可避免被測對象在不熟悉的環境中出現睡眠困 難問題。系統采用微負荷、低功耗、無線信號傳輸的可穿戴式傳感器采集被測對象的睡眠狀 態相關參數，可大大減輕被測對象的不適與緊張感，以完成可信的監測過程。
[0015] 本實用新型主要內容如下：
[0016] 1、多模態微負荷可穿戴式生理信號傳感器
[0017] 開發微負荷、低功耗的監測腦電、心電、血氧飽和度、肌電、眼動、體溫、口鼻氣流、 脈率、脈搏波、呼吸狀態和鼾聲等參數的可穿戴式生理信號傳感器，傳感器采用藍牙4. 0技 術實現無線通信。
[0018] 2、基于4G的移動醫療通訊模塊
[0019] 本系統的通信模塊主要實現兩項功能：①采用藍牙4. 0技術與可穿戴式睡眠狀態 監測傳感器進行無線通信，控制各傳感器工作并接受其上傳的監測數據；②采用4G移動通 信技術實時傳輸多通道、大數據量的睡眠狀態監測數據至云端監測與智能診斷系統。
[0020] 3、基于多參數生理數據融合的睡眠狀態分析技術
[0021] 根據腦電、心電、血氧飽和度、肌電、眼動、體溫、口鼻氣流、脈率、脈搏波、呼吸狀態 和鼾聲等多種參數，采用基于多小波變換域特征的多模態數據融合算法，綜合評估患者的 睡眠狀態，自動進行睡眠分期。
[0022] 基于本實用新型要解決的上述技術問題和要實現的上述效果，存在若干技術難 點，參見附圖1，以下分別對存在的技術難點進行解析和實現。
[0023] 1、技術難點之一：微負荷傳感器可靠性\準確性技術
[0024] 參考附圖1，對于該技術難點，采用睡眠生理信號監測的動態生理/病理狀態自適 應識別技術、"多電極補償"、"微負荷信號感知補償"、"二次校準"等技術，實現解決目前微 負荷傳感器測量不準、受外界因素影響致誤差較大的問題；采用自適應脈搏波檢測技術 實現通過對脈搏波的強弱及形狀進行智能化的自適應調整，解決了因個體差異導致的測量 不準問題，平均偏差值接近OmmHg，標準偏差值由5.OmmHg降至2.OmmHg，從根本上提高了血 壓測量精準度。
[0025] 2、技術難點之二：微弱生理信號監測技術
[0026] 參考附圖1，對于該技術難點，針對系統分布式數據傳輸需求，研發了基于4G網 絡、WiFi網絡的傳感器-網絡數據接口技術、智能傳感醫療終端的自適應匹配連接技術、 數據安全性可靠性傳輸與驗證技術，從而建立安全、可靠的多模態睡眠生理信息傳輸網絡； 采用動態數據歸一化技術解決生理數據尺度不統一問題；采用時-頻混疊信號的幾何特征 濾波算法，有效濾除生理參數檢測的噪聲和干擾，在時域中設定特定的非線性濾波器的方 法-幾何特征濾波方法，利用人工神經網絡作為非線性濾波器，省去了通常對于濾波器頻 率特性的設計和優化過程，只需對人工神經網絡的權系數進行訓練，對于訓練方法沒有限 制，結合BP算法，有效濾除生理參數檢測的噪聲和干擾。
[0027] 3、技術難點之三：多模態數據融合智能分析技術
[0028] 參考附圖1，對于該技術難點，采用基于小波變換域信號特征分析與分類、非平穩 信號動態分析、多模態數據融合、數據挖掘與預測等信號處理技術，利用睡眠生理參數監 測，對疲勞、心功能、腦功能等機體健康狀態做出評估，預測睡眠性呼吸暫停綜合癥、失眠癥 及睡眠相關神經退行性疾病惡性事件的發生；結合數據庫模式自動匹配算法，利用樸素貝 葉斯分類方法對病患進行分類；通過新的相似評估模型獲取最終匹配結果，實現系統自動 診斷評估報告功能。
[0029] 與現有技術相比，本實用新型具有以下有益效果：
[0030] 1、本實用新型基于4G移動醫療通訊技術進行多參數的睡眠監測，可以解決國內 現有睡眠監測儀監測參數的單一性及有線通訊的不便性，并將睡眠監測由傳統的醫院監測 轉變為適合家用的多參數睡眠障礙監測，減輕了被監測者的心理及生理負擔，具有巨大的 診斷意義和市場價值。
[0031] 2、本實用新型能夠攻克制約我國多參數無線睡眠監測的治療技術和設備發展的 多項關鍵技術：多模態微負荷可穿戴式生理信號傳感器的設計及制作技術；超低功耗大數 據量睡眠監測數據無線傳輸技術；集成人體健康的多項重要生理參數監測技術；突發惡性 事件的預測算法。最終形成具有自主知識產權的高性能的微負荷睡眠監測與智能診斷系統 儀器研發及量產能力，對于推動我國睡眠監測診斷水平的提升具有促進意義。
[0032] 上述說明僅是本實用新型技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本實用新型的技 術手段，并可依照說明書的內容予以實施，以下以本實用新型的較佳實施例并配合附圖詳 細說明如后。本實用新型的【具體實施方式】由以下實施例及其附圖詳細給出。本實用新型多 處僅僅對做出改進的部分進行描述，而其他未說明部分可以借助本領域的現有技術實現， 亦即未說明