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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：本发明属于医疗睡眠监测领域，提出了一种非接触式的睡眠呼吸暂停检测方法及装置，首先通过麦克风阵列检测用户打鼾事件，排除占据了用户睡眠时的大部分时间段的不可能发生呼吸暂停事件时间段，有效提高检测效率和复杂度。接下来在可能发生呼吸暂停事件的时间段中，通过WiFi设备获取细粒度CSI相位差信息，并对相位差数据进行预处理及特征提取，通过特征提取后的子载波估计睡眠姿势。最后根据提取后的敏感特征，计算两次呼吸运动之间的时间间隔，与正常呼吸间隔做对比，完成用户睡眠呼吸暂停检测。从而实现在未接触用户的情况下，提供细粒度的高精度人体睡眠生理信息，实现低成本高效率的呼吸暂停检测，为临床诊断提供初步筛查的依据。

主权项：1.一种非接触式的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，包括步骤如下：1检测用户打鼾事件，麦克风阵列检测打鼾事件具体如下：1.1麦克风阵列捕获声音信号；1.2对捕获的声音信号通过低通滤波器滤波；1.3剔除非呼吸暂停事件：记录一个打鼾事件时间段、两次打鼾事件之间间隔时间小于预定时间长度的时间段，记为不可能发生呼吸暂停事件的时间段；2检测用户呼吸运动停止事件：通过具有发射WiFi信号功能的设备发出的CSI数据，完成CSI数据记录和各项参数的分析，包括整晚翻身次数、某一次呼吸暂停时长、两次呼吸暂停之间的间隔、呼吸速率bpm；2.1获取满足呼吸速率检测要求的细粒度CSI相位差；计算麦克风阵列中子载波i上每两根天线的CSI相位差；Δθi＝Δ∠Hfi+Δβ+ΔZi其中，Δ∠Hfi为真实的天线相位差，Δβ为初始的相位偏移差常数，ΔZi为测量噪声差；2.2对所获的CSI相位差进行预处理；2.2.1异常点去除；选择Hampel标识符追踪并剔除检测胸部运动时的异常点；任何落在闭区间内的点[μ-γ*σ，μ+γ*σ]为离群值，其中μ和σ分别为相位差数据序列的中位数和中位数绝对偏差；γ为实数；2.2.2局部去均值；对于单个采样点，通过减去采样点附近局部滑动窗口内的相位差数据均值，去除数据中直流成分和信号突变部分；2.2.3小波降噪；通过高频和低频两个滤波器将通过2.2.1和2.2.2步骤处理后的CSI相位差数据信息分成两部分；连续滤波分解，至高频只包含单个样本为止；2.3根据预处理后的数据做特征提取；对于识别呼吸暂停事件，同一天线上不同子载波的相位差数据信号对此事件的识别敏感度不同；对步骤2.2处理后的数据进行绝对中位差计算，通过识别阈值法筛选子载波，进行呼吸运动停止的参数计算；2.4通过特征提取后的子载波检测睡眠姿势；利用多对收发设备，判断患者左侧卧、右侧卧以及平躺3种睡眠姿势；2.5结合睡眠姿势完成用户呼吸运动停止的参数计算，除去步骤1的不可能发生呼吸暂停事件的时间段，对剩余有效时间段进行呼吸暂停事件检测；根据所获相位差数据不同峰值间的时间间隔，获得两次呼吸运动间的时间差，统计时间差超过设定数值的次数，次数大于设定阈值判定为疑似呼吸暂停事件；计算每分钟的呼吸速率，对于某一子载波i,其中每个峰值Ti＝[t1,t2,···,tp]，tp为每两个峰值之间的采样点个数，公式如下：bpmi＝60*fsamplemedianTi其中，fsample为真实采样频率，medianTi为峰值间采样点个数的中位数；对不同呼吸速率峰值之间做中位数计算，得出bpm；接着对筛选的多个子载波做重复操作，计算出目标用户呼吸速率平均值bpmave。

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