基于共振峰的OSAHS筛查

论文摘要

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症是一种发病率很高的睡眠呼吸紊乱性疾病,睡眠期间的频繁呼吸暂停和低通气使得患者更容易引发心血管疾病、高血压、肾脏疾病等其他生命器官并发症,甚至发生猝死。多导睡眠监测被公认为是诊断睡眠呼吸障碍疾病的“金标准”,但是由于多导睡眠监测设备有限、检测费用昂贵、监测过程不舒适等缺点导致大部分打鼾者得不到及时的诊断。目前迫切需要找到一种便携的、舒适的、低费用的、可用于大量人群的筛查方法来减轻多导睡眠监测的负荷。本文研究方法是利用鼾声信号的共振峰参数来实现阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症的筛查。首先利用数字语音信号处理的方法对鼾声信号进行预处理,利用一种改进的基于短时能量的方法检测出所有的鼾声段语音；利用线性预测技术估计产生鼾声的上气道模型参数,并利用求根方法计算出鼾声段的第一共振峰频率。目前已有方法使用统一固定的共振峰阈值来区分正常鼾声段和不正常鼾声段,但是每个人的上气道生理结构是不同的,即存在个体差异,现有的固定共振峰门限值筛查方法受个体差异的影响存在筛查率不高的缺陷；本文方法提出了一种不受个体差异影响的个体化阈值,利用K均值聚类算法将打鼾者一整晚鼾声段的第一共振峰频率分为两类,并将较小的聚类中心(正常鼾声对应的第一共振峰频率)视为该打鼾者的基准频率,根据基准频率与不正常鼾声第一共振峰频率的关系得到个体化阈值。本文提出阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症筛查方法的依据为：首先,如果第一共振峰频率值高于个体化阈值,就认为是不正常鼾声段的第一共振峰频率；如果不正常鼾声段的持续时间大于0.3s,则认为鼾声段是不正常鼾声段；其次,模拟多导睡眠监测的呼吸暂停—低通气指数(AHI),即统计一小时内不正常鼾声段的个数,根据多导睡眠监测的标准,如果AHI高于5次/时,则就初步认为该打鼾者是阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合症患者,否则认为是单纯的打鼾者。本文筛查方法的灵敏度和特异度分别是93.3%和91.67%,满足临床医学上筛查疾病的要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文研究内容与结构安排
• 2 基于共振峰实现OSAHS筛查的理论
• 2.1 语音信号和鼾声信号
• 2.1.1 语音信号的产生机理
• 2.1.2 鼾声信号的产生机理
• 2.2 OSAHS的发病机理
• 2.3 基于共振峰实现OSAHS筛查的机理
• 2.3.1 共振峰概述
• 2.3.2 OSAHS打鼾者与习惯性打鼾者的区别
• 2.4 本章小结
• 3 鼾声信号的处理
• 3.1 鼾声信号的预处理
• 3.1.1 鼾声信号的分帧
• 3.1.2 窗函数的确定
• 3.1.3 滤波
• 3.2 鼾声段检测
• 3.3 鼾声信号的线性预测技术
• 3.3.1 LPC分析的基本原理
• 3.3.2 线性预测系数的求解
• 3.4 共振峰估计
• 3.5 本章小结
• 4 个体化阈值的确定
• 4.1 现有基于共振峰筛查OSAHS的方法
• 4.2 个体化阈值的确定
• 4.2.1 K均值聚类算法
• 4.2.2 个体化阈值的确定
• 4.3 本章小结
• 5 OSAHS初步筛查
• 5.1 基于聚类中心距离的OSAHS筛查
• 5.1.1 聚类中心距离的筛查标准
• 5.1.2 聚类中心距离的筛查结果
• 5.2 基于固定共振峰阈值的OSAHS筛查
• 5.2.1 固定阈值的筛查标准
• 5.2.2 固定阈值的筛查结果
• 5.3 基于个体化阈值的OSAHS筛查
• 5.3.1 个体化阈值的筛查标准
• 5.3.2 个体化阈值的筛查结果
• 5.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢