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呼吸频率与呼吸节律(吸气相和呼气相)是重要的呼吸生理参数。在呼吸康复训练中,呼吸频率和呼吸节律的实时反馈,可有效监测人体呼吸情况,指导呼吸康复训练。当前,呼吸生理参数的监测主要有呼吸气流法和胸阻抗法等两种常用手段,但是这两种反馈手段主要缺点为监测成本比较高,监测时病人不舒适、穿戴不方便。光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)是一种临床上广泛应用的非侵入技术,PPG采用便利和舒适的方式采集信号。在PPG探头中,穿过人体组织的光信号变化不仅蕴含心率、血氧信息,还包含呼吸控制的血液容积变化,因此从PPG信号中可以提取呼吸生理参数。为了提取到较好的呼吸生理参数,本论文设计了面向呼吸生理参数提取的PPG信号采集硬件,采集到保留低频成分的PPG信号,满足呼吸康复训练等领域的呼吸生理参数提取要求。为了方便保留实验时的PPG数据,实时提取呼吸频率和呼吸节律,本文设计和实现了面向呼吸提取的PPG信号接收和呼吸频率、呼吸节律提取软件,软件功能包括从PPG信号提取呼吸频率、呼吸节律,数据保存和显示。本论文利用小波和PPG信号中的呼吸生理影响从PPG信号中提取呼吸频率和呼吸节律。在呼吸频率的提取中,采用与原信号相似性大小的方法选择母小波,以提高PPG信号中小波估计呼吸频率的准确度。在呼吸节律的提取中,利用呼吸对PPG信号的频率影响(respiratory-induced frequency variation,RIFV)、幅度影响(respiratory-induced intensity variation,RIIV)和振幅影响(respiratory-induced amplitude variation,RIAV)等三种呼吸影响提取呼吸节律。为了评价呼吸节律的准确性,提出一种利用呼吸气相的相同时间分布与参考呼吸气相时间分布的比值的评价方法,通过这种方法对呼吸节律进行准确性评价。本论文提出与原信号的相似性混合母小波的算法估计呼吸频率,在提取呼吸频率的误差分析中,本文提出算法与其他母小波比,误差结果(均方根归一化误差和Bland-Altman图)最低;本论文提出的呼吸节律评价方法的结果发现,在利用PPG信号中不同呼吸影响估计的呼吸节律中,基于三种影响直接平均法和RIIV获得的呼吸节律误差值最低。本论文创新点为应用与原信号的相似性混合母小波从PPG信号中提取呼吸频率,提高了准确性;提出了一种呼吸节律评价方法,方法利用呼吸气相的相同时间分布与参考呼吸气相时间分布的比值描述准确性,评价方法较好地完成了呼吸节律(吸气相和呼气相)的准确性评价。