睡眠状态下人体生理信号的监测
人体生理信号识别与监测的实验方法和意义
人体生理信号识别与监测的实验方法和意义人体生理信号识别与监测是一项重要的研究领域，它可以帮助医学界更好地了解人体的生理状态，并在健康管理、疾病诊断与治疗等方面发挥重要作用。
本文将介绍人体生理信号识别与监测的实验方法以及其意义。
一、实验方法：1. 信号采集：采集人体生理信号是人体生理信号识别与监测的关键步骤。
常用的信号采集方法有心电图采集、血压采集、体温采集、脑电图采集等。
其中，心电图采集是目前应用较为广泛的一种方法，可以通过电极粘贴在胸部获得心脏的电活动信号。
血压采集则是使用一种袖带将压力传感器与被测者的上臂相连接，实时监测血压的变化。
体温采集可以通过体温计等仪器实时测量被测者的体温。
脑电图采集则是通过将电极放置于被测者头皮表面，记录脑电信号的变化。
2. 信号处理：信号采集后，需要对信号进行处理，以提取有效的生理信息。
信号处理的方法有很多，常用的有滤波、放大、特征提取等方法。
例如，可以使用带通滤波器来去除噪音，并提取出感兴趣的频段。
放大技术可以将信号放大，以增加信号的清晰度。
特征提取则是通过一些数学方法，将信号转换为一组特征向量，用于后续的生理状态分类和分析。
3. 信号分类与分析：经过信号处理后，需要对信号进行分类与分析。
信号分类指的是根据信号的特征向量将其归类为不同的生理状态，例如心脏窦性心律和心房颤动之间的分类。
信号分析则是对信号进行更深入的研究，例如通过信号的时频分析，了解信号的时域和频域特性。
这些分类与分析的结果可以为医生提供有价值的信息，帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。
二、意义：1. 健康管理：人体生理信号识别与监测可以帮助个人监测自己的生理状态，从而进行健康管理。
例如，通过定期测量心率和血压，可以及时发现异常情况，并采取相应的措施进行干预。
这对于预防心血管疾病等慢性病的发生具有重要意义。
2. 疾病诊断与治疗：人体生理信号识别与监测可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，心电图信号的监测可以帮助医生判断心脏是否存在异常，脑电图信号的监测可以帮助医生诊断脑电活动异常等。
基于雷达技术的人体生理信号检测与监测
基于雷达技术的人体生理信号检测与监测雷达技术是一种非常先进的电子技术，在人体生理信号检测与监测方面有着广泛应用。
雷达技术可以通过探测被测物体发射出的电磁波来确定物体的位置以及运动状态，并且还可以精确测量物体的距离和速度等参数。
在人体生理信号检测与监测方面，雷达技术可以用来测量呼吸和心率等生理参数，为医疗保健、智能家居、安防等领域提供了便利和解决方案。
雷达技术在人体生理信号检测与监测方面的应用，主要是依靠雷达扫描被测物体，获取其反射回来的电磁信号，并对其进行分析和处理。
这种方法可以消除传统传感器的触碰式测试和电磁干扰等问题，并且还可以在多个通道同时进行测量，提高测试的灵敏度和准确度。
因此，基于雷达技术的人体生理信号检测与监测显得越来越重要。
例如，在医疗保健领域，基于雷达技术的生理信号检测和监测可以有效的解决一些问题。
例如，对于呼吸方面的测量，可以实时监测呼吸的深度、频率等参数，帮助医生迅速的发现呼吸系统的问题；对于心率方面的测量，可以实时监测心电信号，帮助医生了解病人的心脏健康状态，提高治疗的准确性。
此外，还可以将生理参数实时传输到互联网等远程监护系统中，方便患者和医生进行数据的共享和交流。
总之，基于雷达技术的生理信号检测和监测，可以为医疗保健提供更加人性化和便捷的服务。
除此之外，在智能家居领域，基于雷达技术的人体生理信号检测和监测也可以为人们的生活带来更多便利。
例如，当人们在房间内进入睡眠状态时，基于雷达技术的系统可以自动的检测到人的呼吸和心率等生理参数，通过智能家居系统调整房间的温度、声音等参数，创造出更加舒适的环境。
此外，对于老人和病人来说，基于雷达技术的无接触式生理监测技术，可以更好保障他们的健康与安全。
从安防角度出发，基于雷达技术的人体生理信号检测与监测也有着广泛的应用。
基于雷达技术的人体监测技术，不仅可以检测到室内的人的位置和姿态，还可以对人的运动方向，运动状态进行识别。
尽管基于雷达技术的人体生理信号检测与监测技术是一项现代化的技术，但它在安全保障方面的作用显而易见。
睡眠仪原理
睡眠仪原理睡眠仪是一种用于监测和记录人体睡眠状态的设备，它可以通过各种生理信号来分析人体的睡眠状况，帮助人们了解自己的睡眠质量，并及时发现和解决睡眠问题。
那么，睡眠仪的原理是什么呢？首先，睡眠仪通过生理信号来监测睡眠状态。
它通常会使用多种传感器来监测心率、呼吸、脑电图等生理信号，这些信号可以反映出人体在睡眠过程中的各种变化。
通过对这些信号的采集和分析，睡眠仪可以准确地记录人体在不同睡眠阶段的状态，包括清醒期、浅睡期和深睡期等。
其次，睡眠仪可以通过数据分析来评估睡眠质量。
它会将采集到的生理信号转化为数字信号，并通过算法对这些数据进行处理和分析，从而得出一个客观的睡眠评估结果。
通过这种方式，人们可以清晰地了解自己的睡眠质量如何，是否存在睡眠障碍或睡眠呼吸暂停等问题。
另外，睡眠仪还可以通过实时监测来提醒人们注意睡眠健康。
一些先进的睡眠仪可以与智能手机或其他设备连接，实时地将睡眠数据传输到手机上，并通过App 提醒用户注意睡眠时间、睡眠环境和睡眠姿势等方面的问题，帮助用户改善睡眠习惯，提高睡眠质量。
此外，睡眠仪的原理还包括对睡眠环境的监测。
除了监测人体的生理信号外，一些睡眠仪还可以监测睡眠环境的温度、湿度、光线等因素，这些因素都会对睡眠质量产生影响。
通过对睡眠环境的监测，睡眠仪可以帮助人们找到最适合自己的睡眠环境，提高睡眠的舒适度和质量。
总的来说，睡眠仪的原理是通过监测和分析人体的生理信号，评估睡眠质量，提醒人们注意睡眠健康，并监测睡眠环境，从而帮助人们改善睡眠质量，保持身心健康。
睡眠仪的出现为人们的睡眠健康提供了新的方式和手段，对于现代人来说，它具有着重要的意义和价值。
希望通过睡眠仪的应用，更多的人能够拥有健康的睡眠，远离睡眠问题的困扰。
人体生理信号的采集与分析
人体生理信号的采集与分析人体生理信号的采集与分析是一项重要的研究领域，它对于理解人体健康状况、疾病诊断和康复治疗等方面具有重要意义。
本文将介绍人体生理信号的常见采集方法和分析技术，并探讨其在医学临床、生物医学研究和健康监测等方面的应用。
人体生理信号是指人体在正常生理状态下产生的各种信号，例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）、皮肤电活动（EDA）、眼动信号（EOG）等。
这些信号可以通过传感器采集到，并通过适当的信号处理和分析技术进行解读。
信号采集的过程中需要考虑到信号的质量和准确性，以保证后续的分析结果的可靠性。
人体生理信号的采集方法多种多样，常见的包括非侵入性和侵入性两种方式。
非侵入性采集方法主要通过传感器放置在皮肤表面或者穿戴设备上进行采集。
例如，心电图信号可以通过将电极放置在胸部采集，脑电图信号可以通过在头皮上放置电极阵列进行采集。
这些方法具有无创伤、方便易用等优点，但对于某些信号的采集效果可能不如侵入性方法。
侵入性采集方法是将传感器直接插入到体内，以获取更加准确、直接的信号。
例如，在进行心血管手术时，可以将心脏起搏器植入患者体内，实时采集心电图信号。
这种方法的优点是信号质量较高，但由于需要进行手术或者穿刺等侵入操作，因此需要严格的医学操作和监测。
对采集到的生理信号进行分析是理解人体健康状况和疾病诊断的重要手段。
常见的分析技术包括时间域分析、频域分析、小波变换和机器学习等。
时间域分析是分析信号的时域特征，例如信号的平均值、方差、时域均值等。
频域分析则是分析信号在频率域内的特征，例如信号的频谱密度、功率谱等。
小波变换可以用于分析信号的时频特征，能够较好地表示信号的时变性。
机器学习是一种通过训练模型并将其应用于信号分类和预测的方法，能够自动学习信号的特征，并进行自动识别和分类。
利用人体生理信号的采集与分析技术，可以应用于多个领域。
在医学临床方面，它可以用于疾病的诊断和监测。
例如，心电图信号可以用于心脏病的诊断和监测，脑电图信号可以用于癫痫的诊断等。
人体生理信号检测与分析
人体生理信号检测与分析随着现代科技的不断发展，人们对于健康的重视程度也越来越高。
在这个时代，人体生理信号检测与分析技术的发展已经让我们的生活质量得到了极大提高。
一、人体生理信号的分类人体生理信号是指人体内部所产生的用来表达身体状态、生理功能以及疾病信息的各种信息。
大致可以分为以下几类：1. 心电信号：人的心脏在跳动的时候会产生电信号，这些信号被称为心电信号。
心电信号的特征可以帮助医生诊断心脏疾病。
2. 脑电信号：脑电信号是人脑神经元发生电活动而产生的信号，测量脑电信号可以用于判断神经系统的健康状况和疾病，同时也可以作为某些心理学研究的指标。
3. 血氧信号：血氧信号是通过人体的血液中的氧合和去氧血红蛋白的吸收差异来测量的，用于监测人体的血氧水平。
4. 血压信号：血压信号体现了心血管系统的正常情况，其中高血压和低血压为常见的血压异常情况。
二、人体生理信号的检测与分析随着科技的进步，可以使用一些设备来检测和分析人体生理信号。
常见设备包括心电图检测仪、脑电图检测仪、脉搏波检测仪等。
在生理信号的测量过程中，为了保证信号的准确，需要按照一些操作规范。
例如，在测量心电信号时，需要安排好电极的位置以及保持身体状态相对平静；在测量脑电信号时，需要将头部固定住以保持信号的固定性等。
分析手段方面，目前人体生理信号的分析大多依靠计算机技术。
利用计算机的数值分析功能，人们可以将生理信号进行数字化处理，进行基本特征的提取，比如振幅、频率。
有时候通过对不同时间段的生理信号的统计和分析，可以发现一些与疾病相关的信息，为医生提供诊断依据。
三、人体生理信号的临床应用人体生理信号检测与分析技术不仅仅是一种研究手段，它还经常应用于临床诊断和治疗。
临床上常见的应用包括：1. 心电图检测用于诊断心脏疾病心电图可以检测心脏内的电信号，识别心脏的跳动规律和电信号变化，从而诊断出心脏疾病。
2. 脑电图检测用于神经科学研究脑电图技术可以记录脑内神经元的电活动，从而帮助神经科学家了解大脑的工作机制。
睡眠检测原理
睡眠检测原理
睡眠检测原理是通过监测人体的生理指标来判断睡眠的质量和状态。
通常使用的方法包括以下几种。
1. 脑电图（EEG）：通过在头部放置电极来记录大脑活动的电信号。
EEG可以分析不同频率的脑电波，如α波、β波、θ波、δ波等，从而确定睡眠的阶段和睡眠深浅。
2. 眼动仪（EOG）：眼动仪可以记录眼球运动的轨迹。
在
REM睡眠（快速眼动睡眠）时，眼球会快速、有规律地运动。
通过检测眼动，可以推断出睡眠的特定阶段。
3. 心电图（ECG）：心电图可以监测心脏的电活动。
通过分析心率的变化，可以知道人体是否处于睡眠状态。
4. 呼吸监测：可以通过呼吸腹带、胸带等设备来监测呼吸的频率和节奏。
在睡眠时，呼吸通常会变得更加平稳和有规律。
5. 运动监测：可以使用加速度计或运动传感器等设备来监测人体的运动。
在睡眠时，肌肉活动减少，因此可以通过监测运动来判断是否处于睡眠状态。
综合以上各种方法的数据，结合睡眠的特征和模型，可以准确地判断出睡眠的质量和类型（如清醒、浅睡眠、深度睡眠、REM睡眠等）。
这些信息对于评估睡眠障碍、研究睡眠相关
的疾病以及改善睡眠质量具有重要意义。
生理信号的检测和分析技术
生理信号的检测和分析技术随着生活水平的提升和医疗技术的不断发展，人们对于健康问题的重视程度也日益加深，生理信号的检测和分析技术因此变得愈加重要。
生理信号是指与人体内部有关的各种信息，例如脉搏、呼吸、体温、心电图等，在医疗、健康管理、个人体检、健身等领域都有广泛应用。
一、生理信号检测的技术方法生理信号的检测方法因信号种类不同而有所不同。
一般来说，检测生理信号的技术方法可以分为以下几种：1. 传感器技术传感器技术是最常见的检测生理信号的方法。
通过在人体外部或内部放置传感器，可以捕获不同类型的生理信号，如心率、血氧、体温、呼吸等。
传感器的种类和形式也比较多，例如红外线传感器、心电图传感器、血糖传感器等。
2. 无线技术随着科技的不断进步，无线技术也被越来越多地应用于生理信号检测中。
通过内部植入或外部佩戴设备，可以实现无线检测，无需通过有线接口进行数据传输，十分方便。
例如无线心电图仪、无线血压计等。
3. 计算机视觉技术计算机视觉技术可以通过图像分析、模式识别等方式对生理信号进行分析。
例如将体表温度分析为疾病的诊断，对于病人的诊断、患者的生产状况等实现更加全面、便捷的检测。
二、生理信号分析的技术方法在生理信号检测之后，如何分析和处理这些信号，以获取有效的信息对于疾病预防、诊断、治疗等非常重要。
以下是一些常用的技术方法：1. 信号处理技术生理信号的处理技术可以提高信号质量、减少噪声干扰、提取有用特征等，以达到更高的信号分析精度。
常见的信号处理技术包括滤波、去抖动、时频分析等。
2. 机器学习技术机器学习技术可以通过人工智能、算法分析等方式对生理信号进行更加深入的分析。
例如能够对心率、血压等生理信号进行预测，对疾病的预防、诊断、治疗起到非常重要的作用。
3. 统计分析技术统计分析技术充分利用生理信号中的各种统计特征，并根据其历史数据对信号进行分析，预测未来趋势。
例如对心电图信号进行时间和频率分析，对未来的心脏病风险进行预测。
睡眠监测的原理
睡眠监测的原理
睡眠监测是一种通过科学手段来监测人体睡眠状态的技术，它可以帮助人们了
解自己的睡眠质量，及时发现睡眠问题，并进行有效的调整和改善。
睡眠监测的原理主要包括以下几个方面：
1. 生理信号采集。
睡眠监测的第一步是采集生理信号，包括脑电图（EEG）、眼动图（EOG）、
肌电图（EMG）等。
这些信号可以反映出人体在睡眠过程中的脑部活动、眼球运
动和肌肉活动情况，是评估睡眠质量的重要依据。
2. 数据处理和分析。
采集到的生理信号需要经过数据处理和分析，将原始信号转化为可供分析的数据。
通过对这些数据的处理和分析，可以得出睡眠的各个阶段和周期，包括清醒期、浅睡期、深睡期和快速眼动期（REM期）等。
同时，还可以评估睡眠的持续时间、睡眠效率和睡眠结构等指标。
3. 睡眠环境监测。
除了采集生理信号，睡眠监测还需要监测睡眠环境，包括室内温度、湿度、光
线等因素。
这些环境因素对睡眠质量有一定影响，通过监测和分析这些因素，可以帮助人们改善睡眠环境，提高睡眠质量。
4. 数据综合和评估。
最后，睡眠监测将采集到的生理信号和环境数据进行综合分析和评估，得出睡
眠质量的综合评价。
通过对睡眠质量的评估，可以发现睡眠问题，比如失眠、睡眠呼吸暂停等，为个体提供相应的睡眠改善建议。
总的来说，睡眠监测的原理是通过采集生理信号和监测睡眠环境，经过数据处理、分析和综合评估，来评估睡眠质量，发现睡眠问题，并提供相应的改善建议。
这项技术的发展，为人们了解和改善睡眠质量提供了科学手段，对促进健康、提高生活质量具有重要意义。
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睡眠状态下人体生理信号的监测睡眠状态下人体生理信号的监测326·医学信息 2004 年 6 月第 17 卷第 6 期医学信号处理● 睡眠状态下人体生理信号的监测徐现通 ( 第一军医大学生物医学工程系, 广东广州510515) 摘要: 监测睡眠中的一些生理参数不仅可以使我们评估睡眠的质量, 而且能够对某些疾病提供有力的诊断依据.本文介绍了睡眠状态下人体生理信号蕴含的信息, 以及近年来睡眠监测中用到的一些人体生理信号的监测方法及仪器, 并对睡眠监测中人体生理信号的检测与处理方法作了进一步的研究. 关键词: 睡眠; 监测; 人体生理信号; 睡眠呼吸暂停睡眠障碍是许多疾病形成和发展的重要因素, 睡眠的质量问题不仅可能引起人体各种生理功能的低下, 而且还会导致一系列周身性病变 [1- 3 ]: 心血管系统疾病,神经系统疾病, 内分泌代谢紊乱,肾脏功能损害.如何能有效监测病人的睡眠状况, 为病人疾病的早期诊断提供依据, 已引起人们的重视. 从医学心理学角度讲, 睡眠障碍的产生可能是由于繁多的社会信息刺激, 人的交感神经长期兴奋引起了身体亢奋, 配合失调, 从而形成了"亚健康"的病理基础 .显而易见, [1 ] 人体生理信号蕴含的信息: 111 睡眠结构分析 112 呼吸事件分析对睡眠的结构和进程的了解,是利用多道睡眠检测仪记录多道睡眠图来完成的.通常应包括两道脑电图(EEG ) ,两道眼动图 (EO G ) ,一道颌肌电图 (EM G ) 等.有时还应包括体动,腿动,体位等信号.睡眠结构一般划分为六期 [2 ]: 觉醒期, R EM 睡眠- 1 期, R EM 睡眠- 2 期, R EM 睡眠 N N N - 3 期,N R EM 睡眠- 4 期, R EM 期. 对睡眠结构的分析, 则应包括以下内容: ①睡眠潜伏期; ②觉醒次数和时间; ③ 总睡眠时间; ④觉醒比; ⑤睡眠效率; ⑥睡眠维持率; ⑦ 内容包括: a 1R EM N R EM 各期的比例; ⑧R EM 睡眠的分析. 呼吸事件. 113 睡眠障碍引起的并发症"亚健康" 是介于健康和非健康之间的一种身体的灰色状态, 是指机体虽无明显疾病, 却呈现出活力下降, 适应性呈不同程度减退的一种生理状态, 即健康和达到疾病诊断标准之间的一类生理功能低下状态.亚健康常见病症: 持续过张的心身应激; 慢性疲劳综合症; 部分抑郁症; 睡眠呼吸暂停 ( SA S) 等.其中, 阻塞性睡眠呼吸暂停是心血管疾病一个独立的危险因素, 是一种常见且日益受到重视的睡眠障碍疾患. 其临床表现为睡眠时打鼾, 反复发作的呼吸浅慢或暂停, 经常性呼吸暂停且时间在 10s 以上,频度超过每小时睡眠时间 5 次 [2,3 ]. 医学的任务首先是检测出亚健康状态, 概略确定出生理功能低下的程度, 然后使其恢复到健康状态.那么, 究竟哪些人体生理信号里包含着健康状态的信息, 如何把它提取出来? 再则是能否从医学工程角度为"亚健康"者提供某种具备"恢复健康状态"能力的仪器设备? 研究表明自主神经功能状态的检测和评价将是达到这一目的必经之路 .因为精 [1 ] 神应激下首当其冲的是自主神经反应.持续应激必定会造成自主神经功能状态的低下. 1 人体生理信号蕴含的信息睡眠障碍疾病的诊断一般分临床症状判断, 体征检查, 并发症检查, 实验室检查及睡眠诊断仪的检测等几部分完成.其中睡眠呼吸监护仪的检测往往是必需的并能提供直接客观的诊断依据.它提供的指标一般包括: 脑电,眼动,肌电,气流,胸腹运动,鼾声,心电,血氧,体位等.这种方法至今仍是最可靠,全面的分析方法.国际上称之为睡眠呼吸障碍诊断的 "金标准" . 其原因主要是通过它获得的信息 [3 ] 全面, 客观性好. 1995-2006 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved. 睡眠潜伏期; b 1R EM 睡眠次数; c1R EM 睡眠时间 (R T ) 和百分比; d 1R EM 活动度 (RA ) ; e 1R EM 强度 (R I) ; f 1R EM 密度 (RD ) . 呼吸事件分析的中心任务是识别和记录睡眠期呼吸的低通气或呼吸暂停.对睡眠呼吸进行监测的指标包括: 鼻气吸事件的分析如下[2 ]: ①呼吸事件的持续时间; ②呼吸事件吸暂停低通气指数; ③血氧饱和度水平; ④伴有觉醒反映的流,胸腹呼吸运动,鼾声,血样饱和度,隔肌电图.有关呼的分类, 内容包括: a 1 睡眠呼吸暂停; b 1 睡眠低通气; c1 呼谢障碍[1- 3 ]. 电图, 动脉血压, 血液动力学等. 2 人体生理信号监测的方法211 按监测方式划分睡眠呼吸暂停综合征引起长期睡眠低氧血症和高碳酸血症, 可随病程延长, 成为持续性改变, 并继发病理生理改变, 从而引起全身各系统的并发症, 如心血管系统疾病,神经系统疾病,呼吸系统疾病,消化系统及泌尿系统疾病和代由睡眠呼吸暂停综合症 (SA S ) 直接和间接引起的有关生理系统变化的信息主要有脑电图, 睡眠结构, 心率变异, 心根据不同患者的需要, 人体生理信号监测的方法也多种多样, 按监测方式划分为: 21111 多道睡眠图 (PSG ) 经典的多导睡眠图 (PSG ) 均●医学信号处理医学信息 2004 年6 月第 17 卷第 6 期·327 以计算机为核心平台, 其基本指标包括: 脑电,眼动,肌电, 气流,胸腹运动,鼾声,心电,血氧,体位等.也可根据需要增加一些其它指标, 如手动,腿动,CO 2 浓度,食道压力 PH, 上气道阻力及通气量等 [2, 3 ] 成了很多 L abV IEW 开发环境中的动态连接库, 其采样率高,传输速度快, 非常适合医学随机信号的检测与处理.为此, 我们采用虚拟仪器的方法, 建立了一种新的人体生理信号采集,显示和分析系统, 使传统的睡眠监护系统成为一个智能化的人体生理信号采集分析系统 [1, 9, 10 ]. 一个由 PC DAQ 插卡式虚拟仪器组成的人体生理信号检测系统如图所 . 21112 微动灵敏床垫 1995 年北京空军医学研究所的航空医学专家设计了微动灵敏床垫, 测量人体心搏和呼吸对气床垫的压力变化来测量 BCG, 呼吸, 心率和翻身等体动信号, 整每次心跳的心动周期.利用该床垫不仅可以进行睡眠时心率眠呼吸暂停综合症. 示.该测量系统由两部分组成: 传感器及调理电路和虚拟仪器硬件平台. 个床垫分为四个区分别测量,互相校正信号, 能准确的测量变异性的分析和自主神经功能的评定, 而且可以辅助诊断睡 21113 非接触式检测方法电磁波照射人体后, 其反射波中必然加载有人体的生理信息, 人体微动与回波幅度,相位起人体表面微动.发射信号与接收信号混频后得到一反应了等之间具有相关性,而人体生理运动 ( 如心跳,呼吸) 会引目标距离和人体生命特征的调相信号. 对该信号进行滤波, 检波, 转换, 数字信号分析等处理, 可以得到人体的生命 AD 信息. 21114 远程家庭医疗监护网网络系统采用普遍使用的电话和个人计算机作基础, 以家中近距离遥测技术,远距离电图基于 PC - DAQ 的虚拟仪器测试系统的结构 312 人体生理信号的处理话通讯网为技术平台, 形成以心电,血压等重要生理参数为院的监护和急救处理,病情分析,统计,病理管理等多项医疗功能. 212 按监测的内容划分主的监护网系统, 实现众多病人在家中就能及时得到中心医生物医学信号是一种相当复杂的信号, 其主要特点是随机性和噪声背景比较大, 而且个体差异比较大, 病理的,变异的生理信号时常发生. 信号的统计特性不仅随时间而变, 而且还是非先验的.因此, 要开发一台先进适用的医学仪器必须有好的医学信号处理方法.近年发展起来的医学信号软件处理方法主要集中在: 滤波器法,模板匹配法,小波分析法,滤波器组法,神经网络法等几个方面.其中小波分析法具有良好的时频局域化特性, 对于时变信号有独特的优越性. 睡眠呼吸暂停综合症 (SA S ) 常可发生心率失常等心血根据诊断的不同需要, 人体生理信号监测设备又可分离出若干种诊断仪器.按参数指标分为[1- 3 ]: ①呼吸暂停监测仪, 用热敏电阻作传感器, 检测患者 1 小时睡眠呼吸暂停的次数; ②单纯的 SaO 2 记录分析的血氧 Ho lter, 包括 SaO 2, 心率,鼻气流的记录分析器; ③心率变异分析系统, 分析睡眠呼吸暂停综合症患者心率变异的特性; ④将 PSG 中的脑电类参数去掉的复杂性生命状态监护仪. 3 人体生理信号的检测与处理 311 人体生理信号的检测管系统疾病, 成为夜间猝死得主因, 其发生机制与 SA S 患者夜间睡眠期心交感神经与副交感神经的张力紊乱有关.睡眠呼吸暂停综合征患者生理信号的主要检测与分析方法如下: 31211 神经网络神经网络分析方法是将睡眠呼吸暂停综人体生理信号检测, 是完成医疗电子设备功能的前提和基础. 人体生理信号检测在检测性能上应有极为严格的要合症分为三类: ①阻塞型; ②中枢型; ③混合型.动态监测心率,呼吸,血氧饱和三路信号, 利用三者之间隐含的关系, 求, 因为检测上的误判, 有时会导致诊断上的错误, 而诊断上的错误, 就会导致治疗上的错误.因为波形的变化反映了相应器官或组织生理与病理过程的变化, 所以人体生理信号波形本身的检测具有极为重要的意义. 虚拟仪器利用计算机强大的计算能力和丰富的软硬件可预测分析睡眠呼吸暂停生理状态[5 ].神经网络采用三层前馈型网络, 网络输入层有三个输入参数, 分别与三道生理信号相对应, 中间隐层则包括 12 个神经元, 输出层包括三个输出单元. 其中的输入层神经元作用函数选为 S 型 ( tan sig ) , 中间隐层也为 S 型 ( tan sig ) , 输出层选为线性作用函数 (p u relin ) , 网络的训练采用标准误差反向传播算法 (B P ) . 资源来组织仪器系统, 实现从传统仪器向计算机系统的过户的需要定义和制造仪器 [1 ].L abV IEW 是基于虚拟仪器技渡, 它采用通用硬件, 具有强大的数据处理能力, 可根据用术的应用开发软件, 这种软件开发平台具有编程简单,结果直观的特点, 基 L abV IEW 开发平台的数采卡 (DAQ ) 上集1995-2006 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved. 31212 模糊预测分析采用模糊数学方法作模糊预测的数学基础, 将精细的数学测量进行模糊处理, 以模仿人脑对模糊现象的判断过程.模糊预测分析方法是将睡眠呼吸暂停综328·医学信息 2004 年 6 月第 17 卷第 6 期医学信号处理● 合症分为四个等级: 正常,轻度,中度,重度.动态监测心电,呼吸,无创血氧饱和无创血压四路信号, 根据四者之间的相关性及每路信号与睡眠呼吸暂停综合征相应的隶属度, 预测分析患者病情 [1, 10 ] . RR 间期的突然变化, 正常分界点为 0175% ; (SDNN ) ; 31213 心率变异 (HRV ) 分析心率变异性是指逐次心动周期之间的微小差异, 它产生于自主神经系统对窦房结自律性一项无创,定量,能反映心交感神经与副交感神经张力状况的重要指标, 研究表明SA S 患者死亡率增高与 HRV 降低有关 [1- 4 ]. 3121311 HRV 的时域分析: 的调制, 使心动周期一般存在几十毫秒的差异或波动.它是反映心率的突然改变;b 1PNN 50: 绘的直方图计算出来.指直方图勾画出一个三角形, 其垂直高度(h ) 接近统计学中众数的 RR 间期.其面积 (A ) 大约是检索为正常的 RR 间期的总数, 则: St. Geo rges 指数(b ) = 2×A h; e 1 正常 RR 间期差值均方根: 8] 序, 因而对短时期内的变异性评定优于 sD , 心率变异性较大者其rM SSD 在 40m s 以上. 3121312 HRV 的频域分析[6- 谱分析方法, 是把一定时间内常规心电图记录的连续 RR 间期值经快速傅里叶变换或自回归, 得到以频率为横坐标,功率谱能量为纵坐标的心率功率谱, 它提供了能量随频率变化分布的基本信息. HRV 的功率谱分析方法主要有快速傅里叶变换法 (FFT ) 和自回归谱估计法 (A R ) .其中, FFT 法物理意义明确, 算法简单, 运算速度快, 可以很好地反映波谷, 适于长记录或信噪比小的数据处理, 古典谱估计多用此法; A R 法曲线平滑, 分辨率高, 能够分辨十分靠近的波峰, 理, 现代谱估计多用此法. a 1 短时程指标: 可以很好的反映波峰, 适用于短记录或信噪比大的数据处频域分析分短时程指标和长时程指标: a 1NN 50: 24 小时内变异超过 50m s 接连的 RR 间期的实际数目. 是 NN 50 除以 NN 间期总数, 乘以 100% , PNN 50 反映 c1 平均 RR 间期和标准差 ( sD ) : d 1St. Geo rges 指数: b 1 长时程指标: 计算 24 小时内所有正常 RR 间期的平均值及其标准差指 24 小时Ho tter 记录的心跳次数 ( 频率) 对 RR 间期标计算这个间期差值均方根,考虑到 RR 间期的时间顺 HRV 的频域分析即功率总功率, VL F, L F , L fno rm , H F , H Fno rm , L F H F; 总功率, U L F , VL F , L F , H F. 1995-2006 Tsinghua Tongfang Optical Disc Co., Ltd. All rights reserved. m m+ 1 ( r) , 其中 5 m ( r) = A p E n (m , r ) = 5 ( r ) - 5 A p En (m , r ) 值可以用来区分许多的系统, 并且, 对小的 m 3121313 HRV 的非线性动力学分析混沌学说近年来应用于 HRV 的时域分析.具体方法是用 Po inca re 标绘图和变化的Po incae 标绘图. inca re 标绘图是自较长时期内 ( 24 小 Po 时) 的资料中获得的 RR 间期对前一个 RR 间期的标绘图, 其常人几乎无例外地都是慧星形.a 1 分形维数:b 1 复杂度: log2n n 形状可人为地分为四种: 星形,鱼雷形,扇形,复杂形.正 RR 间期的非线性动力学常用参数有: 2 对于功率满足幂律关系: S x (Ξ) = x 维数为 D = 2- 根据研究, 对几乎所有属于 [ 0, 1 ] 区间的 x 对应的二进制分解所表示的序列都会趋向一个定值: li c ( n ) = b m (n ) = , 所以 b (n ) 是随机序列的渐进行为.可以用 b ( n ) 归一化 c (n ) 使 c (n ) 成为相对复杂度 C (n ) : C (n ) = c (n ) .可以看出完全的随机序列, 其复杂度趋于 1, 而有 b (n ) 规律的序列其复杂度则趋于 0.由此可见, 复杂度越趋于 1, 则说明其相应的时间序列越复杂, 反之则越规则. c1 近似熵: 近似熵 (A p En ) 是一种定量刻画系统的规则度或复杂度的统计量, 其意义为一时间序列中相同模式重复出现的几率大小, 它由相关积分 Cm ( r) 导出.具体来说, A p En 定义为: 1 N- M+ 1 ( r) 时间序列的标准差时, 就可以得到比较合理的的 A p En 值. 值, 特别是 m = 2, 用 A p En (m , r ) 来估计.A p En, 只要相当少的数据即可做到这一点. 4 展望当前医学模式与医疗体制变革正在世界范围内展开, 在实现医学模式转变和医疗体制变革中, 社区医疗有其特殊的重要地位.在虚拟仪器系统中, 信号的获取与采集由以计算机为核心的硬件平台来完成.在此硬件平台基础上, 调用测试软件完成某种功能的测试任务,便可构成该种功能的虚拟测量仪器.在同一硬件平台上, 调用不同的测试软件就可构成不同功能的虚拟仪器.因此采用虚拟仪器技术可降低仪器成本, 使其实现家用化, 非常有利于社区医疗中心收集诊疗数据, 有效监测病人的睡眠状况.按照现代医学观点, 疾病的发生固然与细菌或病毒等外因有关, 但也与下述内因密切相关: 各种身心疾病都是在多种环境因素作用下, 使心理存在持久应激, 通过神经内分泌通路, 造成免疫功能下降的结果. 因此, 开发家庭睡眠监护系统, 将具有重要的 "亚临床"意义. (N - M + 1) . P incu s 等认为, 当 m = 2, r= 012 倍的Χ 1 2 Ξ r 的信号, 其分形∑ i= 1 lnCm 1 ●计算机辅助医学教育医学信息 2004 年 6 月第 17 卷第 6 期·329 基于积件的CA I 平台构建张乐平, 陆玉琴, 雷长海, 孙巍巍 ( 第二军医大学计算机教研室, 上海 200433) 摘要: 在积件思想的指导下, 介绍了基于积件的计算机辅助教学系统设计和实现, 其中主要讨论了积件系统的基本组成, 提出了一个构建积件组织平台的结构模型. 关键词: 积件 ( In teg rab le W a re) ; 课件(Cou rse W a re) ; 计算机辅助教学 (CA I) 1 前言学素材库和微教学单元库. 教学素材库是以知识点为基础的, 按一定检索和分类规则组织的素材资料库, 即文本,声音,图形,动画,视频,公式等多种素材.微教学单元库可以理解为一个小课件, 主要是针对一些知识难点,技能训练或思想观念而设计的, 其结构是片断性的,可链接的.虚库层包括资料呈现库和教学策略库.资料呈现库将多媒体教学内容的多种呈现方式进行归纳分类并积聚成库, 常用的有飞入飞出,淡入淡出,变色闪烁,热区超链接,声音控制等.教学策略库就是将好的教学思想与教学方法以教学基本策略基元形式组成库, 包括讲授法,演示法,讨论法,发现法等. 环境层是指网上环境资源库, 即以网上资源作为积件资源的资源库, 师生可以在教学过程中实时调用网上海量信息. 积件组合平台由核心层和平台层组成.核心层主要是指能支持整个积件系统协调工作的底层软件.核心层必须具有很好的兼容性, 能兼容各种流行的操作系统; 必须具有很好的可扩展性, 用户能方便地在积件系统中添加各种多媒体教学资源.平台层由输入和输出接口软件组成.输入接口是指积件库的生成和维护软件; 输出接口是指能将积件库中的各课件是第一代计算机辅助教学软件, 其凝固了一定的教学思想,教学理论和学习理论, 并附加了特定教师的个性风格.经过多年的探索, 虽然开发了大量的优秀课件, 但主要在公开课上演示, 很少在日常课堂教学中使用.根本原因是传统课件具有封闭性和固定性, 固定的教学模式固化了知识的联系, 机械化了教学程序, 而忽视了教师的主导性和创造性, 更忽视了学生的主体性和个性差异, 往往只能适用于特定的教学情景, 不能适应千变万化的教学实际. 为了克服课件的上述缺点, 教育界对 CA I 领域历史经验和存在问题进行了探讨与反思, 提出了计算机辅助教学的新构想: 积件.从课件思想走向积件思想, 标志着人们对计算机辅助教学的认识上升到一个新的阶段. 2 积件系统的基本组成积件是继课件之后的新一代教学软件, 具有灵活性,可扩充性,通用性,规范性等一系列特性.积件系统是由积件库和积件组合平台两大部分构成. 积件库由实库层,虚库层和环境层组成.实库层包括教参考文献: [ 1 ] 徐现通 1 睡眠监测系统的研究 1 第一军医大学硕士学 Eng Com p u t, 1999, 37 ( 6) : 760- 769. 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