利用床墊式和腰帶式生理信號監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行咳嗽的監(jiān)測與識別.pdf

1、近年來，霧霾天氣頻發(fā)，空氣污染問題日益嚴(yán)重，由此引發(fā)的呼吸系統(tǒng)疾病已成為威脅人們身體健康的主要原因之一。咳嗽是呼吸系統(tǒng)疾病最常見和典型的癥狀之一，頻繁的、劇烈的咳嗽會(huì)導(dǎo)致患者產(chǎn)生胸悶、胸痛的感覺，嚴(yán)重影響其生活與工作，尤其是夜間持續(xù)咳嗽還會(huì)影響患者的睡眠質(zhì)量，使其白天昏沉乏力。所以如何能夠有效的量化咳嗽的發(fā)生頻率和強(qiáng)度等特征、使醫(yī)生能更準(zhǔn)確的進(jìn)行疾病診斷是目前咳嗽研究的一個(gè)重點(diǎn)。
　　目前對咳嗽的量化手段主要是利用咳嗽監(jiān)測儀對患者

2、進(jìn)行長時(shí)間持續(xù)監(jiān)測，然后應(yīng)用咳嗽識別算法處理數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)咳嗽頻率和強(qiáng)度的自動(dòng)分析?？人员O(jiān)測方法多采用聲音記錄與語音識別技術(shù)相結(jié)合實(shí)現(xiàn)咳嗽事件的自動(dòng)分析計(jì)數(shù)，后期處理數(shù)據(jù)量龐大，算法復(fù)雜。本文另辟蹊徑，分別以床墊式和腰帶式生理信號監(jiān)測系統(tǒng)作為實(shí)驗(yàn)平臺，利用工程的理論方法對得到的腹部呼吸運(yùn)動(dòng)信號和體動(dòng)進(jìn)行多方位的分析和研究，較好地完成了咳嗽事件的識別。床墊式生理信號監(jiān)測系統(tǒng)是一種無電極、無生理負(fù)荷的監(jiān)測系統(tǒng)，其主要部分是以壓力傳感器為核心元件的

3、微動(dòng)敏感充氣床墊，病人可以在自然狀態(tài)下（躺位），不必佩戴任何儀器裝置，測量多種人體生理信號。腰帶式生理信號監(jiān)測系統(tǒng)由起固定作用的腰帶和腰帶內(nèi)側(cè)的加速度傳感器、麥克風(fēng)、壓力傳感器和采集存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的機(jī)盒等元件組成，記錄了咳嗽時(shí)腹部的加速度、振動(dòng)信號和呼吸波，并將采集到的聲音提取包絡(luò)一同作為咳嗽事件的辨識特征。本文的工作和取得的成果主要有:
　　(1)對床墊式生理信號監(jiān)測系統(tǒng)原始信號進(jìn)行預(yù)處理，成功從原始信號中分離出胸沖擊、腿沖擊和呼吸波

4、。針對上身、下身原始信號和預(yù)期得到的呼吸波等信號的頻率分布特點(diǎn)，本文進(jìn)行了軟件處理，采用了數(shù)字信號濾波和小波分析結(jié)合分離信號的方法。在充分理解數(shù)字濾波器工作原理的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用的需要，選擇并設(shè)計(jì)了零相位濾波器進(jìn)行濾波，得到精確零相位失真的輸出信號。而小波分析法則是將上身和下身原始信號進(jìn)行分解，獲取不同頻率范圍的信息，從中選擇符合實(shí)際應(yīng)用的信號，為后面的進(jìn)一步研究打下了良好的基礎(chǔ)。
　　(2)對腰帶式生理信號監(jiān)測系統(tǒng)通過麥克風(fēng)

5、采集的聲音信號進(jìn)行提取包絡(luò)的處理。首先在對原始聲音信號進(jìn)行處理前，先對不同病人的咳嗽聲音樣本進(jìn)行功率譜估計(jì)，大致確定咳嗽的頻率范圍，將其作為高頻濾波器的頻率;然后將聲音信號經(jīng)過高通濾波器保留包含咳嗽事件的高頻成分，抑制不必要的低頻成分;最后對高頻成分進(jìn)行求和、欠采樣等一系列方式提取包絡(luò)曲線。采用聲音包絡(luò)而非原始聲音信號作為識別咳嗽事件的特征信號，優(yōu)點(diǎn)在于持續(xù)監(jiān)測的聲音信號數(shù)據(jù)量龐大、噪聲多、分析處理比較復(fù)雜;而經(jīng)過濾波的聲音包絡(luò)數(shù)據(jù)量小

6、，最重要的是它忽略了低頻噪聲，使得波形平滑干凈，凸顯了咳嗽事件，有利于算法的編寫。
　　(3)實(shí)現(xiàn)床墊式和腰帶式生理信號監(jiān)測系統(tǒng)對于咳嗽事件的識別。針對這兩種不同的系統(tǒng)分別設(shè)計(jì)了實(shí)驗(yàn)，以床墊（或腰帶）作為實(shí)驗(yàn)平臺，在實(shí)驗(yàn)室理想環(huán)境下對患者進(jìn)行監(jiān)測，并通過麥克風(fēng)記錄聲音信號，用做后期的人工識別計(jì)數(shù)。對實(shí)驗(yàn)得到的數(shù)據(jù)，本文設(shè)計(jì)了與監(jiān)測系統(tǒng)配套的識別算法，充分利用咳嗽時(shí)加速度、呼吸波、振動(dòng)信號和聲音包絡(luò)信號獨(dú)有的特征，能夠較好的從大量干