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摘要:基于无创光学技术血氧检测,针对整夜血氧数据的获取、数据的可视化分析和氧减饱和度指数(0-DI4)参数的计算,提出了一套包括便携式睡眠血氧监测和数据可视化分析软件的系统解决方案,对系统的各项指标进行测试,满足对睡眠呼吸暂停低通气综合征(sAHS)等疾病的初筛要求。
关键词:血氧饱和度;数据可视化;氧减饱和度指数
中圖分类号:G642.423 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2019)36-0203-02
整夜的血氧监测对于初筛一些慢性疾病具有重要的应用价值,ODI4定义为在每小时睡眠过程中,血氧饱和度值下降≥4%的次数。国内外的相关研究指出:ODI4是SAHS较好的筛查指标,能够较好地反映SAHs严重程度,选用适当的ODI4标准对SAHS患者具有较高诊断价值,单纯的血氧监测在国内被认为是一种简易的SAHS初筛诊断方法。因此,本文旨在设计一套可对血氧进行连续监测、并对SAHS等疾病进行初筛的便携式睡眠血氧监测系统。
一、系统的整体设计架构
便携式睡眠血氧监测系统设计主要由基于单片机便携式睡眠血氧监测软硬件设计和基于Pc机数据可视化分析软件设计构成,系统整体架构图如图1所示。
系统整体功能指标要求如下所示:(1)睡眠监测数据的读取和储存。(2)整夜监测数据变化曲线的绘制。(3)睡眠血氧医学参数的计算,主要包括:最低血氧饱和度(LSpO2)、平均血氧饱和度(MSpO2)、血氧饱和度低于90%占有效记录时间的百分比(TS90%)、睡眠过程中每小时血氧饱和度值下降≥4%的次数(ODI4)。
二、系统设计方案及实现
便携式睡眠血氧监测系统设计包括:便携式睡眠血氧监测单片机硬件设计、便携式睡眠血氧监测单片机软件设计、Pc机数据可视化分析软件设计三个部分。
(一)便携式睡眠血氧监测单片机硬件设计
硬件采用双电源供电方案,在睡眠监测时通过锂电池进行供电,当设备通过USB连接上位机时,自动切换为USB供电,同时对设备进行充电。硬件实物图如图1所示。
(二)便携式睡眠血氧监测单片机软件设计
单片机软件设计采用了嵌入式实时操作系统FreeRTOSv10.0.0。便携式睡眠血氧监测单片机软件包括血氧监测模式、USB通讯模式和关机模式设计。血氧监测模式下的程序流程图如图2所示。
用户可待血氧测量稳定后,手动进入睡眠监测,待睡醒之后,退出睡眠监测。睡眠监测期间的测量数据会被存储,可以通过配套的数据可视化分析软件读取并存储至上位机。
(三)Pc机数据可视化分析软件
Pc机软件设计通过Qt5.10.1平台进行开发,数据可视化分析软件能够读取便携式睡眠血氧监测仪中读取的监测数据,绘制整夜的血氧和脉率变化曲线图,可以计算包括LSpO2、MSpO2、TS90%、ODI4在内的众多参数。
三、系统的指标测试及分析
采用University College Dublin Sleep Apnea Database中的血氧饱和度监测数据进行算法测试。对此数据库中25例疑似SAHS患者的血氧数据,通过数据可视化分析软件进行计算,得到ODI4、MSpO2、LSpO2、TS90%等参数,并计算各参数与AHl的相关系数,计算结果如表1所示。
由计算结果可得,AHI与0DI4、TS90%成正相关,与MSpOz、LSpO2成负相关,其中与ODI4成显著正相关。与国内外论文中ODI4与AHI的高相关性结论相一致,证实算法的准确性以及具有实际的应用意义。
四、结束语
采用上下位机结合的便携式睡眠血氧监测和数据可视化分析软件的系统解决方案,经测试,能实现血氧长时间连续监测、IDO4算法计算分析、SAHs初筛诊断等功能,满足相关指标要求,对睡眠呼吸暂停低通气综合征等疾病的初筛研究具有重要的应用价值。
关键词:血氧饱和度;数据可视化;氧减饱和度指数
中圖分类号:G642.423 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2019)36-0203-02
整夜的血氧监测对于初筛一些慢性疾病具有重要的应用价值,ODI4定义为在每小时睡眠过程中,血氧饱和度值下降≥4%的次数。国内外的相关研究指出:ODI4是SAHS较好的筛查指标,能够较好地反映SAHs严重程度,选用适当的ODI4标准对SAHS患者具有较高诊断价值,单纯的血氧监测在国内被认为是一种简易的SAHS初筛诊断方法。因此,本文旨在设计一套可对血氧进行连续监测、并对SAHS等疾病进行初筛的便携式睡眠血氧监测系统。
一、系统的整体设计架构
便携式睡眠血氧监测系统设计主要由基于单片机便携式睡眠血氧监测软硬件设计和基于Pc机数据可视化分析软件设计构成,系统整体架构图如图1所示。
系统整体功能指标要求如下所示:(1)睡眠监测数据的读取和储存。(2)整夜监测数据变化曲线的绘制。(3)睡眠血氧医学参数的计算,主要包括:最低血氧饱和度(LSpO2)、平均血氧饱和度(MSpO2)、血氧饱和度低于90%占有效记录时间的百分比(TS90%)、睡眠过程中每小时血氧饱和度值下降≥4%的次数(ODI4)。
二、系统设计方案及实现
便携式睡眠血氧监测系统设计包括:便携式睡眠血氧监测单片机硬件设计、便携式睡眠血氧监测单片机软件设计、Pc机数据可视化分析软件设计三个部分。
(一)便携式睡眠血氧监测单片机硬件设计
硬件采用双电源供电方案,在睡眠监测时通过锂电池进行供电,当设备通过USB连接上位机时,自动切换为USB供电,同时对设备进行充电。硬件实物图如图1所示。
(二)便携式睡眠血氧监测单片机软件设计
单片机软件设计采用了嵌入式实时操作系统FreeRTOSv10.0.0。便携式睡眠血氧监测单片机软件包括血氧监测模式、USB通讯模式和关机模式设计。血氧监测模式下的程序流程图如图2所示。
用户可待血氧测量稳定后,手动进入睡眠监测,待睡醒之后,退出睡眠监测。睡眠监测期间的测量数据会被存储,可以通过配套的数据可视化分析软件读取并存储至上位机。
(三)Pc机数据可视化分析软件
Pc机软件设计通过Qt5.10.1平台进行开发,数据可视化分析软件能够读取便携式睡眠血氧监测仪中读取的监测数据,绘制整夜的血氧和脉率变化曲线图,可以计算包括LSpO2、MSpO2、TS90%、ODI4在内的众多参数。
三、系统的指标测试及分析
采用University College Dublin Sleep Apnea Database中的血氧饱和度监测数据进行算法测试。对此数据库中25例疑似SAHS患者的血氧数据,通过数据可视化分析软件进行计算,得到ODI4、MSpO2、LSpO2、TS90%等参数,并计算各参数与AHl的相关系数,计算结果如表1所示。
由计算结果可得,AHI与0DI4、TS90%成正相关,与MSpOz、LSpO2成负相关,其中与ODI4成显著正相关。与国内外论文中ODI4与AHI的高相关性结论相一致,证实算法的准确性以及具有实际的应用意义。
四、结束语
采用上下位机结合的便携式睡眠血氧监测和数据可视化分析软件的系统解决方案,经测试,能实现血氧长时间连续监测、IDO4算法计算分析、SAHs初筛诊断等功能,满足相关指标要求,对睡眠呼吸暂停低通气综合征等疾病的初筛研究具有重要的应用价值。