CN104434110B - 基于柔性电纺织材料的连续呼吸测量方法 - Google Patents
基于柔性电纺织材料的连续呼吸测量方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104434110B CN104434110B CN201410717121.8A CN201410717121A CN104434110B CN 104434110 B CN104434110 B CN 104434110B CN 201410717121 A CN201410717121 A CN 201410717121A CN 104434110 B CN104434110 B CN 104434110B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- textile material
- flexible electrical
- pressure
- respiratory rate
- detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000000463 material Substances 0.000 title claims abstract description 38
- 239000004753 textile Substances 0.000 title claims abstract description 35
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 claims abstract description 40
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 claims abstract description 33
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 5
- 239000004744 fabric Substances 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 4
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 208000000058 Anaplasia Diseases 0.000 claims description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 abstract description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 29
- 230000007958 sleep Effects 0.000 description 13
- 230000036544 posture Effects 0.000 description 12
- 238000009531 respiratory rate measurement Methods 0.000 description 7
- 238000011160 research Methods 0.000 description 6
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 4
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 4
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 4
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 210000001217 buttock Anatomy 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 238000001523 electrospinning Methods 0.000 description 3
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 3
- 208000010496 Heart Arrest Diseases 0.000 description 2
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 2
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 2
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 2
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 2
- 201000002859 sleep apnea Diseases 0.000 description 2
- VGGSQFUCUMXWEO-UHFFFAOYSA-N Ethene Chemical compound C=C VGGSQFUCUMXWEO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000005977 Ethylene Substances 0.000 description 1
- 206010036590 Premature baby Diseases 0.000 description 1
- 208000034972 Sudden Infant Death Diseases 0.000 description 1
- 206010042440 Sudden infant death syndrome Diseases 0.000 description 1
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 1
- 208000008784 apnea Diseases 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 210000000746 body region Anatomy 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000005059 dormancy Effects 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 1
- 208000019622 heart disease Diseases 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000003331 infrared imaging Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 230000004199 lung function Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000002496 oximetry Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/08—Measuring devices for evaluating the respiratory organs
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
- A61B5/6892—Mats
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physiology (AREA)
- Pulmonology (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于柔性电纺织材料的连续呼吸检测方法，利用高密度压敏的柔性电纺织材料的电阻抗特性，即不同部分间的阻抗随着压力而变化，通过获取人体胸背部区域的压力值，对人体呼吸峰值进行判断，进而得出呼吸频率；本发明设计的方法能够使被测量对象在不知不觉中完成检测，对被测对象的姿势无限制，可以做到长期连续检测，检测数据实时获得，该方法可以用于家庭或医院等不同场所，检测的操作过程简单，检测的结果准确度高。
Description
技术领域
本发明属于医疗保健领域，涉及一种生理信号的检测方法，特别是无察觉式的生命体征的检测方法，具体是一种基于柔性电纺织材料的连续呼吸测量方法。
背景技术
呼吸频率不仅对于检测诸如睡眠呼吸暂停，婴儿猝死综合症等疾病非常重要，而且它能预测心脏病病发。很多研究表明过高的呼吸频率是心脏骤停的重要指标。有研究证实当呼吸频率每分钟超过27和25的时候心脏骤停的比例很高。此外，死亡率的上升和呼吸频率也有关系。呼吸频率的差异，和心率、血压相比，能更好的预测心脏问题。虽然呼吸频率和心率、血压、体温是四大重要生命体征，但对于呼吸频率的研究还是比较有限。事实上实验证明只有30%的病人每天能被记录至少一次呼吸频率。由于缺乏监测，不可靠性以及采集信号的成本和新技术装备的费用，呼吸频率一直以来都被相对忽视。
一般的医院，呼吸频率是通过人工测量或者附带传感器来推断的。人工测量由于采用不同的方式测量呼吸频率，测量的结果是不精确的，例如，使用听诊器测量呼吸频率和手动跟踪病人胸部移动的结果是不一样的。此外，30秒的呼吸计数的2倍和1分钟的呼吸计数，也存在差别。如果病人知道自己的呼吸速率被测量，他们有可能控制呼吸。不同的外部传感器可以测量呼吸频率，但也存在各种缺点。
根据不同的传感器方案，呼吸频率测量可大体分为以下三类：身体接触，非直接接触，以及无接触。由于呼吸频率测量还没有得到足够的重视，因此三类系统都还未成熟，并且没有一种是占据主流的。
（1）接触式测量
第一类系统包括与身体接触的传感器。这些传感器要么直接附着在皮肤上，或者通过呼吸绑带戴在身上。接触式测量的最主要问题是病人会感到不适。例如，电感呼吸体积记录仪是一个双带状传感器戴在胸口和腹部。随着身体的收缩和舒张，传感器中的线圈的电导能被记录下来。这种方法被应用在很多睡眠中心，并且是美国睡眠医疗学会的推荐方法。另外一种类似的是阻抗呼吸体积记录仪，它也是通过测量胸部扩张来采集数据。另外一种身上传感器是声学呼吸频率监控仪。它是一种附着的传感器，可以放在病人的颈部。这种传感器是一种声学的传感器，可以通过呼气和吸气的声音来测量。三轴的MEMS传感器，包括加速器和陀螺仪曾被放置于病人的躯干，用来不间断的通过加速度和角加速度来推断病人的呼吸频率。尽管这两种系统都被认为是非侵入系统，但是它们确实影响到人们的正常睡眠姿态。在很多医院里，脉搏血氧仪 （比如Nellcor呼吸监控仪），可以通过指尖的血氧测量来估测呼吸频率。然而当病人没有正常的氧气含量或者低脉搏的时候，结果可能不准确。
（2）间接接触式测量
第二类呼吸频率的测量是通过间接接触的传感器，比如床垫，床单或者枕头中嵌入的传感器。和身上传感器相比，此类传感器解决了病人舒适度的问题。美国BAM实验室的Touch-free Life Care系统就是将传感器置于床垫下。这是一个通过检测人的动作来推测呼吸频率的液体装置。然而，由于床垫的形状，类型，厚度不同，测得的数据可能会有噪音。另一个相似的系统采用了40kHz的床垫下超声波收发器。传播的超声波被传导到床垫底面下，接受到超声波信号的幅度被具体的床垫形状调制。这项研究可以被认为是一种创新，因为床垫的形状和类型被考虑了进来，因此呼吸信号受到较少的环境影响。有研究中用到充满水的乙烯管。这些管子被放置于用户的枕头下面来获得压力信号。显然，枕头必须被放置于测试对象的头部下方，所以睡眠姿态仅限于两种姿势。为了减少睡眠位置的现实，有的研究中将压力传感器阵列放在床垫上方来测量呼吸活动。该设备包括了床上的24个压力传感器，放置于胸部下方的位置。结果表明压力方差和呼吸暂停存在关系。另一种间接接触的传感器是电容式传感器，用来测量肺部空气引起的介电常数的变化。同样，这需要被测人躺在传感器正上方。
（3）非接触式测量
第三类呼吸频率监测是非接触式的，比如通过视频或者其他电磁辐射感应。目前视频分析的成果可以通过被测对象面部微小的颜色变化来测量呼吸率和心跳。在医院，病人的隐私是非常受到关注的，而且夜间的光照条件也是问题。使用红外传感器可以克服一些问题。有研究曾用红外成像系统来检测病人呼气时嘴部温度的变化。该系统取得不错的结果，但是病人的位置必须是已知的。雷达波也被用来测量呼吸频率。这种方法使用多普勒效应，通过病人胸部调制信号的反射，来推测呼吸。非接触式呼吸率测量具有非接触的优点，然而它们的准确率和可信还有待提高。接触式传感器需要恰当的定位。
根据上面介绍，可以看出现有的呼吸监测系统均存在以下不足：
1. 需要到专门的实验室或医院进行测量；
2. 需要侵入人的身体；
3. 测量时身体上需要携带相关的仪器，影响病人的正常呼吸；
4. 容易受到外界干扰，准确度与可信度较低；
5. 对使用者的姿势有具体要求；
6. 无法长时间连续测量，特别是在夜间睡眠过程中。
这些不足使得呼吸频率，特别是连续实时的呼吸频率测量受到很大的限制，有健康问题的用户或相关病人需要专门到实验室或者医院进行测量，测量时受到仪器的影响很大等。仪器束缚的限制会使得呼吸频率测量不能很自然的完成，导致收集的生理信号不能很好的反映个体健康情况；而地点的限制会导致需要呼吸测量服务的人群需要长时间的等待，不能及时进行测量和获得反馈，并往往要支付高额费用才能获得服务。这些限制也使得呼吸测量更无法连续（特别在夜间）并且长期的进行，这连续的呼吸跟踪往往是很多疾病（如睡眠呼吸暂停等）监护和预防所必须的条件。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于柔性电纺织材料的连续呼吸检测方法，针对现有的呼吸测量技术和方案的不足，利用一种高密度的柔性压力传感的电纺织材料，做成床单或嵌入到床垫上，它是非侵入性的，而且十分舒适，不会影响病人休息，病人能够在床上任何位置被测量呼吸频率。
本发明为了实现上述目的所采用的技术方案是：一种基于柔性电纺织材料的连续呼吸检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
1.在M列导线和N行导线之间放置高密度压敏的柔性电纺织材料，制作出基于柔性电纺织材料的传感阵列；其中，M值和N值的取值在8到256之间；
2.将采样单元连接到所有的导线中，以进行对压力图序列的矩阵扫描；
3.从柔性电纺织材料的传感阵列获取压力图序列的数据，将所述数据采集并格式化后，与时间检索帧对齐排列，同时，利用人体躯干的几何特征来处理所述数据，判断人体的睡眠姿势，并对胸背部区域进行定位；
4.获取定位后的胸背部区域的压力值；
5.由于柔性电纺织材料可以认为是一种基于纺织物的电容器，由数据采集控制器提供的电子会被存储并驱散，所以，即使在没有压力变化的时候，压力值仍然会随时间变化，这种电纺织材料的时偏移可以由线性电压增益来估计，并在数字信号处理中采用一阶求导的方法对上述偏移进行补偿；
6.在获得可靠的压力值后，利用生物医疗信号处理中峰值检测的方法，对呼吸峰值进行判断，进而得到呼吸频率。
本发明的有益效果是：
1. 无察觉检测：在呼吸频率测量时，不会让使用者有所察觉，更不会对使用者进行任何侵入性的检查，使得使用者能有正常而自然的睡眠环境；
2. 连续长期测量：该方法能实现连续和长期的呼吸频率测量，使用者不需要亲自前往医院或保健中心，而只需要在家里就能进行呼吸测量，特别是在夜间睡眠的情况下；
3. 实时测量：由于很多需要测量呼吸频率的人，无法长期在医院或睡眠实验室过夜，其生理指标的测量则无法实时获取；而本发明的方法则可以在家中对呼吸频率进行测量，获取实时数据；
4. 准确度高：实验证明本发明测量呼吸频率的准确度能够达到96%。这是由于本发明包含了对电纺织材料的压力矩阵时偏移进行矫正，以及利用对胸背部区域的定位以及睡姿识别提高呼吸频率的测量准确度和有效性；
5. 复杂度低：通过对数据的压缩（8比特）以及计算过程中把二级运算降低到线性运算，能大大降低对于呼吸频率测量的计算复杂度；
6. 睡姿与睡眠位置调整：呼吸测量时，会预先对睡姿进行检测，并利用了睡眠姿势作为输入信息，另外，胸背部也会预先定位，这样对被测者睡眠时的位置也没有限制，使得连续自然睡眠过程中的呼吸测量变为可能，并提高了测量准确度。
附图说明
图1是基于柔性电纺织材料的传感阵列结构图；
图2是柔性电纺织材料的直流分量偏移现象显示图；
图3是一阶求导法线性拟合后的曲线显示图；
图4是身体部分错配成本函数的模版；
图5是在不同睡眠姿势下的呼吸频率测量准确度示意图；
图6是在不同接触环境的呼吸频率测量准确度示意图；
图中1为列导线；2为行导线；3为柔性电纺织材料。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述：
一种基于柔性电纺织材料的连续呼吸检测方法，包括如下步骤：
首先，制作基于柔性电纺织材料的传感阵列，以64列导线和128行导线为例，如图1所示，在64列导线和128行导线之间放置高密度压敏的柔性电纺织材料，64列导线与128行导线可以形成8192个联合节点，柔性电纺织材料则放置于每个行列之间以捕捉压抗特性，每个联合节点可以看成一个单独的三层夹心结构的压力传感元素；
接着，将采样单元连接到所有的导线中，以进行对压力图序列的矩阵扫描，获得的由8192个传感元素组成压力图信号被量化为8比特整数矩阵，其范围在0至255（0—最高的电纺织材料电阻，即无检测压力；255—最低的电纺织材料电阻，即最大检测压力）；采样频率为最高可设为10Hz，但对于呼吸频率测量使用的是1.5Hz，这是因为呼吸频率通常低于0.3Hz（即约3秒一次），根据奈奎斯特定律，可以实现最多达到每分钟45次呼吸的测量，这样的测量范围即使是对于呼吸频率较高的新生儿而言也是足够的（新生儿的呼吸通常低于每分钟45次）。通常在7岁以后呼吸频率变得稳定一致，不再随年龄有显著变化。这是由于肺部功能在7岁以后逐步发育完整，而新生儿的肺容量较小，为了吸入足够的氧气以保证新陈代谢，需要更快的呼吸。
然后，从柔性电纺织材料的传感阵列获取压力图序列的数据，将所述数据采集并格式化后，与时间检索帧对齐排列，同时，利用人体躯干的几何特征来处理所述数据，判断人体的睡眠姿势，并对胸背部区域进行定位；
为了更加准确的利用柔性电纺织材料测量呼吸频率，需要预先对胸背部区域进行定位，下面详细描述定位方法：假设人的身体的每一部位可以表示为一个树的顶点，例如，头部、肩部、手部以及足部可以作为图案的节点并由边界连接起来。给出一个图像I，我们定义m j (I, l j ) 为一个错配的成本函数，指的是有多少图像I与身体部位j在位置l j = (x j ,y j ) 相匹配。低的错配值表示身体部位能很好的被识别出其位置来。
除了表示与模版相匹配好坏的错配成本函数，还需要有一个反映身体部位位置之间关系的成本函数。对于两个身体部位i和j，形变成本d ij (l i , l j ) 则测量的是区分两个身体部位间的几何距离。例如，臀部和肩部可以根据脊椎的长度进行区分，所以对于一个给出的身体部位模版，以及模版之间的连接，所以在图像中最好的对身体部位 L = (l 1, …,l n ) 进行定位的方法是通过对所有身体部位的错配成本函数以及所有配对身体部位间的形变成本进行最小化计算：
（1）
这个方程对于身体部位n来说，需要计算其的指数级时间。为了降低计算复杂度，根据身体部分的树状表示，可以利用动态过程中的方法来获得其最优解。
为了对每个身体部位计算错配成本函数m j (I, l j )，我们选择具有代表性的模版对身体部位进行表示。如图4所示，肩部和臀部可以用周围带有边界区域的矩形框来表示。图像I基于不同的阀值转换为二进制表示（即1，-1），这是用于解决被试体重变化会导致图像差异而带来的误差。然后我们对二进制图像的内核进行卷积来有效的得到在所有位置的错配成本函数。这也计算了有多少像素与矩形框以及边界区域内部不匹配。于是，错配成本则是在每个位置所有阀值水平下的最小成本。
另外，对于身体部位间的形变成本的 d ij (l i , l j ) 计算，我们把位置间的距离计量变换到一个普通空间的简单方法。变化可以是旋转，缩放，译等，故他们是不可逆的。变换的影响主要是找出位置间的期望关系。也就是说，如果两个身体部位不存在形变成本，并能被正确的定位出来，那么变换的位置则是一致的。配对的距离计量需要花费位置数的二次级的时间。实际上，l i 和l j 间的每对距离也是需要计算的。为了降低其计算复杂度，我们通过考虑l i 的每个位置的形变成本和错配成本的最小和，通过距离变换的方法将计算提高到线性时间，不但简化了对于臀部以及肩部的定位计算，并且提高了身体部位的定位效果。
人体的胸背部区域被确定之后，便可以获取定位后的胸背部区域的压力值；
在测量呼吸相关特征前，还需要对柔性电纺织材料的时偏移现象进行补偿。柔性电纺织材料中采集到的呼吸相关特征的时偏移现象是由于柔性电纺织材料的属性导致的，其在受压时其电阻会持续降低。图2和图3描述了压力值随胸背部区域偏移的曲线以及其一阶导数。在对偏移完成补偿后，则可以对4个呼吸相关的特征作为时间序列进行分析，这4个特征包括：最大压力值，所有压力值的求和，所有压力值的标准差，以及胸背部区域的最大奇异值。通过寻找这些时间序列特征曲线的峰值，则可以获取呼吸信号。图2显示了电纺织材料具有时偏移的现象，这是因为电纺织材料可以被认为是一种基于纺织物的电容器，由数据采集控制器提供的电子会被存储并驱散。因此，即使在没有压力变化的时候，压力记录仍然会随时间而变化。图3显示了线性拟合后的曲线，我们可以看到电纺织材料的时偏移可以由线性电压增益来估计，数字信号处理中最简单的一阶求导的方法可以补偿这种偏移，并把电压信号映射到水平平面。采用了一阶求导的方法来消除时偏移带来的呼吸相关特征中的信号斜度，其随时间变化的呼吸基线被拉到水平，通过补偿，一些无法捕获的峰值能够更好的检测出来了。
最后，利用生物医疗信号处理中峰值检测的方法，对呼吸峰值进行判断，进而得到呼吸频率。
实施例
实验采集14个年龄在20至30间的成年被测试者（12个男性、2个女性；平均身高体重指数BMI为23.4 ± 3.6 kg/m2）的呼吸。被测试者躺在基于柔性电纺织物制作的床单上，床单下垫有不同硬度的床垫。实验中测试了三种睡眠姿势，即：仰卧、俯卧以及侧卧。每个被测试者需要采集至少6分钟的数据（每个姿势2分钟）。当被实验者在睡眠时，开始记录其压力数据以及标记的呼吸事件。
在实际睡眠中，人的睡眠姿势并不是固定的。这个实验的设计是为了演示我们的方法是否可以在仰卧、俯卧以及侧卧的情况下测量出呼吸频率。此外，为了满足实际应用的条件，被测试者可以躺在床单（或床垫）的任何部分。而人的压力分布可以由其体重的中心和睡眠方向的特征向量映射出来。虽然呼吸信号能够检测出来，但呼吸过程中，不同的姿势会导致不同的体下压力分布。特别是对于侧卧，呼吸信号往往较难获取。这是因为在这种姿势下，人体与床单（或床垫）接触的区域是手臂或者身体侧部而不是胸背部。因此，尽管呼吸会使得胸背部区域扩张或者收缩，但床单（或床垫）的压力变化却很微弱。图5给出了在不同睡眠姿势下的实验结果。
为了满足家用及临床过程中不同的环境，我们使用了不同硬度的床垫以及地面来评估其对呼吸测量影响。这里主要分析了地面、硬床垫以及软床垫的差异。从图6可以看出，相比软的接触面，硬的接触面能够获得更好的呼吸测量准确度。
Claims (2)
1.一种基于柔性电纺织材料的连续呼吸检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1，在M列导线和N列导线之间放置柔性的电纺织材料，制作出基于柔性电纺织材料的传感阵列；
步骤2，将采样单元连接到所有的导线中，以进行对压力图序列的矩阵扫描；
步骤3，从柔性电纺织材料的传感阵列获取压力图序列的数据，将所述数据采集并格式化后，与时间检索帧对齐排列，同时，利用人体躯干的几何特征来处理所述数据，判断人体的睡眠姿势，并对胸背部区域进行定位；
步骤4，获取定位后的胸背部区域的压力值；
步骤5，由于柔性电纺织材料可以认为是一种基于纺织物的电容器，由数据采集控制器提供的电子会被存储并驱散，所以，即使在没有压力变化的时候，压力值仍然会随时间变化，这种电纺织材料的时偏移可以由线性电压增益来估计，并在数字信号处理中采用一阶求导的方法对上述偏移进行补偿；
步骤6，在获得可靠的压力值后，利用生物医疗信号处理中峰值检测的方法，对呼吸峰值进行判断，进而得到呼吸频率。
2.根据权利要求1所述的一种基于柔性电纺织材料的连续呼吸检测方法，其特征在于：所述步骤1中的M和N的取值在8到256之间。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410717121.8A CN104434110B (zh) | 2014-12-02 | 2014-12-02 | 基于柔性电纺织材料的连续呼吸测量方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410717121.8A CN104434110B (zh) | 2014-12-02 | 2014-12-02 | 基于柔性电纺织材料的连续呼吸测量方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104434110A CN104434110A (zh) | 2015-03-25 |
| CN104434110B true CN104434110B (zh) | 2017-08-25 |
Family
ID=52881415
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410717121.8A Active CN104434110B (zh) | 2014-12-02 | 2014-12-02 | 基于柔性电纺织材料的连续呼吸测量方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104434110B (zh) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107088289A (zh) * | 2016-02-18 | 2017-08-25 | 尧乐网络科技（上海）有限公司 | 分布式柔性纺织电极的智能瑜伽垫及控制方法 |
| CN105997088A (zh) * | 2016-06-19 | 2016-10-12 | 河北工业大学 | 一种基于柔性力敏传感器的睡眠呼吸检测装置 |
| CN106236015A (zh) * | 2016-08-12 | 2016-12-21 | 苏州能斯达电子科技有限公司 | 柔性智能织物传感器及其制造方法、智能床垫及监测系统 |
| US20190117124A1 (en) * | 2017-10-19 | 2019-04-25 | MedicusTek, Inc. | Sensor pad for monitoring user posture |
| TW202030701A (zh) * | 2019-02-13 | 2020-08-16 | 佳綸生技股份有限公司 | 呼吸監控裝置及監控病人呼吸狀態的病床 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000000214A (ja) * | 1998-06-15 | 2000-01-07 | Arata Nemoto | 就寝モニタ装置 |
| JP2000325315A (ja) * | 1999-05-19 | 2000-11-28 | Arata Nemoto | 睡眠段階判定方法および睡眠段階判定装置 |
| US6224560B1 (en) * | 1998-09-11 | 2001-05-01 | Harvard: The President And Fellows Of Harvard College | Flow restrictor for measuring respiratory parameters |
| CN102579049A (zh) * | 2011-01-06 | 2012-07-18 | 深圳市迈迪加科技发展有限公司 | 一种基于压电电缆传感器的睡眠呼吸状态监测装置 |
| CN202654115U (zh) * | 2012-05-05 | 2013-01-09 | 山西创感科技有限公司 | 基于柔性压力传感器阵列的睡眠监护与医疗诊断系统 |
| CN102988033A (zh) * | 2012-09-24 | 2013-03-27 | 深圳市和心重典医疗设备有限公司 | 一种睡眠中呼吸和心跳的监测装置 |
-
2014
- 2014-12-02 CN CN201410717121.8A patent/CN104434110B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000000214A (ja) * | 1998-06-15 | 2000-01-07 | Arata Nemoto | 就寝モニタ装置 |
| US6224560B1 (en) * | 1998-09-11 | 2001-05-01 | Harvard: The President And Fellows Of Harvard College | Flow restrictor for measuring respiratory parameters |
| JP2000325315A (ja) * | 1999-05-19 | 2000-11-28 | Arata Nemoto | 睡眠段階判定方法および睡眠段階判定装置 |
| CN102579049A (zh) * | 2011-01-06 | 2012-07-18 | 深圳市迈迪加科技发展有限公司 | 一种基于压电电缆传感器的睡眠呼吸状态监测装置 |
| CN202654115U (zh) * | 2012-05-05 | 2013-01-09 | 山西创感科技有限公司 | 基于柔性压力传感器阵列的睡眠监护与医疗诊断系统 |
| CN102988033A (zh) * | 2012-09-24 | 2013-03-27 | 深圳市和心重典医疗设备有限公司 | 一种睡眠中呼吸和心跳的监测装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104434110A (zh) | 2015-03-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Hoffmann et al. | Respiratory monitoring system on the basis of capacitive textile force sensors | |
| Takano et al. | Noncontact in-bed measurements of physiological and behavioral signals using an integrated fabric-sheet sensing scheme | |
| CN107205681B (zh) | 用于确定和/或监测受试者的呼吸努力的装置和方法 | |
| CN101896120B (zh) | 睡眠体位的检测 | |
| CN104434110B (zh) | 基于柔性电纺织材料的连续呼吸测量方法 | |
| Lee et al. | Estimation of body postures on bed using unconstrained ECG measurements | |
| CN109069004B (zh) | 用于确定可穿戴设备在对象上的位置和取向中的至少一个的方法和装置 | |
| Fleury et al. | E-textiles in clinical rehabilitation: a scoping review | |
| Liu et al. | Breathsens: A continuous on-bed respiratory monitoring system with torso localization using an unobtrusive pressure sensing array | |
| JP6799661B2 (ja) | 睡眠時無呼吸モニタリングシステム | |
| US20150094606A1 (en) | Breathing pattern identification for respiratory function assessment | |
| CN105491942A (zh) | 用于监测对象的血液动力学状态的监测系统和方法 | |
| Ostadabbas et al. | A vision-based respiration monitoring system for passive airway resistance estimation | |
| KR20140082308A (ko) | 침대에서의 수면상태에 따른 무구속 심박변이도 획득 및 숙면판단 장치 및 방법 | |
| Kurihara et al. | Development of unconstrained heartbeat and respiration measurement system with pneumatic flow | |
| CN104665834A (zh) | 一种基于气垫床的睡眠呼吸信号采集装置 | |
| Nukaya et al. | A noninvasive heartbeat, respiration, and body movement monitoring system for neonates | |
| US20160128628A1 (en) | Projected capacitive detecting system for detecting human activities | |
| Młyńczak et al. | Impedance pneumography: Is it possible? | |
| CN114587347A (zh) | 肺功能检测方法、系统、装置、计算机设备和存储介质 | |
| Taoping et al. | Design of pulse and respiration monitoring system based on fiber optic sensing and VMD-FPR processing algorithm | |
| Adami et al. | A method for classification of movements in bed | |
| Zhichao et al. | Heartbeat and respiration monitoring based on FBG sensor network | |
| Cohen-McFarlane et al. | Feasibility analysis of the fusion of pressure sensors and audio measurements for respiratory evaluations | |
| Aliverti et al. | Transfer impedance of the respiratory system by forced oscillation technique and optoelectronic plethysmography |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Li Qin Inventor after: Li Zhinan Inventor after: Ding Zheng Inventor after: An Senwen Inventor after: Yang Zhiyong Inventor before: Long Xi Inventor before: Li Qin Inventor before: Li Zhinan |
|
| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20170720 Address after: 518052 room 810, Nanshan District overseas student Pioneer Building, Guangdong, Shenzhen Applicant after: Shenzhen Sennotech Co., Ltd. Address before: Jiangning District of Nanjing City, Jiangsu province 211111 streets moling Road No. 12 mo Zhou Applicant before: NANJING CHUANGGAN MEDICAL TECHNOLOGY CO., LTD. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |