本技术涉及一种便携式多参数睡眠呼吸障碍监测系统,涵盖脑电、血氧饱和度和心电监测技术。该系统由无线睡眠监测模块和诊断模块组成,旨在提供实时、准确的睡眠呼吸障碍诊断。
背景技术
阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive sleep apnea,OSA)是一种常见的睡眠呼吸障碍。临床上,睡眠呼吸障碍诊断的“金标准”为多导睡眠监测(Polysomnography, PSG)(Huttunen R, Leppanen T, Duce B, et al. A Comparison of Signal Combinationsfor Deep Learning-Based Simultaneous Sleep Staging and Respiratory EventDetection[J]. IEEE TRANSACTIONS ON BIOMEDICAL ENGINEERING, 2023, 70(5): 1704-1714)。PSG能够为医生提供丰富的多模态疾病诊断信息,有助于疾病的精确诊断。然而,PSG的使用无论对医护人员还是对睡眠障碍患者都有一些缺点:(1)佩戴复杂,需专业的技师操作;(2)需有专门的睡眠中心或睡眠监测室;(3)人工手动分析PSG记录耗时、耗力,且主观性强;(4)患者主观睡眠感受较差。这些局限使得OSA的诊断率和治疗率较低,进一步加剧疾病的严重程度,增加社会负担。
已有较多商用便携式睡眠监测设备对睡眠过程进行监测,如杭州兆观传感科技有限公司开发的兆观睡眠呼吸初筛仪、鱼跃的指脉氧仪,相关的专利如:一种基于时间序列对比学习的ECG睡眠呼吸暂停检测方法及系统“CN202410214466.5”、一种基于毫米波雷达的睡眠呼吸暂停检测系统及方法“CN202410248483.0”等,采集胸腹运动、指脉氧(Saturationof peripheral oxygen, SpO2)、心电(Electrocardiogram,ECG)等其中一种生理信号,检测睡眠过程中的呼吸事件(主要包括呼吸暂停和低通气),进而实现睡眠呼吸障碍的初筛。睡眠呼吸障碍严重程度的临床判定,不仅需要呼吸事件发生次数,还需要判断患者相应的睡眠状态,而睡眠状态的准确判断需要脑电(Electroencephalogram, EEG)等多模态结合。相较于标准 PSG,这些设备主要使用单一模态,通过体动、脉氧等单一指标对睡眠呼吸事件进行粗略判断,无法满足临床对疾病诊断的精确需求。
实现思路