基于心率变异性的多导睡眠监护仪
发布时间：2021-12-24 14:38
睡眠障碍会严重影响人们的日常生活,因此睡眠的早期监测对睡眠疾病的预防和诊断有着重要意义。目前,国际公认的睡眠分期“金标准”都是采用以脑电、眼电和肌电信号为分析基础的多导睡眠仪（PSG）,其存在操作复杂、佩戴不适、设备昂贵等问题。而睡眠数据大多根据睡眠医师进行人工分期,其耗时耗力,且受医师经验影响,分期结果一致率极不稳定。相较于PSG,非脑电睡眠监测设备可以在操作简洁、舒适度高的情况下得到较好的分期结果。本文自主设计并制作了多导睡眠监护仪,可实现睡眠数据的采集与记录,且用自制设备收集了103晚睡眠实验中的脑电、眼电、肌电和心电信号数据,并以脑电特征的分期结果作为对照,实现了基于心率变异性（HRV）的自动睡眠分期。论文研究内容如下:1、由于目前市面上缺乏脑电和心电信号同步采集的便携设备,为满足实验需求,本文自主设计并制作了一套便携式多导睡眠监护仪,经实验证明,该设备可准确无误的实现3通道脑电、2通道眼电、1通道肌电和1通道心电信号的同步采集与记录;2、利用自制多导睡眠监护仪,设计睡眠实验,完成21个被试共103晚睡眠实验数据收集;处理睡眠实验数据,辅助两名睡眠医师完成基于脑电特征的人工睡眠...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：98 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
小米手环4
电子科技大学硕士学位论文第二章睡眠监测系统设计2.1系统方案设计由于目前市面上缺乏心、脑、眼和肌电信号同步采集的便携设备，为了满足实验需求，因此本文自主设计并制作了一款便携式多导睡眠监护仪。本睡眠监测系统主要目标为准确、高效地实现睡眠过程中EEG、EOG、EMG、ECG和RESP信号的记录与存储。本设计采用整体思路为：系统开机后主控STM32通过SPI协议与ADS1299进行通信，初始化并配制ADS1299内部信号放大、滤波指令后，ADS1299开始对8通道信号进行同步采样和AD转换，并将转换后的数据通过SPI协议依次传输至STM32，STM32对接收到的数据进行整理打包后，一方面通过SDIO将数据传输并保存至TF卡，然后通过PC端对离线存储数据进行分析处理；另一方面通过串口蓝牙将数据传输至PC端进行实时信号观察与记录，且待信号观察完毕后，可通过开关将蓝牙关闭，以实现降低系统功耗、延长系统时长。整个系统由3.7V/1000mA.h标准锂电池供电，可正常工作12小时，且设计了独立充电模块，可通过microusb接口为系统充电续航。另外，用于EEG信号采集的电极使用镀金盘状电极，EOG、EMG和ECG信号采集使用贴片电极，RESP信号采集使用麦克风驻电极，且系统与电极之间通过标准19线HDMI接口相连，便于实验时插拔。睡眠监测系统框架如图2-1所示：图2-1睡眠检测系统框图8
第二章睡眠监测系统设计2.2硬件设计2.2.1模拟电路设计模拟电路主要完成模拟信号的采集、放大、滤波、AD转换等，本电路中采用了美国TI公司前几年新推出的适用于EEG和生物电势测量的低功耗集成模拟前端ADS1299[24]。ADS1299器件是一款集成超低噪声、高共模抑制比（CMRR）、高采样率的24位同步采样Δ-Σ模数转换器，且器件还内置有多达8个低噪声可编程增益放大器（PGA）、内部基准电压和内部时钟振荡器，其中CMRR可高达110dB，输入参考噪声在带宽为70Hz范围内可低至1μVpp，PGA可通过控制命令设置为1,2,4,6,8,12或24。凭借其出色的性能和高集成度，ADS1299可完全实现EEG等生理信号的采集[25]，且能够在医疗仪器系统中大幅缩小系统尺寸、显著降低系统功耗、明显节约系统成本。图2-2ADS1299采集电路模拟端ADS1299采集电路原理如上图2-2所示，可实现3通道EEG、2通道EOG、1通道EMG、1通道ECG和1通道RESP信号的采集。ADS1299电路系统主要包含板载时钟振荡器、内部参考电压、偏置电压放大器、MUX通道选择、模数转换阵列、SPI串行通信、电源滤波等电路。考虑到ADS1299需要模拟电源和数字电源同时供电，本设计采用了独立的+5V电源为ADS1299模拟部分供电，+3.3V电源为ADS1299数字部分供电。为了减小模拟供电电源与数字供电电源之间的干扰，本设计还在模拟地（AGND）与数字地（DGND）之间串联了磁珠，同时在PCB布局时对两种GND进行了优化隔离，以使系统性能达到稳定。同时，参9
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于脑电信号的睡眠分期算法研究[J]. 刘志勇,张宏民,赵辉群,朱政,李竹琴,孙金玮. 中国生物医学工程学报. 2015(06)
[2]基于模拟前端ADS1299的脑电信号采集系统[J]. 陈悦,罗锦宏,何可人,邹凌. 测控技术. 2015(08)
[3]健康人不同睡眠时相心率变异性的差异[J]. 胡敏,江成璠,王素霞,汪飞,邢智慧. 中国全科医学. 2015(02)
[4]零相位数字滤波器在非平稳信号处理中的应用[J]. 常广,鄢素云,王毅. 北京交通大学学报. 2011(06)
[5]论青少年睡眠障碍与心理健康[J]. 吴锡改,宋海龙. 教育导刊. 2011(08)
[6]便携式睡眠监测与多导睡眠监测临床应用差异性比较[J]. 别英晖,赖微微,孙聪,苏小芬,邢秋云,张挪富. 国际呼吸杂志. 2011 (15)
[7]睡眠时相与心率变异性的关系研究[J]. 江丽仪,吴效明. 生物医学工程学杂志. 2011(01)
[8]阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者的心率变异改变[J]. 王永生,李凯,梁宗安. 华西医学. 2009(06)
[9]基于心率变异分析的睡眠分期方法[J]. 庄志,高上凯,高小榕. 生物医学工程学杂志. 2006(03)
[10]心率变化特征与睡眠分期耦合关系研究[J]. 吴锋,俞梦孙,张宏金,金璋瑞. 北京生物医学工程. 2003(03)
硕士论文
[1]基于隐马尔可夫模型的心率变异性分析在睡眠分期中的应用[D]. 王爱波.电子科技大学 2019
[2]睡眠分期算法研究[D]. 何垣谛.电子科技大学 2019
[3]便携式多模生理信号采集系统设计与制作[D]. 张优劲.电子科技大学 2018
[4]不同年龄睡眠质量对健康相关生命质量影响的差异研究[D]. 索艳风.北京中医药大学 2017
[5]基于多尺度熵的常见心脏疾病特征研究[D]. 万永利.电子科技大学 2017
[6]基于HRV分析的睡眠分期方法研究[D]. 孙微.天津工业大学 2016
[7]非脑电睡眠监测系统和算法研究[D]. 李杰.浙江大学 2016
[8]基于脑电心电数据融合的睡眠分期[D]. 梁晓花.江苏大学 2008
[9]基于腕动信息睡眠监测仪的研究[D]. 范志祥.重庆大学 2008
本文编号：3550663
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：98 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
小米手环4
电子科技大学硕士学位论文第二章睡眠监测系统设计2.1系统方案设计由于目前市面上缺乏心、脑、眼和肌电信号同步采集的便携设备，为了满足实验需求，因此本文自主设计并制作了一款便携式多导睡眠监护仪。本睡眠监测系统主要目标为准确、高效地实现睡眠过程中EEG、EOG、EMG、ECG和RESP信号的记录与存储。本设计采用整体思路为：系统开机后主控STM32通过SPI协议与ADS1299进行通信，初始化并配制ADS1299内部信号放大、滤波指令后，ADS1299开始对8通道信号进行同步采样和AD转换，并将转换后的数据通过SPI协议依次传输至STM32，STM32对接收到的数据进行整理打包后，一方面通过SDIO将数据传输并保存至TF卡，然后通过PC端对离线存储数据进行分析处理；另一方面通过串口蓝牙将数据传输至PC端进行实时信号观察与记录，且待信号观察完毕后，可通过开关将蓝牙关闭，以实现降低系统功耗、延长系统时长。整个系统由3.7V/1000mA.h标准锂电池供电，可正常工作12小时，且设计了独立充电模块，可通过microusb接口为系统充电续航。另外，用于EEG信号采集的电极使用镀金盘状电极，EOG、EMG和ECG信号采集使用贴片电极，RESP信号采集使用麦克风驻电极，且系统与电极之间通过标准19线HDMI接口相连，便于实验时插拔。睡眠监测系统框架如图2-1所示：图2-1睡眠检测系统框图8
第二章睡眠监测系统设计2.2硬件设计2.2.1模拟电路设计模拟电路主要完成模拟信号的采集、放大、滤波、AD转换等，本电路中采用了美国TI公司前几年新推出的适用于EEG和生物电势测量的低功耗集成模拟前端ADS1299[24]。ADS1299器件是一款集成超低噪声、高共模抑制比（CMRR）、高采样率的24位同步采样Δ-Σ模数转换器，且器件还内置有多达8个低噪声可编程增益放大器（PGA）、内部基准电压和内部时钟振荡器，其中CMRR可高达110dB，输入参考噪声在带宽为70Hz范围内可低至1μVpp，PGA可通过控制命令设置为1,2,4,6,8,12或24。凭借其出色的性能和高集成度，ADS1299可完全实现EEG等生理信号的采集[25]，且能够在医疗仪器系统中大幅缩小系统尺寸、显著降低系统功耗、明显节约系统成本。图2-2ADS1299采集电路模拟端ADS1299采集电路原理如上图2-2所示，可实现3通道EEG、2通道EOG、1通道EMG、1通道ECG和1通道RESP信号的采集。ADS1299电路系统主要包含板载时钟振荡器、内部参考电压、偏置电压放大器、MUX通道选择、模数转换阵列、SPI串行通信、电源滤波等电路。考虑到ADS1299需要模拟电源和数字电源同时供电，本设计采用了独立的+5V电源为ADS1299模拟部分供电，+3.3V电源为ADS1299数字部分供电。为了减小模拟供电电源与数字供电电源之间的干扰，本设计还在模拟地（AGND）与数字地（DGND）之间串联了磁珠，同时在PCB布局时对两种GND进行了优化隔离，以使系统性能达到稳定。同时，参9
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于脑电信号的睡眠分期算法研究[J]. 刘志勇,张宏民,赵辉群,朱政,李竹琴,孙金玮. 中国生物医学工程学报. 2015(06)
[2]基于模拟前端ADS1299的脑电信号采集系统[J]. 陈悦,罗锦宏,何可人,邹凌. 测控技术. 2015(08)
[3]健康人不同睡眠时相心率变异性的差异[J]. 胡敏,江成璠,王素霞,汪飞,邢智慧. 中国全科医学. 2015(02)
[4]零相位数字滤波器在非平稳信号处理中的应用[J]. 常广,鄢素云,王毅. 北京交通大学学报. 2011(06)
[5]论青少年睡眠障碍与心理健康[J]. 吴锡改,宋海龙. 教育导刊. 2011(08)
[6]便携式睡眠监测与多导睡眠监测临床应用差异性比较[J]. 别英晖,赖微微,孙聪,苏小芬,邢秋云,张挪富. 国际呼吸杂志. 2011 (15)
[7]睡眠时相与心率变异性的关系研究[J]. 江丽仪,吴效明. 生物医学工程学杂志. 2011(01)
[8]阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者的心率变异改变[J]. 王永生,李凯,梁宗安. 华西医学. 2009(06)
[9]基于心率变异分析的睡眠分期方法[J]. 庄志,高上凯,高小榕. 生物医学工程学杂志. 2006(03)
[10]心率变化特征与睡眠分期耦合关系研究[J]. 吴锋,俞梦孙,张宏金,金璋瑞. 北京生物医学工程. 2003(03)
硕士论文
[1]基于隐马尔可夫模型的心率变异性分析在睡眠分期中的应用[D]. 王爱波.电子科技大学 2019
[2]睡眠分期算法研究[D]. 何垣谛.电子科技大学 2019
[3]便携式多模生理信号采集系统设计与制作[D]. 张优劲.电子科技大学 2018
[4]不同年龄睡眠质量对健康相关生命质量影响的差异研究[D]. 索艳风.北京中医药大学 2017
[5]基于多尺度熵的常见心脏疾病特征研究[D]. 万永利.电子科技大学 2017
[6]基于HRV分析的睡眠分期方法研究[D]. 孙微.天津工业大学 2016
[7]非脑电睡眠监测系统和算法研究[D]. 李杰.浙江大学 2016
[8]基于脑电心电数据融合的睡眠分期[D]. 梁晓花.江苏大学 2008
[9]基于腕动信息睡眠监测仪的研究[D]. 范志祥.重庆大学 2008
本文编号：3550663
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