振知非接触式人体振动体征监测系统效果评价及时间序列分析
发布时间：2020-11-08 09:29
研究目的:1.本研究同时使用振知非接触式人体振动体征监测系统(Znzi iHealth device,ZID)与Apnea-Link Air便携式睡眠监测仪(APL)同时进行整夜睡眠呼吸监测。以APL的监测结果作为参照标准,验证ZID用于睡眠呼吸监测的准确性。2.本研究基于振动传感器采集到的高精准时间维度大数据,包括呼吸频率、心率和打鼾次数,参考计量经济学的时间序列分析方法,验证时间序列分析可用于睡眠呼吸暂停的预测。研究方法:1.数据收集:从门诊招募200例疑似OSA的患者,例如有睡眠打鼾或呼吸暂停症状,在患者夜间睡眠时同时使用参比设备APL与被测设备ZID进行睡眠呼吸监测并采集睡眠呼吸监测数据,其中实验监测时间≥4小时,监测指标包括平均心率、平均呼吸频率、呼吸暂停/低通气次数(AHI)、打鼾次数。2.统计方法:应用SPSS 25.0软件和Medcalc 19.1软件分别对设备采集到的数据进行Pearson相关分析及Bland-Altman一致性分析,以验证被测设备用于睡眠监测的有效性。基于ZID所采时间维度大数据,应用Eviews 12.0软件对采集到的原始生理数据包括心率、呼吸频率和打鼾次数进行时间序列分析来探讨心率、呼吸频率、打鼾次数的变化规律,其中分析并建立了心率、呼吸频率、打鼾次数的预测模型并验证其平稳性。研究结果:1.被测设备与参比设备的平均心率、平均呼吸频率、呼吸暂停/低通气次数(AHI)、打鼾次数都具有很好的相关性,P值均0.05,具有统计学意义;2.Bland-Altman分析结果表明被测设备与参比设备具有较高的一致性,说明了被测设备用能用于睡眠呼吸暂停的监测,并且能够实现对呼吸暂停的初步筛查;3.基于振知高精度的时间维度大数据利用时间序列分析能预测心率、呼吸频率和打鼾次数的变化趋势,可以为预测和诊断睡眠呼吸暂停类疾病提供重要依据。结论:1.振知非接触式人体振动体征监测系统与Apnea-Link Air便携式睡眠监测系统的AHI、心率、呼吸频率、打鼾次数生理信号监测结果有较高的一致性,能有效筛查睡眠呼吸暂停疾病。2.基于振知所采集的高精度时间维度大数据利用时间序列分析能够很好的预测睡眠呼吸暂停疾病的发生。
【学位单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：R766
【部分图文】：
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?山东大学硕士学位论文???廓呼吸运动，其有效性已得到研究验证［２Ｍｌ］，主要监测指标．？?ＡＨＩ、心率、呼吸频??率、氧减指数（ＯＤＩ）、呼吸紊乱指数、打鼾次数等。??３．?３具体操作及技术路线??将压电传感器横置于床垫／褥子（厚度不超过８厘米）下，并靠近睡觉时心??脏的位置。将压电传感器信号线连接控制器，控制器电源线（ＵＳＢ插头）通过连??接电源适配器接通电源；手机扫描振动传感器部件上ＡＰＰ下载二维码，安装ＡＰＰ??应用，注册并登录；开启手机蓝牙，打开手机ＡＰＰ，在我的页面中点击添加设备，??通过蓝牙搜索找到监测仪（首次使用设备），设置ＷＩＦＩ网络和密码；通过ＡＰＰ首??页查看体征信息，实现健康管理。为了与ＺＩＤ采集的生理信号进行比对，我们采??用了澳大利亚瑞思迈公司公司生产的Ａｐｎｅａ－Ｌｉｎｋ?Ａｉｒ便携式睡眠呼吸监测仪，??将该监测仪胸带平被测者胸部围绕一圈，与胸骨中点处于同一水平面，调整好绑??带中心监测仪位置状态，调整好绑带松紧度，连接好鼻导管、脉氧夹，长安仪器??中心开关键，待三处指示灯变为绿色则开始监测实验，技术路线图如图３－１所示。??符合纳入排除标准的受试者??收集人口学资料填写Ｅｐｗｏｒｔｈ嗜睡量表??—同时使用两种仪器进行整夜睡眠呼吸监测?一??Ａｐｎｅａｌｉｎｋ?Ａｉｒ便携?振知人体振动体征??式睡眠呼吸监测仪?Ｉ监测系统（ＺＩＤ）??监测指标：ＡＨＩ、平均呼吸频率、平均心率、打鼾次数??统计学分析：Ｐｅａｒｓｏｎ相关性分析和Ｂｌａｎｄ－Ａｌｔｍａｎ分析、时间序列分析机模型预测??图３－１技术路线??１３??
?山东大学硕士学位论文???４．?３时间序列分析??４．３．１呼吸数据的时间序列分析??（１）平稳性分析??图４－３呼吸时序图??观察呼吸时序图４－３可以看出不存在明显的趋势性与周期性，可以初步认??为该数据是平稳的。进一步的使用ＡＤＦ单位根判断平稳性，如果给定的显着性??水平为０．０５，相应的Ｐ值小于显著性水平，因此认为该序列为与平稳序列，如??图４－４所示。??Ｎｕｌｌ?Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ：?ＨＸ?ｈａｓ?ａ?ｕｎｉｔ?ｒｏｏｔ??Ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ：?Ｃｏｎｓｔａｎｔ??Ｌａｇ?Ｌｅｎｇｔｈ：?０?（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ?－?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ＳＩＣ，?ｍａｘｌａｇ＝１１）??ｔ－Ｓｔａｔｉｓｔｌｃ?Ｐｒｏｂ．＊??Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ?Ｄｉｃｋｅｙ－Ｆｕｌｌｅｒ?ｔｅｓｔ?ｓｔａｔｉｓｔｉｃ?－３．７４２５７３?０．００５０??Ｔｅｓｔ?ｃｒｉｔｉｃａｌ?ｖａｌｕｅｓ：?１?％?ｌｅｖｅｌ?－３．５０５５９５??５％?ｌｅｖｅｌ?－２．８９４３３２??１０％?ｌｅｖｅｌ?－２．５８４３２５??＇ＭａｃＫｉｎｎｏｎ?（１９９６）?ｏｎｅ－ｓｉｄｅｄ?ｐ－ｖａｌｕｅｓ．??Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ?Ｄｉｃｋｅｙ－Ｆｕｌｌｅｒ?Ｔｅｓｔ?Ｅｑｕａｔｉｏｎ??Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ?Ｖａｒｉａｂｌｅ：?Ｄ（ＨＸ）??Ｍｅｔｈｏｄ：?Ｌｅａｓｔ?Ｓｑｕａｒｅｓ??Ｄａｔｅ：?０３／１９／２０?Ｔｉｍｅ：?１５：３４??Ｓａｍｐｌｅ?（ａｄｊｕｓｔｅｄ）：?２?９０??Ｉｎｃｌｕｄｅｄ?ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ：?８９?ａｆｔｅｒ?ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｓ??Ｖａｒｉａｂｌｅ?Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ?Ｓｔ
【参考文献】
本文编号：2874597
【学位单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：R766
【部分图文】：
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?山东大学硕士学位论文???廓呼吸运动，其有效性已得到研究验证［２Ｍｌ］，主要监测指标．？?ＡＨＩ、心率、呼吸频??率、氧减指数（ＯＤＩ）、呼吸紊乱指数、打鼾次数等。??３．?３具体操作及技术路线??将压电传感器横置于床垫／褥子（厚度不超过８厘米）下，并靠近睡觉时心??脏的位置。将压电传感器信号线连接控制器，控制器电源线（ＵＳＢ插头）通过连??接电源适配器接通电源；手机扫描振动传感器部件上ＡＰＰ下载二维码，安装ＡＰＰ??应用，注册并登录；开启手机蓝牙，打开手机ＡＰＰ，在我的页面中点击添加设备，??通过蓝牙搜索找到监测仪（首次使用设备），设置ＷＩＦＩ网络和密码；通过ＡＰＰ首??页查看体征信息，实现健康管理。为了与ＺＩＤ采集的生理信号进行比对，我们采??用了澳大利亚瑞思迈公司公司生产的Ａｐｎｅａ－Ｌｉｎｋ?Ａｉｒ便携式睡眠呼吸监测仪，??将该监测仪胸带平被测者胸部围绕一圈，与胸骨中点处于同一水平面，调整好绑??带中心监测仪位置状态，调整好绑带松紧度，连接好鼻导管、脉氧夹，长安仪器??中心开关键，待三处指示灯变为绿色则开始监测实验，技术路线图如图３－１所示。??符合纳入排除标准的受试者??收集人口学资料填写Ｅｐｗｏｒｔｈ嗜睡量表??—同时使用两种仪器进行整夜睡眠呼吸监测?一??Ａｐｎｅａｌｉｎｋ?Ａｉｒ便携?振知人体振动体征??式睡眠呼吸监测仪?Ｉ监测系统（ＺＩＤ）??监测指标：ＡＨＩ、平均呼吸频率、平均心率、打鼾次数??统计学分析：Ｐｅａｒｓｏｎ相关性分析和Ｂｌａｎｄ－Ａｌｔｍａｎ分析、时间序列分析机模型预测??图３－１技术路线??１３??
?山东大学硕士学位论文???４．?３时间序列分析??４．３．１呼吸数据的时间序列分析??（１）平稳性分析??图４－３呼吸时序图??观察呼吸时序图４－３可以看出不存在明显的趋势性与周期性，可以初步认??为该数据是平稳的。进一步的使用ＡＤＦ单位根判断平稳性，如果给定的显着性??水平为０．０５，相应的Ｐ值小于显著性水平，因此认为该序列为与平稳序列，如??图４－４所示。??Ｎｕｌｌ?Ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ：?ＨＸ?ｈａｓ?ａ?ｕｎｉｔ?ｒｏｏｔ??Ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ：?Ｃｏｎｓｔａｎｔ??Ｌａｇ?Ｌｅｎｇｔｈ：?０?（Ａｕｔｏｍａｔｉｃ?－?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ＳＩＣ，?ｍａｘｌａｇ＝１１）??ｔ－Ｓｔａｔｉｓｔｌｃ?Ｐｒｏｂ．＊??Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ?Ｄｉｃｋｅｙ－Ｆｕｌｌｅｒ?ｔｅｓｔ?ｓｔａｔｉｓｔｉｃ?－３．７４２５７３?０．００５０??Ｔｅｓｔ?ｃｒｉｔｉｃａｌ?ｖａｌｕｅｓ：?１?％?ｌｅｖｅｌ?－３．５０５５９５??５％?ｌｅｖｅｌ?－２．８９４３３２??１０％?ｌｅｖｅｌ?－２．５８４３２５??＇ＭａｃＫｉｎｎｏｎ?（１９９６）?ｏｎｅ－ｓｉｄｅｄ?ｐ－ｖａｌｕｅｓ．??Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ?Ｄｉｃｋｅｙ－Ｆｕｌｌｅｒ?Ｔｅｓｔ?Ｅｑｕａｔｉｏｎ??Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ?Ｖａｒｉａｂｌｅ：?Ｄ（ＨＸ）??Ｍｅｔｈｏｄ：?Ｌｅａｓｔ?Ｓｑｕａｒｅｓ??Ｄａｔｅ：?０３／１９／２０?Ｔｉｍｅ：?１５：３４??Ｓａｍｐｌｅ?（ａｄｊｕｓｔｅｄ）：?２?９０??Ｉｎｃｌｕｄｅｄ?ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ：?８９?ａｆｔｅｒ?ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｓ??Ｖａｒｉａｂｌｅ?Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ?Ｓｔ
【参考文献】
相关期刊论文 前3条
1 王宁宇;张娟;;便携式睡眠监测仪发展现状[J];中国医学文摘(耳鼻咽喉科学);2010年06期
2 席涛,杨国胜,汤池;呼吸信号检测技术的研究进展[J];医疗卫生装备;2004年12期
3 叶志前,郑涛,裘利坚;睡眠监护技术的发展[J];国外医学.生物医学工程分册;2003年06期
本文编号：2874597
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