麻醉恢复期基于呼吸音的呼吸暂停检测

发布时间：2020-03-18 07:42

【摘要】：目的:在麻醉恢复期最为常见的并发症为呼吸系统并发症,其中典型表现为呼吸暂停。不能及时纠正的呼吸暂停可导致严重的组织缺氧、心动过缓、甚至心脏骤停,因此对麻醉恢复室呼吸暂停的监测很重要。目前临床中常用的呼吸监测方法在准确性和实时性方面仍有一定的缺陷。本研究的目的是探讨在麻醉恢复室中使用人体颈部呼吸音对处于麻醉恢复期的患者进行呼吸暂停检测的可行性,实现呼吸暂停的准确检测和识别。研究方法:1、采集麻醉恢复室中患者的颈部呼吸音信号和鼻气流压力信号用于分析。提取呼吸音特征信号设计算法进行呼吸暂停的检测。对鼻气流压力信号进行开方处理后作为反映患者呼吸状况的参考信号。将呼吸音方法对呼吸暂停的检测情况与参考信号对呼吸暂停的认定情况进行对比,计算使用呼吸音方法检测呼吸暂停的敏感度、特异度、阳性似然比和阴性似然比。2、分别在有无噪声情况下采集健康志愿者的颈部呼吸音和外部噪声信号,并采集鼻气流压力信号作为反映患者呼吸状况的参考信号,受试者在数据采集期间以自主方式进行呼吸暂停的模拟。使用自适应滤波技术对采集到的颈部呼吸音和外部噪声信号进行处理,提升呼吸音采集的质量,并对自适应滤波前后使用呼吸音对呼吸暂停的检测结果进行比较。结果:1、共采集麻醉恢复室中121名患者的呼吸音及鼻气流压力信号,信号总时长大约为52.6小时。其中34名患者发生了共236次呼吸暂停,持续时间总计122.2分钟。用呼吸音方法检测呼吸暂停的敏感度为92%,特异度为98%,阳性似然比为46,阴性似然比为0.08。2、共采集了46名健康受试者的数据,安静环境中含呼吸暂停499次,有噪声环境中含呼吸暂停492次,总时长为26.5小时。在安静环境中应用自适应滤波技术处理呼吸音,使得使用呼吸音进行呼吸暂停检测的敏感度由97.2%变为98.2%,特异度由99.9%变为99.8%。在有噪声环境中,应用自适应滤波技术处理呼吸音,使得使用呼吸音进行呼吸暂停检测的敏感度由81.1%变为91.5%,特异度由95.9%变为96.6%。结论:呼吸音可以用于麻醉恢复室中患者呼吸暂停的准确检测,不但可最大程度地降低呼吸系统并发症给患者带来的危害,在减轻医护人员工作压力、减少工作失误及提升医疗安全方面也有着重要意义。自适应滤波技术可以有效的提升颈部呼吸音信号的采集质量,从而提升呼吸暂停检测的敏感度和特异度。
【图文】：

呼吸音,患者,鼻导管

第一部分：麻醉恢复室患者呼吸暂停的检测2 材料和方法2.1 数据采集方法在临床中选取 PACU 中比较安静的的患者，排除术后躁动、头部和颈部有伤口或皮肤异常、气管切开或有其他机械通气装置的患者。数据采集时，患者采取仰卧位，使用内嵌在塑料拾音杯中的麦克风对患者颈部呼吸音进行采集，使用双面胶环将拾音端固定在患者颈部，如图 2.1 所示。麦克风与录音笔相连接，连续记录患者的颈部呼吸音信号，采样率为 44100Hz。同时，每个患者会佩戴一个鼻导管，鼻导管与睡眠呼吸初筛仪连接采集患者的鼻气流压力信号，采样率为 50Hz，如图 2.1 所示。图 2.2 为睡眠仪软件读取出的鼻气流信号以及使用 Matlab 读取出的滤波预处理后呼吸音信号。

呼吸音,信号,压力信号

图 2.2 采集到的鼻气流信号和呼吸音信号A：睡眠仪软件读取出的鼻气流信号；B：Matlab 软件读取出的呼吸音信号（滤波预处理后）。2.2 数据分析方法2.2.1 基于参考信号的呼吸暂停识别将鼻气流压力信号读入 Matlab（如图 2.3 A 所示），对鼻气流压力信号进行0.1-15Hz 带通滤波。由于呼吸音信号和鼻气流压力信号来源于不同的采集装置，在时间上不可能达到完全的一致，因此，接下来需要对两种信号在时间上进行同步。将滤波后的鼻气流压力信号重设采样率至 200Hz（如图 2.3 B 所示）后与呼吸音方差对数信号进行同步，具体同步方法如下：先统一呼吸音方差对数信号和鼻气流压力信号的采样率，即均为 200Hz。由于鼻气流压力信号为吸气正值，吐气为负值，因此对鼻气流压力信号取绝对值。固定鼻气流压力信号，，前后移动呼吸音方差对数
【学位授予单位】：中国医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R614

【参考文献】