周聰聰，任相林，戴旭青，徐瀟，葉學(xué)松,

1. 浙江大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)工程與儀器科學(xué)學(xué)院，浙江 杭州 310027；2. 浙江省智能診療設(shè)備制造業(yè)創(chuàng)新中心，浙江 杭州 311121

引言

睡眠可以較好地反映人體健康狀況以及心理狀態(tài)，對睡眠的持續(xù)監(jiān)測可以很好地發(fā)現(xiàn)相關(guān)疾病并提前開始治療，從而提高居民健康水平[1-3]。睡眠呼吸疾病是危害人類健康的常見病，典型的包括睡眠呼吸暫停低通氣綜合征、睡眠相關(guān)的低通氣癥和睡眠相關(guān)低氧血癥等。根據(jù)流行病學(xué)研究顯示，成年人群體中，呼吸睡眠疾病的患病率為2%～4%，其中有42.7%的人患有呼吸睡眠障礙[4]。隨著睡眠科學(xué)研究的延伸、普及以及微電子技術(shù)、低功耗無線通信技術(shù)的發(fā)展，如何在自然狀態(tài)下，以低生理、心理負(fù)荷的形態(tài)，長時間連續(xù)、可靠、準(zhǔn)確地監(jiān)測呼吸睡眠生理信號成為睡眠呼吸監(jiān)測設(shè)備的重點發(fā)展方向，基于新型便攜式睡眠監(jiān)測設(shè)備的慢病管理平臺及系統(tǒng)對患者的臨床診療以及生活質(zhì)量的提高具有重大意義[3,5-10]。

1 便攜式睡眠監(jiān)測設(shè)備介紹

基于睡眠監(jiān)測設(shè)備展開的臨床研究一般以“金標(biāo)準(zhǔn)”多導(dǎo)睡眠監(jiān)測儀（Polysomnography，PSG）作為參照，檢測包括腦電、眼電、肌電、血氧和體位等參數(shù)[11-13]用來分析和診斷睡眠障礙、睡眠呼吸紊亂以及睡眠呼吸暫停綜合征等疾病。微電子設(shè)計及無線通信技術(shù)的發(fā)展使得當(dāng)前的睡眠監(jiān)測系統(tǒng)具有遠(yuǎn)程和連續(xù)監(jiān)測管理的能力，其普遍優(yōu)點是成本較低，只需要很少或不需要技術(shù)人員干預(yù)，可以安裝在家中并長期使用，進(jìn)而提高了疾病篩查和管理的可及性[5]。與臨床使用的標(biāo)準(zhǔn)PSG不同，目前市面上常見的適用于家庭環(huán)境的便攜式睡眠監(jiān)測儀在美國睡眠醫(yī)師協(xié)會分類中一般處于Ⅲ～Ⅳ級水平，用于單或雙生物指標(biāo)持續(xù)記錄（Ⅳ級），以及睡眠呼吸暫停篩查（Ⅲ級），其中，穿戴式/接觸式和非接觸式生理參數(shù)檢測技術(shù)的發(fā)展大大提高了睡眠監(jiān)測的舒適性。

2 穿戴式睡眠監(jiān)測技術(shù)研究

2.1 基于床墊的檢測技術(shù)

國內(nèi)俞夢孫院士團(tuán)隊研究的基于壓力感應(yīng)床墊的睡眠監(jiān)測系統(tǒng)，開創(chuàng)了低生理、心理負(fù)荷監(jiān)測睡眠的先河[11]，推動了穿戴式/接觸式睡眠呼吸監(jiān)測設(shè)備的發(fā)展。其原理是通過分區(qū)內(nèi)充滿流體的壓敏單元將人體不同部位的微動轉(zhuǎn)化為電信號，并通過小波變化的方式分解出單獨(dú)的心臟搏動、體動以及腿動等信號，可以無拘束式地進(jìn)行睡眠監(jiān)測。此外首爾大學(xué)的Jung等[12]利用心沖擊描記術(shù)得到信號中的正向最大峰（J峰）間隔，通過計算進(jìn)行睡眠分析的相關(guān)研究。但基于壓力感應(yīng)床墊的睡眠監(jiān)測系統(tǒng)在頻繁體動狀態(tài)下，呼吸波、心跳特征波的拾取比較困難[13]，因此如何對該部分的特征參數(shù)進(jìn)行補(bǔ)充成為研究的重點。目前基于床墊的睡眠檢測技術(shù)中大部分睡眠監(jiān)測系統(tǒng)多用于單人監(jiān)測，識別單個個體的睡眠情況[14]，對于雙人同床的研究較少。

在家用消費(fèi)設(shè)備方面，深圳邁迪加公司推出了基于壓力監(jiān)測帶的睡眠監(jiān)測儀RestOn，放于床單下即可監(jiān)測心率、呼吸率、翻身和睡眠周期等生理參數(shù)[15]。芬蘭的Emfit公司推出了一款基于心沖擊描記術(shù)的免接觸式睡眠監(jiān)測器Emfit QS，該設(shè)備會記錄用戶整夜的心率、呼吸率和身體活動情況，找到影響睡眠的因素并對其進(jìn)行改善，具體如圖1所示。

圖1 Emfit公司的Emfit QS睡眠監(jiān)測器

2.2 基于腦電帽的檢測技術(shù)

當(dāng)前醫(yī)療級設(shè)備一般通過專業(yè)的電極帽采集多通道腦電，然而存在設(shè)備昂貴，操作復(fù)雜，時間、人力和資源成本較高的問題。當(dāng)前技術(shù)人員采用新型傳感器材料以及陣列式結(jié)構(gòu)，基于高密度、高集成度模擬前端和帶無線通信協(xié)議棧的嵌入式系統(tǒng)，結(jié)合柔性電路制作檢測腦電信號的設(shè)備，將所有的電路系統(tǒng)集成封裝成為一個電極片大小的系統(tǒng)，通過分布式單導(dǎo)聯(lián)結(jié)構(gòu)設(shè)計，實現(xiàn)低負(fù)荷的目標(biāo)并設(shè)計睡眠自動分期算法模型[16-17]。在使用腦電信號進(jìn)行睡眠分期研究時，研究人員將睡眠分為兩種狀態(tài)，包括非快速眼動睡眠和快速眼動睡眠，通常關(guān)注0.5～90 Hz之間的頻帶范圍，對于該信號的分析主要包括頻域、時域分析方法、非線性動力學(xué)方法（熵分析）以及機(jī)器學(xué)習(xí)方法（構(gòu)建睡眠健康機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及Attention機(jī)制），睡眠分期的準(zhǔn)確率超過95%[18]。

第二軍醫(yī)大學(xué)的尹又等[19]開展了穿戴式多導(dǎo)睡眠監(jiān)測系統(tǒng)的研究，利用腦電波收集帽及手套采集信號，在拇指進(jìn)行肌電監(jiān)測，在食指進(jìn)行血氧飽和度監(jiān)測。美國Advanced Brain Monitoring公司的Sleep Profile腦電睡眠監(jiān)測傳感器（圖2a）擁有三個額極通道，可以提供描述階段性睡眠時間所需的眼電、腦電和肌電信號特征，包括語音信息和其他直觀的設(shè)計功能，可在家中實現(xiàn)睡眠信號的采集。而對于多導(dǎo)聯(lián)可穿戴式腦電帽，澳大利亞的g.te公司推出了一款可定制的g.Nautilu腦電帽（圖2b），降低了牽拉腦電電極造成的干擾，提高了腦電信號質(zhì)量。

圖2 Sleep Profile腦電睡眠監(jiān)測傳感器（a）與g.Nautilu腦電帽傳感器（b）

2.3 基于腕表/指環(huán)檢測技術(shù)

基于腕表/指環(huán)的檢測技術(shù)主要是利用光電容積脈搏波描記法實現(xiàn)的，目前對于血氧和脈率的檢測通常使用指夾式傳感器，包括有線和無線兩種方式，使用過程中存在指夾易脫落、連續(xù)監(jiān)測超過5 h易導(dǎo)致局部組織紅腫的問題。最新的技術(shù)主要聚焦于柔性系統(tǒng)設(shè)計[20]、弱灌注檢測及抗運(yùn)動干擾算法研究[21]，實現(xiàn)血氧飽和度、脈率的低負(fù)荷連續(xù)準(zhǔn)確監(jiān)測。一種方案是通過新型傳感陣列式結(jié)構(gòu)設(shè)計以及雙側(cè)彈性結(jié)構(gòu)設(shè)計，采用軟硬一體板技術(shù)路徑，基于反射式光電傳感器模組在指腹部位實現(xiàn)[22]。另一種典型方案是利用Masimo萃取技術(shù)，不需要先提取或決定生理信息中離散的動脈氧飽和度數(shù)據(jù)，而是直接由光強(qiáng)度比的每一個選定值計算出相應(yīng)的基準(zhǔn)信號，再由自調(diào)諧噪聲消除器進(jìn)行處理，最終計算出弱灌注條件下的氧飽和度值[23]。

北京聯(lián)絡(luò)互通研制了基于腕表檢測血氧、心率、脈率進(jìn)行睡眠呼吸暫停分析的“莫費(fèi)時”睡眠呼吸暫停分析系統(tǒng)；北京怡和嘉業(yè)的YH-600系列“Poly Watch”，采用手表式主機(jī)，可以監(jiān)測血氧、脈率、氣流波形、胸腹運(yùn)動波形、體位、鼾聲、覺醒、CPAP壓力[24]；橙意家人研制的睡眠呼吸暫停初篩儀檢測操作相對簡單，睡眠時手指佩戴血氧夾子和腕表，通過氧降指數(shù)來篩查睡眠呼吸暫停病癥；Itamar醫(yī)療公司的Watch PAT_100（圖3a）可記錄外周動脈張力、心率、血氧飽和度和活動度。杭州兆觀研制的指環(huán)式脈搏血氧儀（圖3b）可以監(jiān)測呼吸、血氧和脈率等多種生理參數(shù)。其兩側(cè)彈性結(jié)構(gòu)設(shè)計在信號質(zhì)量和用戶體驗上取得了較好的平衡，獲得了2020年紅點至尊獎。

圖3 Itamar醫(yī)療公司的Watch PAT_100（a）和杭州兆觀的指環(huán)式脈搏血氧儀（b）

3 非接觸式睡眠監(jiān)測技術(shù)研究

穿戴式/接觸式監(jiān)測技術(shù)主要依靠佩戴、膠連或倚靠等方法以緊靠人體的方式進(jìn)行生理參數(shù)的收集，會造成一定程度的心理、生理負(fù)荷[25]。特別是使用PSG進(jìn)行多導(dǎo)睡眠監(jiān)測時，存在電極線（導(dǎo)聯(lián)）繁多、必須由專業(yè)醫(yī)護(hù)人員操作等方面的問題，使得臨床睡眠監(jiān)測的舒適度、依從性較差[26]。如何對睡眠過程中的多種生理參數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確測量并降低對使用者睡眠的干擾成為睡眠監(jiān)測中的重要話題，此時非接觸式信號測量技術(shù)的發(fā)展為睡眠監(jiān)測提供了新途徑[27-28]。

3.1 基于生物雷達(dá)的檢測技術(shù)

1971年，Caro等[29]率先將雷達(dá)式非接觸檢測的方法用于生命參數(shù)檢測，此后，基于非接觸式檢測方法的生理參數(shù)檢測技術(shù)受到了越來越多的關(guān)注。由于雷達(dá)回波信號中呼吸的高次諧波和心跳信號存在頻譜的混疊現(xiàn)象，容易受環(huán)境等干擾，使得如何從復(fù)雜的回波信號中分離呼吸、心跳信號以及準(zhǔn)確識別呼吸模式成為研究的難點。張華[30]研制了雷達(dá)發(fā)射與接收模塊、信號預(yù)處理模塊、信號采集單元、信號處理顯示模塊，設(shè)計并實現(xiàn)了基于LMS自適應(yīng)諧波抵消的算法，通過仿真和實驗驗證了呼吸、心跳信號提取算法的可行性。同時胡鈞[31]通過無線接收機(jī)在短距離內(nèi)接收反射電磁波，應(yīng)用時頻降噪、自反饋和多分辨率分解相結(jié)合的數(shù)字信號處理方法，處理含有快時間和慢時間的二維數(shù)字序列，從復(fù)原的呼吸波信號中得到目標(biāo)的呼吸率和呼吸幅度。在呼吸模式識別上，Kim等[32]使用超寬帶雷達(dá)采集了呼吸信號數(shù)據(jù)，提出了一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以識別呼吸過度、呼吸緩慢、呼吸急促、呼吸暫停和運(yùn)動五種呼吸模式，通過對參數(shù)組合（層深度、核大小和核數(shù)量）的識別率實驗找到了最佳參數(shù)范圍，對五種呼吸模式的平均識別率達(dá)到了93.9%，比傳統(tǒng)方法（線性判別分析、SVM和MLP）高3%～13%。同時，梁松[33]提出了加窗能量譜法和WA-EMD加能量譜法兩種呼吸暫停識別算法，通過對10組正常人群的睡眠測試，驗證了該系統(tǒng)可以識別判斷睡眠呼吸暫停。高冬冬等[34]采用處在K波段的24 GHz連續(xù)波多普勒雷達(dá)對呼吸信號采集，設(shè)計自相關(guān)檢測法、峰值檢測法和加窗（海明窗）FFT檢測法三種呼吸頻率提取算法，結(jié)果與呼吸監(jiān)測智能口罩的呼吸頻率基本一致，平均絕對誤差0.38次/min。

獲得CFDA注冊證的儀器如杭州兆觀的非接觸式睡眠呼吸暫停綜合征初篩儀，該儀器基于生物雷達(dá)技術(shù)對人體呼吸和運(yùn)動信號進(jìn)行檢測。如圖4所示，其中一項涉及176人的臨床研究表明，使用ZG-S01A測得的AHI和PSG -AHI之間存在顯著相關(guān)（組內(nèi)相關(guān)系數(shù)0.98，P＜0.001），在不同性別、年齡、BMI指數(shù)的參與者中ZG-S01A AHI和PSGAHI具有較高的一致性，該技術(shù)擁有的高靈敏度和特異性滿足阻塞性睡眠呼吸暫停篩查或家庭動態(tài)監(jiān)測的能力[35]。

圖4 兆觀非接觸式睡眠監(jiān)測儀臨床測試及結(jié)果[35]

3.2 基于鼾聲的檢測技術(shù)

當(dāng)患者患有睡眠呼吸疾病，如阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征（Obstructive Sleep Apnea-hypopnea Syndrome，OSAHS）時，臨床表現(xiàn)常為打鼾并產(chǎn)生特殊的聲音，因此可以通過檢測該癥狀來檢測OSAHS疾病的存在。利用鼾聲對OSAHS進(jìn)行診斷的方法，主要有基于傳統(tǒng)聲音特征的分析方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的聲音分析方法，然而外界其他噪聲會導(dǎo)致睡眠期間鼾聲無法被準(zhǔn)確錄制[36-38]。在傳統(tǒng)方法上，Issa等[39]構(gòu)造了一種新的便攜式數(shù)字記錄儀（SNORESAT），該記錄儀使用打呼和動脈血氧飽和度監(jiān)測睡眠期間的呼吸異常。Sowho等[40]利用放置于床上頭部距離65 cm處的監(jiān)測器識別鼾聲的分貝大小，并對OSA進(jìn)行預(yù)測。在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法上，Azarbarzin等[37]利用放在氣管上的器官麥克風(fēng)與獨(dú)立的環(huán)境麥克風(fēng)，提出了一種自動無監(jiān)督的鼾聲檢測算法，從聲音片段中提取相應(yīng)特征。同時Penzel等[38]也證實了在氣管聲音使用方面，當(dāng)同時使用聲學(xué)以及胸部壓力兩種傳感器，可以檢測到打鼾、呼吸和胸腔內(nèi)壓力的變化。Alshaer等[41]通過呼吸音分類算法自動檢測鼾聲，然后將得到的10個聲學(xué)變量作為特征輸入隨機(jī)森林分類器中，進(jìn)行有監(jiān)督的訓(xùn)練，得到的打鼾識別率準(zhǔn)確率達(dá)到97.5%。

加拿大的BresoTE公司推出了一款可以記錄呼吸聲的便攜式監(jiān)測設(shè)備BresoDX（圖5a），該設(shè)備由捕獲聲音的麥克風(fēng)和嵌入面部框架的加速度計組成，可記錄睡眠期間呼吸聲和頭部運(yùn)動。美國睡眠協(xié)會（ASA）推薦了幾款程序，其中“Snort Lab”（圖5b）取得了較好的效果，可以記錄、測量、分析和跟蹤用戶的打鼾，從而發(fā)現(xiàn)治療和控制打鼾的方法。

圖5 BresoTEC公司的BresoDX（a）和“Snort Lab”應(yīng)用程序（b）

3.3 平臺管理技術(shù)

睡眠呼吸障礙的高患病率大大增加了對診斷和治療的需求，目前存在醫(yī)療資源的地理分布不平衡、?？谱o(hù)理人才缺乏等問題，因此需要進(jìn)一步在創(chuàng)新監(jiān)測管理系統(tǒng)為初級保健機(jī)構(gòu)提供睡眠醫(yī)學(xué)服務(wù)方面進(jìn)行探索[42]。隨著醫(yī)療信息化的推進(jìn)，基于云平臺的睡眠呼吸監(jiān)測管理系統(tǒng)也得到了越來越多的重視，李璽等[43]通過基于云平臺的遠(yuǎn)程醫(yī)療實現(xiàn)OSAHS患者CPAP治療的全程管理，提高了患者依從性，保證了治療效果，有較好的應(yīng)用前景。鄧澤海等[44]運(yùn)用睡眠呼吸監(jiān)測管理云平臺對OSAHS患者治療進(jìn)行管理，較傳統(tǒng)讀卡模式更能及時解決患者呼吸機(jī)使用過程中出現(xiàn)的問題，提高了患者戴機(jī)依從性，從而提高療效,具有更好的臨床價值。基于云平臺的睡眠呼吸障礙疾病管理、診療技術(shù)尚缺乏成熟的體系，然而我們可以看到該技術(shù)帶來的便利，包括更合理的醫(yī)療資源分配以及便攜高效的管理途徑，因此具有極大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

杭州兆觀基于睡眠呼吸初篩儀和指環(huán)式脈搏血氧儀研發(fā)了大數(shù)據(jù)云平臺及APP，能實現(xiàn)實時、遠(yuǎn)程、連續(xù)監(jiān)測，平臺自動提供專業(yè)的數(shù)據(jù)分析報告和健康改善建議，與中外知名機(jī)構(gòu)合作進(jìn)行睡眠監(jiān)測平臺的建設(shè)，包括作為“6件套”之一參與寧夏回族自治區(qū)銀川市第一人民醫(yī)院的寧夏呼吸慢病數(shù)字化管理平臺建設(shè)，參與飛利浦加速“患者監(jiān)測和患者護(hù)理分析”方向的突破性創(chuàng)新全球項目（2019），以及與美國洛杉磯的Cedar-Sinai醫(yī)院、耶魯睡眠醫(yī)學(xué)中心和哥倫比亞大學(xué)醫(yī)療中心等美國多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，對住院和出院后的家中病人進(jìn)行睡眠呼吸生理指標(biāo)監(jiān)測和遠(yuǎn)程健康風(fēng)險評估。

4 結(jié)論及展望

綜上所述，近年來國內(nèi)外便攜式睡眠監(jiān)測技術(shù)取得長足的進(jìn)步，然而仍然存在以下需要解決的問題，如指夾式設(shè)備易脫落、受干擾，床墊式設(shè)備在雙人同床時檢測靈敏度降低，鼾聲監(jiān)測中噪聲的不確定性會影響分類的準(zhǔn)確度，腦電帽類設(shè)備的用戶依從性比較差，尚不適用于在社區(qū)、家庭等場景下大范圍內(nèi)使用等。當(dāng)前，穿戴式睡眠監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展呈現(xiàn)出多種形態(tài)的特點且更加注重人體工程學(xué)設(shè)計和在院外居家等環(huán)境下使用的用戶體驗，越來越多簡單、輕便和小尺寸的傳感器系統(tǒng)被用來檢測與睡眠呼吸相關(guān)的多種生理參數(shù)。非接觸式睡眠監(jiān)測技術(shù)由于無感、無擾的技術(shù)特點愈發(fā)得到關(guān)注與重視，目前的研究仍然主要集中于呼吸、心率和鼾聲，擴(kuò)展該技術(shù)的檢測參數(shù)種類將是重要的發(fā)展方向之一。然而穿戴式技術(shù)與非接觸式技術(shù)仍存在各自的局限性，結(jié)合二者的優(yōu)勢以及新技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行多參數(shù)融合測量，從更豐富的高維信息對睡眠進(jìn)行監(jiān)測是未來可能的發(fā)展方向之一，同時機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展也為多參數(shù)融合技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PSG等方向提供了新的途徑。此外，建立對應(yīng)的云平臺對個人睡眠呼吸健康信息進(jìn)行管理具有很高的發(fā)展?jié)摿?。基于穿戴式、非接觸式技術(shù)的可靠性高、信號導(dǎo)聯(lián)通道多且用戶體驗好，因此便于實現(xiàn)長期連續(xù)管理的便攜式睡眠監(jiān)測系統(tǒng)以及平臺將具有更廣泛的價值。