本發(fā)明專利技術(shù)提供了一種呼吸氣體測量的方法及系統(tǒng)，該方法包括信號預(yù)處理步驟，利用環(huán)境監(jiān)測傳感器檢測呼吸氣體的環(huán)境參數(shù)，從而對氣體傳感器的響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償完成預(yù)處理；呼吸氣體信號特征提取步驟，將預(yù)處理后的信號數(shù)據(jù)，運(yùn)用多種時(shí)頻域特征提取算法提取特征，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行特征選擇；在所述呼吸氣體信號特征提取步驟中，利用特征提取算法在預(yù)處理后的氣體傳感器響應(yīng)信號中提取幾何特征。本發(fā)明專利技術(shù)的有益效果是：在本發(fā)明專利技術(shù)呼吸氣體測量的方法及系統(tǒng)中，將被試者呼出的氣體中的丙酮等成分轉(zhuǎn)化為傳感器響應(yīng)信號，并對響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償、信號特征提取等操作，從而能夠更快的提取信號數(shù)據(jù)，并使提取的信號精度更高，便于后續(xù)的分析及處理。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及數(shù)據(jù)處理
，尤其涉及呼吸氣體測量的方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
糖尿病是一種以血糖升高、多種代謝紊亂為特征，累及多種器官、組織和功能的疾病，對人類健康危害極大。近年來，隨著人們生活水平的提高，該病的發(fā)病率也在不斷攀升，據(jù)世界糖尿病聯(lián)盟的數(shù)據(jù)顯示，全球目前有近2.9億糖尿病患者。其中，新增加的糖尿病病人主要集中在印度和中國等發(fā)展中國家。另根據(jù)2011年的數(shù)據(jù)顯示，我國已經(jīng)成為世界第一糖尿病大國，患病率在近10年翻了近兩倍，達(dá)9.7％，高過世界平均水平的6.4％。同時(shí)，中國糖尿病高危人群也在擴(kuò)大，約有1.5億人。可見糖尿病的及早診斷對社會有重要意義。糖尿病的診斷一般是以血糖為依據(jù)的。由于抽血是一種有創(chuàng)檢測，并且需要專業(yè)人員完成，因此不少患者忽視血糖檢查，錯(cuò)過了最佳的治療時(shí)間。對于確診的糖尿病患者來說，也需要經(jīng)常性地進(jìn)行血糖監(jiān)測，才有可能避免或減緩高血糖帶來的各種并發(fā)癥，從而改善患者的生活質(zhì)量。對于接受胰島素治療的患者，為了確定胰島素用量，必須每日規(guī)律性地檢測血糖。最常見的血糖監(jiān)測手段，是利用便攜式血糖儀通過“扎手指”的方式來測試。糖尿病患者由于需要持續(xù)的監(jiān)測血糖，往往手指上遍布針眼，其痛苦自不待言。因此，社會迫切需要一種無創(chuàng)的糖尿病診斷和血糖監(jiān)測設(shè)備。目前已經(jīng)有一些無創(chuàng)血糖監(jiān)測技術(shù)問世，如反向離子滲透、生物阻抗光譜、近紅外光譜等，但它們都存在通用性不強(qiáng)、精度不高等一些不足之處。大量研究表明，糖尿病患者呼出氣體中的丙酮濃度明顯高于健康人，并且糖尿病人的血糖指標(biāo)和呼出氣體中丙酮的濃度成正相關(guān)。這是因?yàn)樘悄虿』颊唧w內(nèi)缺乏或無法有效利用胰島素，導(dǎo)致脂肪代替葡萄糖供能，而丙酮為脂肪代謝中的一種副產(chǎn)物，并且一部分會隨著呼出排出。因此，呼出氣體中丙酮的變化可以作為診斷糖尿病、估測血糖高低的一個(gè)指標(biāo)。對一個(gè)人的呼出氣體進(jìn)行分析可以成為及早檢測糖尿病以及監(jiān)控血糖指標(biāo)的一個(gè)行之有效的方法。此外，一些文獻(xiàn)指出，呼出中一些其他成分，例如硝酸甲酯、一氧化碳和異戊二烯等，其濃度也與血糖存在聯(lián)系。還有一些文獻(xiàn)指出，呼氣丙酮與血糖的聯(lián)系與病人的個(gè)體情況有關(guān)，分析時(shí)需要區(qū)別對待。但是目前的技術(shù)中，對呼出氣體的信號數(shù)據(jù)處理速度慢、精度不夠高，影響了數(shù)據(jù)的后期使用。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)提供了一種呼吸氣體測量的方法，包括如下步驟：記錄步驟，用呼氣分析儀分析采集到的呼出氣體，記錄呼氣分析儀中氣體傳感器和環(huán)境監(jiān)測傳感器的響應(yīng)信號；信號預(yù)處理步驟，利用環(huán)境監(jiān)測傳感器檢測呼吸氣體的環(huán)境參數(shù)，從而對氣體傳感器的響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償完成預(yù)處理；呼吸氣體信號特征提取步驟，將預(yù)處理后的信號數(shù)據(jù)，運(yùn)用多種時(shí)頻域特征提取算法提取特征，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行特征選擇；在所述呼吸氣體信號特征提取步驟中，利用特征提取算法在預(yù)處理后的氣體傳感器響應(yīng)信號中提取幾何特征。作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)，在所述信號預(yù)處理步驟中，對氣體傳感器響應(yīng)信號濾波、去除基線，然后利用環(huán)境監(jiān)測傳感器測得的環(huán)境參數(shù)對氣體傳感器的響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償。作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)，所述特征提取算法中包括在預(yù)處理后的氣體傳感器響應(yīng)信號中提取頻域Haar小波特征和主成分分析特征。作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)，所述環(huán)境監(jiān)測傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、二氧化碳傳感器和質(zhì)量流量傳感器。作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)，所述幾何特征包括波形曲線的峰值、均值、峰值比率、多點(diǎn)響應(yīng)值、曲線積分、分段積分、斜率特征的提取和選擇。本專利技術(shù)還提供了一種呼吸氣體測量的系統(tǒng)，包括：記錄模塊，用呼氣分析儀分析采集到的呼出氣體，記錄呼氣分析儀中氣體傳感器和環(huán)境監(jiān)測傳感器的響應(yīng)信號；信號預(yù)處理模塊，利用環(huán)境監(jiān)測傳感器檢測呼吸氣體的環(huán)境參數(shù)，從而對氣體傳感器的響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償完成預(yù)處理；呼吸氣體信號特征提取模塊，將預(yù)處理后的信號數(shù)據(jù)，運(yùn)用多種時(shí)頻域特征提取算法提取特征，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行特征選擇；在所述呼吸氣體信號特征提取模塊中，利用特征提取算法在預(yù)處理后的氣體傳感器響應(yīng)信號中提取幾何特征。作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)，在所述信號預(yù)處理模塊中，對氣體傳感器響應(yīng)信號濾波、去除基線，然后利用環(huán)境監(jiān)測傳感器測得的環(huán)境參數(shù)對氣體傳感器的響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償。作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)，所述特征提取算法中包括在預(yù)處理后的氣體傳感器響應(yīng)信號中提取頻域Haar小波特征和主成分分析特征。作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)，所述環(huán)境監(jiān)測傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、二氧化碳傳感器和質(zhì)量流量傳感器。作為本專利技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)，所述幾何特征包括波形曲線的峰值、均值、峰值比率、多點(diǎn)響應(yīng)值、曲線積分、分段積分、斜率特征的提取和選擇。本專利技術(shù)的有益效果是：在本專利技術(shù)呼吸氣體測量的方法及系統(tǒng)中，將被試者呼出的氣體中的丙酮等成分轉(zhuǎn)化為傳感器響應(yīng)信號，并對響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償、信號特征提取等操作，從而能夠更快的提取信號數(shù)據(jù)，并使提取的信號精度更高，便于后續(xù)的分析及處理。附圖說明圖1是本專利技術(shù)的呼氣分析儀的原理框圖；圖2是本專利技術(shù)的信號預(yù)處理和評價(jià)算法的步驟圖；圖3是本專利技術(shù)的信號特征空間結(jié)構(gòu)圖；圖4顯示了傳統(tǒng)加熱方法的典型傳感器響應(yīng)、溫度調(diào)制方法的加熱電壓和典型傳感器響應(yīng)，點(diǎn)劃線標(biāo)出了呼氣分析儀對一個(gè)呼氣樣本的分析過程所包含的4個(gè)階段；圖5顯示了典型的健康人和糖尿病人呼氣樣本在溫度調(diào)制的傳感器上響應(yīng)的形狀區(qū)別；圖6是血糖正常的被測者呼吸樣本響應(yīng)曲線圖；圖7是血糖偏高的被測者呼吸樣本響應(yīng)曲線圖；圖8是單路呼吸氣體響應(yīng)信號的幾何特征結(jié)構(gòu)示意圖；圖9是SVM應(yīng)用于血糖分級的分類樹設(shè)計(jì)方案示意圖。具體實(shí)施方式本專利技術(shù)公開了一種呼吸氣體測量的方法，包括如下步驟：記錄步驟，用呼氣分析儀分析采集到的呼出氣體，記錄呼氣分析儀中氣體傳感器和環(huán)境監(jiān)測傳感器的響應(yīng)信號；信號預(yù)處理步驟，利用環(huán)境監(jiān)測傳感器檢測呼吸氣體的環(huán)境參數(shù)，從而對氣體傳感器的響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償完成預(yù)處理；呼吸氣體信號特征提取步驟，將預(yù)處理后的信號數(shù)據(jù)，運(yùn)用多種時(shí)頻域特征提取算法提取特征，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行特征選擇；在所述呼吸氣體信號特征提取步驟中，利用特征提取算法在預(yù)處理后的氣體傳感器響應(yīng)信號中提取幾何特征。在所述信號預(yù)處理步驟中，對氣體傳感器響應(yīng)信號濾波、去除基線，然后利用環(huán)境監(jiān)測傳感器測得的環(huán)境參數(shù)對氣體傳感器的響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償。所述特征提取算法中包括在預(yù)處理后的氣體傳感器響應(yīng)信號中提取頻域Haar小波特征和主成分分析(PCA)特征。所述環(huán)境監(jiān)測傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、二氧化碳傳感器和質(zhì)量流量傳感器。所述幾何特征包括波形曲線的峰值、均值、峰值比率、多點(diǎn)響應(yīng)值、曲線積分、分段積分、斜率等多種特征的提取和選擇。在本專利技術(shù)呼吸氣體測量的方法基礎(chǔ)上，本專利技術(shù)還提供了一種基于呼吸氣體檢測的血糖預(yù)測模型，以達(dá)到無損血糖監(jiān)測的目的。為此，在已有的基于呼吸氣體檢測的糖尿病分析和診斷系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用多種計(jì)算機(jī)算法進(jìn)行處理和建模，在信號預(yù)處理步驟中對呼吸氣體的響應(yīng)信號針對環(huán)境參數(shù)進(jìn)行補(bǔ)償，在信號特征提取與選擇算法中對呼吸氣體響應(yīng)信號進(jìn)行時(shí)頻域多方法特征提取、選擇及融合，在信號評價(jià)算法中，采用多種模式識別算法進(jìn)行分類模型和回歸預(yù)測模型構(gòu)建。本專利技術(shù)以上述方法彌補(bǔ)現(xiàn)有解決方案中的不足，同時(shí)保持成本低、速度快、操作簡單、便攜性好等優(yōu)勢。本專利技術(shù)提出的基于呼吸氣體檢測的血糖預(yù)測模型，其方案主要包括：本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種呼吸氣體測量的方法，其特征在于，包括如下步驟：記錄步驟，用呼氣分析儀分析采集到的呼出氣體，記錄呼氣分析儀中氣體傳感器和環(huán)境監(jiān)測傳感器的響應(yīng)信號；信號預(yù)處理步驟，利用環(huán)境監(jiān)測傳感器檢測呼吸氣體的環(huán)境參數(shù)，從而對氣體傳感器的響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償完成預(yù)處理；呼吸氣體信號特征提取步驟，將預(yù)處理后的信號數(shù)據(jù)，運(yùn)用多種時(shí)頻域特征提取算法提取特征，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行特征選擇；在所述呼吸氣體信號特征提取步驟中，利用特征提取算法在預(yù)處理后的氣體傳感器響應(yīng)信號中提取幾何特征。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種呼吸氣體測量的方法，其特征在于，包括如下步驟：記錄步驟，用呼氣分析儀分析采集到的呼出氣體，記錄呼氣分析儀中氣體傳感器和環(huán)境監(jiān)測傳感器的響應(yīng)信號；信號預(yù)處理步驟，利用環(huán)境監(jiān)測傳感器檢測呼吸氣體的環(huán)境參數(shù)，從而對氣體傳感器的響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償完成預(yù)處理；呼吸氣體信號特征提取步驟，將預(yù)處理后的信號數(shù)據(jù)，運(yùn)用多種時(shí)頻域特征提取算法提取特征，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行特征選擇；在所述呼吸氣體信號特征提取步驟中，利用特征提取算法在預(yù)處理后的氣體傳感器響應(yīng)信號中提取幾何特征。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述信號預(yù)處理步驟中，對氣體傳感器響應(yīng)信號濾波、去除基線，然后利用環(huán)境監(jiān)測傳感器測得的環(huán)境參數(shù)對氣體傳感器的響應(yīng)信號進(jìn)行補(bǔ)償。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取算法中包括在預(yù)處理后的氣體傳感器響應(yīng)信號中提取頻域Haar小波特征和主成分分析特征。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述環(huán)境監(jiān)測傳感器包括溫度傳感器、濕度傳感器、二氧化碳傳感器和質(zhì)量流量傳感器。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述幾何特征包括波形曲線的峰值、均值、峰值比率、多點(diǎn)響應(yīng)值、曲線積分、分段積分、斜率特征的提取和選...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：盧光明，劉東旭，張大鵬，
申請(專利權(quán))人：哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院，
類型：發(fā)明
國別省市：廣東;44
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