李曉媛,孟聽元,蘇 星,魏健平,陳雪美,牛云玲

(1.鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院,河南鄭州450001;2.河南機(jī)電高等專科學(xué)校自動(dòng)控制系,河南新鄉(xiāng)453003)

基于HKG-07A紅外脈搏傳感器的智能睡眠喚醒儀

李曉媛1,孟聽元2,蘇 星1,魏健平1,陳雪美1,牛云玲1

(1.鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院,河南鄭州450001;2.河南機(jī)電高等專科學(xué)校自動(dòng)控制系,河南新鄉(xiāng)453003)

為了提高學(xué)生和上班族午睡的效率，減少傳統(tǒng)醫(yī)用睡眠監(jiān)測(cè)儀給使用者帶來的不便，在研究人體脈搏和睡眠狀態(tài)相關(guān)性的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種基于HKG-07A紅外脈搏傳感器的智能睡眠喚醒儀.該裝置僅通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)手指脈搏信號(hào)，傳輸至單片機(jī)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)控制，采用支持向量機(jī)算法(SVM)構(gòu)建個(gè)人睡眠狀態(tài)分類數(shù)據(jù)庫，自適應(yīng)地實(shí)現(xiàn)睡眠狀態(tài)的分類預(yù)測(cè)，結(jié)合定時(shí)和語音模塊實(shí)現(xiàn)報(bào)警和喚醒功能.

脈搏傳感器;支持向量機(jī)SVM;有效睡眠定時(shí);智能睡眠監(jiān)測(cè)

0 引言

睡眠是身體機(jī)能自我修復(fù)和排毒的重要時(shí)段,隨著人們生活節(jié)奏的加快,睡眠不足或質(zhì)量下降已經(jīng)成為普遍的社會(huì)問題.臨床上使用最廣泛的多道睡眠圖(PSG)被視為診斷呼吸暫停綜合征(OSAHS)的“金標(biāo)準(zhǔn)”［1］,監(jiān)測(cè)信號(hào)包括腦電、心電、肌電、脈搏波、眼動(dòng)、體位體動(dòng)、呼吸和血氧等10余個(gè)通道的生理參數(shù).雖然這種專業(yè)設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)準(zhǔn)確監(jiān)控患者的睡眠質(zhì)量和診斷睡眠疾病,但是錯(cuò)綜復(fù)雜的感應(yīng)器連線和長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)監(jiān)測(cè)會(huì)給患者造成心理和生理不適,并且數(shù)據(jù)分析需要專業(yè)技術(shù)人員,其推廣和普及受到較大制約.為了解決PSG使用費(fèi)昂貴、操作復(fù)雜和技術(shù)要求高的問題,以檢測(cè)參數(shù)簡(jiǎn)化和使用新興分析技術(shù)為主要特色的便攜式睡眠監(jiān)測(cè)儀(PMDs)得到迅速發(fā)展［2-3］.由于不同的PMDs記錄不同數(shù)量和類型的生理參數(shù),且根據(jù)記錄參數(shù)設(shè)計(jì)獨(dú)特的分析軟件,因此造成PMDs具有敏感性和特異性,并非適用所有人.總之,這些專用的醫(yī)用設(shè)備監(jiān)測(cè)的生理參數(shù)較多,從價(jià)格和技術(shù)上不適用于普通上班族的智能睡眠喚醒.2012年由Zeo公司贊助開發(fā)的一款預(yù)測(cè)睡眠周期的設(shè)備［4］可測(cè)量腦電波和眼動(dòng),通過藍(lán)牙與iPhone設(shè)備連接,在睡眠者處于淺睡階段時(shí)輕柔地喚醒,從而減輕醒來后昏沉的感覺.這項(xiàng)研究開啟了“智能鬧鐘”的新時(shí)代,但售價(jià)相對(duì)昂貴,且長(zhǎng)期利用無線傳輸對(duì)大腦是否具有損害還沒有明確定論.

因此,筆者在研究人體脈搏和睡眠狀態(tài)相關(guān)性的基礎(chǔ)上,采用了一種僅通過檢測(cè)手指脈搏信號(hào)的簡(jiǎn)單技術(shù),利用單片機(jī)進(jìn)行支持向量機(jī)(SVM)學(xué)習(xí)算法來實(shí)現(xiàn)睡眠狀態(tài)自適應(yīng)預(yù)測(cè),并結(jié)合定時(shí)和語音模塊實(shí)現(xiàn)智能睡眠喚醒功能,有效提高上班族和學(xué)生的午休質(zhì)量和效率.

1 睡眠狀態(tài)監(jiān)測(cè)基本原理

研究表明:脈搏波和心電信號(hào)R-R間期存在內(nèi)在關(guān)聯(lián)性［5］,睡眠過程中心率變異性在不同睡眠分期呈現(xiàn)相應(yīng)的變化模式［6］.健康的人從清醒狀態(tài)進(jìn)人睡眠狀態(tài)時(shí)脈搏明顯減慢,而脈搏頻率可以間接反映人的睡眠狀態(tài)［7］.智能睡眠喚醒儀的主要功能是識(shí)別從清醒進(jìn)人睡眠狀態(tài)的時(shí)間段,因此實(shí)時(shí)監(jiān)控心臟脈搏并找到合適的表征睡眠狀態(tài)的脈搏閾值是該設(shè)備需要解決的關(guān)鍵問題.

根據(jù)午睡時(shí)間短的特點(diǎn),本設(shè)計(jì)將國(guó)際通用的睡眠分期簡(jiǎn)化為覺醒期、睡眠期和快速眼動(dòng)期,進(jìn)人有效睡眠的時(shí)間點(diǎn)定義為從覺醒期進(jìn)人到睡眠期的時(shí)間點(diǎn).采集受試者午休過程脈搏變化數(shù)據(jù),利用統(tǒng)計(jì)分析方法得到不同睡眠階段脈搏頻率之間的差異性,從而確定由覺醒期到睡眠期的脈搏閾值,定義該時(shí)間為進(jìn)人有效睡眠的起點(diǎn).

1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集

實(shí)驗(yàn)選擇50名(18～30歲)身體健康、無精神障礙的大學(xué)生或上班族作為受試者.每位受試者采用醫(yī)院提供的睡眠監(jiān)測(cè)儀連續(xù)監(jiān)測(cè)3 d午休過程(1 h左右),同時(shí)采用HKG-07A紅外脈搏傳感器同步采集午睡過程的脈搏頻次,采樣周期30 s.以專業(yè)的睡眠監(jiān)測(cè)儀得到的睡眠分期時(shí)間點(diǎn)作為驗(yàn)證本文SVM自學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn).

1.2 用SVM進(jìn)行睡眠狀態(tài)分類預(yù)測(cè)

本設(shè)計(jì)利用支持向量機(jī)(SVM)構(gòu)建預(yù)測(cè)睡眠狀態(tài)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸人向量為脈搏頻次時(shí)序變化序列,輸出為預(yù)測(cè)的睡眠狀態(tài),具體實(shí)驗(yàn)步驟為:

(1)數(shù)據(jù)的預(yù)處理.為了消除個(gè)體差異,采集每位受試者在清醒安靜狀態(tài)5 min的平均脈搏作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù),所有輸人向量均為脈搏頻率變化量.

(2)訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本建立.輸人向量集Xi=［X(1),X(2),…,X(n)］為連續(xù)10 m in脈搏變化時(shí)序,采樣周期為30 s.輸出Y(k+1)為k+1時(shí)刻的預(yù)測(cè)狀態(tài)(Y=0清醒,Y=1睡眠).實(shí)驗(yàn)樣本由受試者連續(xù)3 d監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)成,分別在不同的睡眠狀態(tài)隨機(jī)選取70%樣本構(gòu)成訓(xùn)練集,剩余30%作為測(cè)試集.

(3)SVM分類預(yù)測(cè)模型構(gòu)建［8］.SVM分類預(yù)測(cè)系統(tǒng)包括離線分類器學(xué)習(xí)和在線預(yù)測(cè)兩個(gè)子系統(tǒng).采用LibSVM支持向量機(jī)庫中的訓(xùn)練函數(shù)得到分類器,模型如圖1所示.

圖1 SVM分類預(yù)測(cè)模型Fig.1 The SVM predictive model for classification

訓(xùn)練樣本的核函數(shù)選用RBF函數(shù),采用交叉驗(yàn)證選擇SVM最佳懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g,訓(xùn)練得到SVM模型.模型最優(yōu)分割面的法向量w和分割閾值b由公式(1)和(2)計(jì)算得到,存儲(chǔ)在單片機(jī)中作為分類函數(shù)的計(jì)算參數(shù).

式中:Φ為訓(xùn)練樣本Xi的非線性映射;αi為拉格朗日算子.在線預(yù)測(cè)睡眠狀態(tài)的分類函數(shù)為式(3).

f(X)=sgn{w·Φ(Xi)+b-1+ξi}.(3)

基于SVM的睡眠狀態(tài)分類預(yù)測(cè)流程如圖2所示.

圖2 基于SVM的睡眠狀態(tài)分類預(yù)測(cè)流程Fig.2 Flow chart of classification and prediction for sleeping status based on SVM

2 智能睡眠喚醒儀設(shè)計(jì)

智能睡眠喚醒儀由HKG-07A脈搏傳感器、STM32單片機(jī)、顯示模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊和ISD4004語音報(bào)警模塊構(gòu)成,系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖3所示.午休過程中采集受試者的脈搏時(shí)序變化信號(hào),研究脈搏信號(hào)與睡眠狀態(tài)的關(guān)系,采用SVM網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)自適應(yīng)提取表征受試者進(jìn)人睡眠狀態(tài)的脈搏閾值,啟動(dòng)定時(shí)系統(tǒng),達(dá)到有效睡眠時(shí)間系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)出報(bào)警信號(hào)喚醒睡眠者.

圖3 睡眠喚醒裝置的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.3 The structure of intelligent sleepy alarm system

2.1 脈搏信息的采集

采用HKG-07A紅外脈搏傳感器檢測(cè)人體脈搏率,利用特定波長(zhǎng)紅外線檢測(cè)由于心臟跳動(dòng)而引起的手指尖內(nèi)微血管容積發(fā)生的變化,經(jīng)過信號(hào)放大、調(diào)理、整形輸出同步于脈搏跳動(dòng)的脈沖信號(hào),輸出脈沖波形如圖4所示(電源電壓Ucc=5 V).

圖4 HKG-07A紅外脈搏傳感器的輸出波形圖Fig.4 The output waveform of HKG-07A

2.2 STM32單片機(jī)控制系統(tǒng)

由于智能睡眠儀需要存儲(chǔ)大量的訓(xùn)練樣本,且實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)受試者的睡眠狀態(tài),因此本系統(tǒng)采用處理速度快和功能強(qiáng)大的STM32 F103VET6控制芯片,Cortex-M3內(nèi)核,處理速度可達(dá)72 MHz, ROM和RAM容量大.將構(gòu)建的訓(xùn)練樣本采用LibSVM庫中的訓(xùn)練函數(shù)得到分類器,實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)新采集的測(cè)試樣本表征的睡眠時(shí)相.如果進(jìn)人睡眠則啟動(dòng)定時(shí)裝置,按照設(shè)定的有效睡眠時(shí)間報(bào)警喚醒睡眠者.

2.3 脈搏顯示與語音報(bào)警模塊設(shè)計(jì)

顯示電路采用四位LED數(shù)碼管動(dòng)態(tài)顯示,與STM32芯片的P1口連接;語音報(bào)警電路由ISD4004芯片加上音樂蜂鳴器組成.報(bào)警電路觸發(fā)信號(hào)由單片機(jī)的P3.4口直接產(chǎn)生,報(bào)警音樂可自主錄制和選擇.其外圍設(shè)備的連接如圖5所示.

圖5 外圍設(shè)備(HKG07A，ISD4004和揚(yáng)聲器)連接Fig.5 The connection diagram for HKG-07A，ISD4004 and speakers

圖6 50名受試者脈搏頻數(shù)分布圖Fig.6 The pulse frequent distribution of 50 subjects

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.1 睡眠時(shí)相與脈搏率的關(guān)系

采用醫(yī)用睡眠監(jiān)測(cè)儀和自主開發(fā)睡眠喚醒裝置同步檢測(cè)50名受試者連續(xù)3 d的午休過程,分別統(tǒng)計(jì)不同睡眠時(shí)相連續(xù)5 min的平均脈搏率,其脈搏頻次分布如圖6所示.將50名受試者在清醒、睡眠和喚醒3種不同狀態(tài)下的脈搏率分組,利用單因素方差分析(one-way ANOVA)檢驗(yàn)睡眠時(shí)相對(duì)受試者脈搏率的影響,分別計(jì)算組間、組內(nèi)方差,構(gòu)建檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F,取顯著性水平α=0.05,得到睡眠時(shí)相對(duì)受試者脈搏率有顯著影響(p＜ 0.05).進(jìn)一步采用多重比較分析得到3種狀態(tài)下的平均脈搏率均具有顯著差異,結(jié)果表明,實(shí)驗(yàn)結(jié)果與文獻(xiàn)［8］中得到的睡眠時(shí)相與脈搏率的關(guān)系一致.

3.2 基于SVM的實(shí)時(shí)睡眠時(shí)相判斷

表1為10名受試者在兩種睡眠監(jiān)測(cè)儀同步記錄時(shí)判斷進(jìn)人睡眠時(shí)相的時(shí)間點(diǎn),正確率是以醫(yī)用睡眠儀為標(biāo)準(zhǔn),計(jì)算筆者開發(fā)的SVM實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的正確率.睡眠喚醒設(shè)備預(yù)測(cè)的進(jìn)人睡眠的時(shí)間點(diǎn)均滯后,可能是由于SVM預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)時(shí)需要保證兩次相同睡眠的預(yù)測(cè)結(jié)果才認(rèn)為是有效的.平均預(yù)測(cè)的正確率為85.6%,且實(shí)際睡眠時(shí)間均大于設(shè)定睡眠時(shí)間,實(shí)現(xiàn)了睡眠的有效定時(shí).調(diào)查結(jié)果表明:80%以上的受試者被喚醒后表示沒有不適的感覺,且短暫的睡眠達(dá)到較好的休息效果.

表1 10名受試者午休睡眠狀態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.1 The predictive results of 10 subjects

4 結(jié)論

采用STM32和紅外脈搏傳感器完成了智能睡眠喚醒裝置的設(shè)計(jì).本系統(tǒng)通過SVM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練自動(dòng)完成實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)睡眠時(shí)相.雖然單純利用脈搏率信號(hào)預(yù)測(cè)進(jìn)人睡眠時(shí)相的時(shí)間精度不夠高,但是適用于快速預(yù)測(cè)清醒和睡眠狀態(tài)轉(zhuǎn)變的時(shí)相,完全滿足智能睡眠定時(shí)的需要.與傳統(tǒng)的睡眠監(jiān)測(cè)方法相比,本系統(tǒng)記錄簡(jiǎn)單、操作方便、對(duì)睡眠影響小,且實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,實(shí)際睡眠時(shí)間均大于設(shè)定睡眠時(shí)間.筆者選取的樣本沒有涉及睡眠障礙患者,可能導(dǎo)致對(duì)特殊人群的睡眠預(yù)測(cè)分類準(zhǔn)確率下降.今后需要進(jìn)一步擴(kuò)充訓(xùn)練樣本的類型和數(shù)量,增加無線通訊模塊,實(shí)現(xiàn)睡眠時(shí)相的在線訓(xùn)練,增加設(shè)備的靈活性.

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The Design of an Intelligent Sleep Timing Device Based on HKG-07A Infrared Pulse Sensor

LIXiao-yuan1,MENG Xin-yuan2,SU Xing1,WEI Jian-ping1,CHEN Xue-mei1,NIU Yun-ling1
(1.School of Electrical Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,China;2.Department of Automatic Control, Henan Mechanical and Electrical Engineering College,Xinxiang 453003,China)

In order to improve the nap efficiency for students and office workers and reduce traditional sleep medical sleep monitor inconvenience to users,an intelligent sleep awake timer was designed using infrared pulse sensor HKG-07A.This instrument realizes the control system using single chip microcomputer only with real-time monitoring finger pulse signal.The support vector machine(SVM)algorithm was adopted to build the database of personal sleep state levels,then the sleep status was predicted and classified adaptively.Finally,the functions of alarm and wakeing up were realized in combination with tim ing and voice modules.

infrared pulse sensor;support vectormachine;effective sleeptiming;intelligent sleep monitoring

TP277

A

10.3969/j.issn.1671-6833.2015.03.007

1671-6833(2015)03-0030-04

2015-01-17;

2015-03-03

河南省教育廳科學(xué)技術(shù)重點(diǎn)研究項(xiàng)目(14A120003);鄭州大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新實(shí)踐項(xiàng)目

李曉媛(1972-),女,河南偃師人,鄭州大學(xué)副教授,主要從事生物信號(hào)處理和智能控制方面的研究,E-mail:lixiaoyuan@zzu.edu.cn.