王肖文，肖碧波，陳旭創(chuàng)

1 佛山市第一人民醫(yī)院設(shè)備科（廣東佛山 528000）；2 佛山市第三人民醫(yī)院設(shè)備科（廣東佛山 528000）

抑郁癥是常見的精神疾病，嚴(yán)重影響患者及其家庭成員的生命質(zhì)量。睡眠障礙是抑郁癥患者的主要表現(xiàn)之一，有研究發(fā)現(xiàn)，改善抑郁癥患者的睡眠質(zhì)量能夠減輕抑郁癥的嚴(yán)重程度[1-2]。因此，評(píng)估抑郁癥患者的睡眠質(zhì)量十分重要。目前，臨床上常采用多導(dǎo)睡眠圖或匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)評(píng)估抑郁癥患者的睡眠質(zhì)量，但這兩種評(píng)估方式均受患者主觀因素的影響較大，且所采用的有線設(shè)備采集均會(huì)對(duì)患者的睡眠質(zhì)量產(chǎn)生一定影響。而無線的便攜式設(shè)備采集能夠提升抑郁癥患者的使用舒適感，更真實(shí)地反映抑郁癥患者的睡眠質(zhì)量[3-4]。鑒于此，本研究構(gòu)建了一套抑郁癥患者睡眠領(lǐng)域關(guān)于心電采集及深度學(xué)習(xí)的睡眠質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)，包括便攜式睡眠心電監(jiān)測(cè)模塊和深度學(xué)習(xí)評(píng)估模塊，具體介紹如下。

1 便攜式睡眠心電監(jiān)測(cè)模塊

便攜式睡眠心電監(jiān)測(cè)模塊的工作原理為，便攜式心電監(jiān)測(cè)儀長時(shí)間采集和存儲(chǔ)抑郁癥患者睡眠時(shí)的心率和呼吸信號(hào)，手機(jī)通過藍(lán)牙接收心電監(jiān)測(cè)儀采集的數(shù)據(jù)，并通過網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù)至服務(wù)器，服務(wù)器使用深度學(xué)習(xí)評(píng)估模塊評(píng)估抑郁癥患者的睡眠質(zhì)量。

1.1 硬件設(shè)計(jì)

便攜式心電監(jiān)測(cè)儀通過采集患者心電數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)心電數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)，結(jié)合程序的編寫，實(shí)現(xiàn)心電圖ECG 波形的自動(dòng)濾波、實(shí)時(shí)計(jì)算RR 間期和呼吸頻率、自動(dòng)記錄數(shù)據(jù)至SD 存儲(chǔ)卡，并通過藍(lán)牙技術(shù)傳送至手機(jī)應(yīng)用端[5-6]。硬件工作流程如下：（1）通過用于生物電勢(shì)測(cè)量的ADS1292R 芯片，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)抑郁癥患者的睡眠心電數(shù)據(jù)，包括心電圖和呼吸頻率數(shù)據(jù)；（2）利用MCU STM32F405單片機(jī)進(jìn)行心電圖和呼吸頻率數(shù)據(jù)的濾波和統(tǒng)計(jì)，得出數(shù)據(jù)RR 間期和呼吸頻率[7-8]；（3）利用SD 存儲(chǔ)卡，實(shí)時(shí)記錄抑郁癥患者的RR 間期和呼吸頻率[9]；（4）利用藍(lán)牙模塊HC-06與手機(jī)應(yīng)用端進(jìn)行通信，手機(jī)端再將數(shù)據(jù)傳輸至網(wǎng)絡(luò)終端；（5）利用微型的LED 燈珠進(jìn)行狀態(tài)顯示，實(shí)現(xiàn)低電量、數(shù)據(jù)上傳、數(shù)據(jù)記錄等狀態(tài)的顯示，方便使用者了解設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)。

1.2 軟件設(shè)計(jì)

手機(jī)傳送服務(wù)應(yīng)用端開發(fā)平臺(tái)為Android Studio 4.0.1，心電數(shù)據(jù)傳送服務(wù)端開發(fā)功能包括以下兩點(diǎn)：（1）藍(lán)牙模塊Bubletooth Receive.class 實(shí)現(xiàn)將便攜式心電監(jiān)測(cè)儀采集的數(shù)據(jù)發(fā)送至手機(jī)端；（2）網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)發(fā)送接收模塊Upload Download Data.class 實(shí)現(xiàn)手機(jī)終端與服務(wù)器的連接，手機(jī)端將RR 間期數(shù)據(jù)和呼吸頻率數(shù)據(jù)傳送至服務(wù)器終端，同時(shí)接收服務(wù)器終端計(jì)算結(jié)果并通過手機(jī)移動(dòng)端用戶界面呈現(xiàn)給用戶。心電數(shù)據(jù)傳送服務(wù)端工作模式見圖 1。

圖1 心電數(shù)據(jù)傳送服務(wù)端工作模式

2 深度學(xué)習(xí)評(píng)估模塊

深度學(xué)習(xí)評(píng)估模塊開發(fā)平臺(tái)基于Linux，抑郁癥患者睡眠分期模型的分型軟件為Python和TensorFlow。首先，在Python中使用心電數(shù)據(jù)計(jì)算出RR間期龐加萊圖，然后，基于TensorFlow的深度學(xué)習(xí)對(duì)龐加萊圖進(jìn)行睡眠分期模型的構(gòu)建，最后，將患者的心電數(shù)據(jù)在睡眠分期模型的深度學(xué)習(xí)評(píng)估模塊進(jìn)行分期識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)抑郁癥患者睡眠質(zhì)量的評(píng)估。

2.1 生成RR 間期龐加萊圖

RR 間期龐加萊圖算法是心電信號(hào)輸入睡眠分期模型前的預(yù)處理。RR 間期龐加萊圖算法度量心電信號(hào)的時(shí)間序列空間分布規(guī)律，描述動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)軌跡，可克服傳統(tǒng)非線性方法分析短時(shí)甚至極短時(shí)序列的不足；使用滑動(dòng)時(shí)間窗口，將相鄰RR 間期定義為點(diǎn)并歸一化，得到散點(diǎn)圖（圖2）；龐加萊圖描述了逐次心跳的心率加快和減速信息，反映了心率總體的變異率。

圖2 RR 間期龐加萊圖示意圖

2.2 構(gòu)建睡眠分期模型

睡眠時(shí)心率和呼吸頻率會(huì)隨著睡眠時(shí)相的變化表現(xiàn)出節(jié)律性變化[7]，因此，從心電中提取時(shí)間序列可以表征睡眠的不同階段[8]。睡眠分期分析指標(biāo)包括實(shí)時(shí)睡眠分期階段圖、各階段（清醒、淺睡、深睡、快動(dòng)眼睡眠）時(shí)長以及時(shí)長占比等[9]。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的圖像處理能力，所以睡眠分期模型使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[10]進(jìn)行深度學(xué)習(xí)建模，見圖3。分期模型使用公開數(shù)據(jù)集或者臨床采集數(shù)據(jù)計(jì)算的RR 間期龐加萊圖進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。為避免出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，模型使用兩層循環(huán)交叉驗(yàn)證訓(xùn)練，首先按受試者數(shù)量將數(shù)據(jù)隨機(jī)分成k 份，并按照（k-2）∶1∶1的比例分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，然后內(nèi)層循環(huán)使用k-1折交叉驗(yàn)證的方法，對(duì)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)訓(xùn)練和驗(yàn)證，最后外層循環(huán)對(duì)測(cè)試集使用k 折交叉驗(yàn)證，得到k 次測(cè)試結(jié)果的平均值，作為睡眠分期模型的準(zhǔn)確性評(píng)估依據(jù)。

圖3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的睡眠分期模型訓(xùn)練

2.3 評(píng)估抑郁癥患者的睡眠質(zhì)量

有研究發(fā)現(xiàn)，抑郁癥患者的睡眠模式發(fā)生改變，睡眠分期與正常人不同，尤其是快速眼動(dòng)期。便攜式心電監(jiān)測(cè)儀采集患者數(shù)據(jù)后，服務(wù)器接收手機(jī)端上傳的數(shù)據(jù)，分析生成RR 間期龐加萊圖，并輸入睡眠分期模型進(jìn)行睡眠分期識(shí)別，對(duì)比患者與正常人的睡眠分期，評(píng)估患者的睡眠質(zhì)量，從而評(píng)估患者的疾病嚴(yán)重程度。

3 結(jié)束語

本研究通過軟、硬件設(shè)計(jì)，研制了一套成本可控、擴(kuò)展性強(qiáng)的睡眠質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)，旨為臨床上抑郁癥的輔助診斷提供新的監(jiān)測(cè)技術(shù)，為臨床在睡眠質(zhì)量評(píng)估等方面的應(yīng)用及研究提供數(shù)據(jù)資料。同時(shí)，建設(shè)模式隨著計(jì)算機(jī)軟、硬件技術(shù)的變化也在不斷演變，本系統(tǒng)具有極佳的延展性，還可應(yīng)用到如失眠等其他病種患者的睡眠監(jiān)測(cè)評(píng)估中。