【摘 要】
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呼吸信号的监测在临床和家庭日常监护中起着非常重要的作用,传统的呼吸气流法和胸部阻抗法监测具有局限性,不适合长时间连续监测。部分研究者通过心电信号或光电容积脉搏信号拟合呼吸信号,准确性差,且考虑的特征属性单一。为此,本文针对静息状态下和活动状态下的呼吸信号预测方法进行了研究,主要工作如下。首先,对呼吸相关生理信号和生理参数进行了分析,并提出基于心电信号和光电容积脉搏信号的呼吸信号特征提取方法。为后文
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呼吸信号的监测在临床和家庭日常监护中起着非常重要的作用,传统的呼吸气流法和胸部阻抗法监测具有局限性,不适合长时间连续监测。部分研究者通过心电信号或光电容积脉搏信号拟合呼吸信号,准确性差,且考虑的特征属性单一。为此,本文针对静息状态下和活动状态下的呼吸信号预测方法进行了研究,主要工作如下。首先,对呼吸相关生理信号和生理参数进行了分析,并提出基于心电信号和光电容积脉搏信号的呼吸信号特征提取方法。为后文呼吸信号预测算法提供依据。其次,提出了一种基于多参数的预测方法,将血氧饱和度、心率、脉搏率等多个生理参数用作呼吸预测的相关特征。针对原始信号中的噪声干扰问题,采用小波阈值法对原始信号进行降噪处理。然后,构建极端梯度提升树模型,通过贪心算法寻找最优分割点,利用剪枝策略对模型进行优化,实现静息状态下呼吸信号波形的预测。再次,提出一种基于节律的呼吸信号预测方法,从心电信号和光电容积脉搏信号信号波形角度分析,利用峰值检测方法,识别基准点,提取多个呼吸相关节律特征并进行相关分析。基于不同节律特征数据组合,建立分类回归树模型,通过剪枝优化模型,实现活动状态下呼吸信号波形的预测。最后,通过编码实现了上述两种呼吸信号的预测方法,采用BIDMC和PPG＿Da Li A数据集进行了实验,验证了所提出方法的有效性,并进行了对比实验与结果分析。
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