基于心电信号分析的睡眠呼吸暂停综合征检测研究文献综述

一、文献综述（或调研报告）：

睡眠呼吸暂停（apnea）是指睡眠过程中口鼻气流停止（相较于基线水平下降ge;90%），持续时间ge;10秒（成人）或ge;2次呼吸周期的时间长度（儿童）。其中，成人采用10秒的标准是根据20-45岁成人维持血氧水平所需最少平均呼吸频率推算两次呼吸周期的时间。^[3]睡眠呼吸暂停是睡眠呼吸障碍患者就诊时最主要、最突出的症状和原因。而睡眠呼吸暂停综合征，作为一种常见的睡眠疾病，指睡眠期间睡眠呼吸暂停次数ge;5次/小时。^[1,4]这种睡眠障碍疾病对多种人体系统和器官有损害，被认为是高血压、冠心病、心律失常、心力衰竭、糖尿病及胰岛素抵抗、脑卒中等疾病的独立危险因素，同时对白天的日常生活也有着较大的影响。

多导睡眠描记术（Polysomnography）是一个系统的、较为全面的对睡眠期间受试者生理参数进行收集的过程。现代多导睡眠图（Polysomnogram）的起源最早可以追溯到1875年Caton对动物进行的脑电波实验。这一发现为Berger对觉醒与睡眠之间差异的描述（1929年）作铺垫，并最终促成了第一个睡眠期间连续整夜的脑电图记录（Loomis等，1937）。发展至今，多导睡眠图综合利用脑电图、眼电图、肌电图、心电图和脉搏血氧仪，以及气流和呼吸力。成为评估睡眠障碍潜在原因的方法。多导睡眠图可用于评估夜间癫痫、嗜睡症、周期性肢体运动障碍和快速眼动睡眠行为障碍等多种睡眠障碍，在睡眠相关呼吸障碍（sleep-related breathing disorders，SRBD）诊断方面则是国际公认的金标准。^[5]

但睡眠多导图的缺点也很明显：时间上需要对受试者进行整夜的监测，有时还需要专业人员整夜值守；地点上通常为医院的睡眠监护室；方法上，由于要对人体多种生理信号进行测量，需要将大量传感器连接于人体，且大部分位于头面部，对夜间受试者的睡眠会不可避免的造成影响，使测量结果发生一定变化，并最终影响诊断结果。

鉴于传统PSG诸多缺点，人们一直在致力于开发更多便捷、成本小的监测诊断手段，以替代标准PSG。家庭睡眠呼吸暂停测试（Home sleep apnea testing，HSAT）即是作为PSG替代手段的另一种睡眠呼吸暂停的诊断方法。为达到减少导联等传感器、实现简单舒适的测量的目的，大部分设计都舍去了脑电信号的导联。根据美国睡眠学会（American Academy of Sleep Medicine）关于无人值守的便携式睡眠监测仪临床应用指南（2007）中规定，HSAT至少要对气流、呼吸努力以及血氧饱和度三个参数进行监测。这保证了HSAT对呼吸事件监测的准确度，但失去了进行判断入睡与觉醒以及睡眠分期的能力，这也成为制约HSAT应用的主要原因。^[5,6]

在满足睡眠障碍疾病监测的基础上，除了在传统PSG的基础上进行简化、改进，人们还另辟蹊径，探索以少数甚至单一生理信号为基础的方法。自上世纪八十年代起，人们便注意到人体睡眠与心电图之间存在关系。经过一系列研究，人们发现了心率变异性这一关键，并从中总结出了时域、频域与非线性三大方面特征，用于研究基于心电信号的睡眠呼吸暂停综合征监测和诊断手段。其中频域分析主要是对信号功率谱密度进行分析，正常人的心率功率谱能量主要集中于0-0.4Hz，频域特征常按频域段分为高频（0.15-0.4Hz）、低频（0.04-0.15Hz）与极低频（0.005-0.04Hz），不同频段RRI序列功率的变化包含着关于睡眠、睡眠障碍以及睡眠结构的信息。^[9]江丽仪（2011）和余晓敏（2013年）都采用了心率变异性的时域与频域特征，江丽仪还选用了两个非线性特征，均取得了较好的分类效果。^[2,7]

在上述研究成果的基础上，研究者们进而发展出一种新的方法——心肺耦合技术。^[10]2005年，哈佛大学医学院睡眠中心的R. J. Thomas与交叉医学团队的学者们在已有研究基础上，提出了一种基于单导联心电信号对睡眠期间心肺耦合进行评估的技术，即心肺耦合分析方法（Cardio pulmonary Coupling，CPC）。该技术完全基于心电信号，创新地提取出正常窦性心跳间隔与心电衍生呼吸信号，利用二者不同频段功率耦合强度的比值来评估睡眠呼吸障碍及其治疗。在后阶段的实际应用中，心肺耦合分析方法也有着较好的表现。^[11-13]刘冬冬等在2015年对成年的阻塞性睡眠呼吸暂停与低通气综合征患者进行心肺耦合分析，在2019年对有一定睡眠呼吸障碍的儿童进行心肺耦合分析，这一方法均有良好表现。^[15,16]

二、方案（设计方案、或研究方案、研制方案）论证：

前人们已经揭露了心率变异性这一关键，此次毕业设计也将从这一突破口入手。文献综述中也提到经过实验证明，被人们接受并用于睡眠研究的从心率变异性信号中提取出的三大类特征。本次毕业设计主要围绕其中的频域特征，频域特征常按频域段分为高频（0.15-0.45Hz）、低频（0.04-0.15Hz）与极低频（0.005-0.04Hz），不同频段RRI序列功率的变化包含着关于睡眠、睡眠障碍以及睡眠结构的信息。^[9]这实际上体现的是心率功率谱与心脏植物神经和体液调节的相关性，结合植物神经调节功能监测方法与受体阻断药物的使用，^[17]探究出不同频段对应生理活动如下：极低频段反映体温变化时的心率调节，与肾素血管紧张系统及血管舒缩张力有关；低频段反映了交感神经与迷走神经的共同调节；高频段反映了迷走神经的调节。因而LF/HF这一比值反映着自主神经系统的平衡状态。^[18,19]

综上所述，以心率变异性的频域特征为基础来进行睡眠呼吸暂停识别是具有现实意义和可行性的。