主要技术内容
阻塞性睡眠呼吸暂停是最常见的睡眠障碍之一，严重危害着患者的身体健康。多导睡眠图是睡眠呼吸暂停诊断的黄金标准，但其既昂贵又操作繁琐，因此基于音频的睡眠呼吸障碍监测系统被广泛应用。然而大多基于音频的系统存在两大缺陷：一方面，忽视清醒段导致稀释效应；另一方面，无法监测出轻微呼吸导致暂停估计值偏大。
本标准提取患者气管音信号中的鼾声和颈脉音进行睡眠呼吸障碍诊断，能够计算睡眠呼吸暂停低通气指数(AHI)实现严重程度分析，并有效提高仅用鼾声进行诊断的准确率。
研究内容：
1、构建上气道发声机理模型，基于呼吸动力学，探究不同睡眠呼吸障碍类型对上气道声音的影响机制；
2、研究上气道骨导声音的生理信息获取，重点研究基于骨导声音的信号分离算法，提升上气道生理信息的获取效率；
3、深入挖掘上气道生理信息的特征，建立上气道生理信息和不同睡眠呼吸障碍的有效映射，从而提升睡眠呼吸障碍评估的精准性。
研究方案：
1、利用上气道发声的机理模型指导骨导声音探测的位点选取；
2、通过信号分离算法准确获取呼吸、脉搏等生理信息；
3、构建基于特征融合和集成学习的睡眠呼吸障碍评估模型，形成上气道生理信息和不同睡眠呼吸障碍的有效映射。
适用范围
本标准规定了睡眠呼吸障碍气道声学监测的必要条件和检测办法，以及睡眠呼吸障碍气道声学监测的客观评价体系及技术标准的建议规则。
本标准只适用于睡眠呼吸障碍气道声学监测。
是否包含专利
是
