呼吸气体测量的方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种呼吸气体测量的方法及系统，该方法包括信号预处理步骤，利用环境监测传感器检测呼吸气体的环境参数，从而对气体传感器的响应信号进行补偿完成预处理；呼吸气体信号特征提取步骤，将预处理后的信号数据，运用多种时频域特征提取算法提取特征，并在此基础上进行特征选择；在所述呼吸气体信号特征提取步骤中，利用特征提取算法在预处理后的气体传感器响应信号中提取几何特征。本发明专利技术的有益效果是：在本发明专利技术呼吸气体测量的方法及系统中，将被试者呼出的气体中的丙酮等成分转化为传感器响应信号，并对响应信号进行补偿、信号特征提取等操作，从而能够更快的提取信号数据，并使提取的信号精度更高，便于后续的分析及处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及呼吸气体测量的方法及系统。
技术介绍
糖尿病是一种以血糖升高、多种代谢紊乱为特征，累及多种器官、组织和功能的疾病，对人类健康危害极大。近年来，随着人们生活水平的提高，该病的发病率也在不断攀升，据世界糖尿病联盟的数据显示，全球目前有近2.9亿糖尿病患者。其中，新增加的糖尿病病人主要集中在印度和中国等发展中国家。另根据2011年的数据显示，我国已经成为世界第一糖尿病大国，患病率在近10年翻了近两倍，达9.7％，高过世界平均水平的6.4％。同时，中国糖尿病高危人群也在扩大，约有1.5亿人。可见糖尿病的及早诊断对社会有重要意义。糖尿病的诊断一般是以血糖为依据的。由于抽血是一种有创检测，并且需要专业人员完成，因此不少患者忽视血糖检查，错过了最佳的治疗时间。对于确诊的糖尿病患者来说，也需要经常性地进行血糖监测，才有可能避免或减缓高血糖带来的各种并发症，从而改善患者的生活质量。对于接受胰岛素治疗的患者，为了确定胰岛素用量，必须每日规律性地检测血糖。最常见的血糖监测手段，是利用便携式血糖仪通过“扎手指”的方式来测试。糖尿病患者由于需要持续的监测血糖，往往手指上遍布针眼，其痛苦自不待言。因此，社会迫切需要一种无创的糖尿病诊断和血糖监测设备。目前已经有一些无创血糖监测技术问世，如反向离子渗透、生物阻抗光谱、近红外光谱等，但它们都存在通用性不强、精度不高等一些不足之处。大量研究表明，糖尿病患者呼出气体中的丙酮浓度明显高于健康人，并且糖尿病人的血糖指标和呼出气体中丙酮的浓度成正相关。这是因为糖尿病患者体内缺乏或无法有效利用胰岛素，导致脂肪代替葡萄糖供能，而丙酮为脂肪代谢中的一种副产物，并且一部分会随着呼出排出。因此，呼出气体中丙酮的变化可以作为诊断糖尿病、估测血糖高低的一个指标。对一个人的呼出气体进行分析可以成为及早检测糖尿病以及监控血糖指标的一个行之有效的方法。此外，一些文献指出，呼出中一些其他成分，例如硝酸甲酯、一氧化碳和异戊二烯等，其浓度也与血糖存在联系。还有一些文献指出，呼气丙酮与血糖的联系与病人的个体情况有关，分析时需要区别对待。但是目前的技术中，对呼出气体的信号数据处理速度慢、精度不够高，影响了数据的后期使用。
技术实现思路
本专利技术提供了一种呼吸气体测量的方法，包括如下步骤：记录步骤，用呼气分析仪分析采集到的呼出气体，记录呼气分析仪中气体传感器和环境监测传感器的响应信号；信号预处理步骤，利用环境监测传感器检测呼吸气体的环境参数，从而对气体传感器的响应信号进行补偿完成预处理；呼吸气体信号特征提取步骤，将预处理后的信号数据，运用多种时频域特征提取算法提取特征，并在此基础上进行特征选择；在所述呼吸气体信号特征提取步骤中，利用特征提取算法在预处理后的气体传感器响应信号中提取几何特征。作为本专利技术的进一步改进，在所述信号预处理步骤中，对气体传感器响应信号滤波、去除基线，然后利用环境监测传感器测得的环境参数对气体传感器的响应信号进行补偿。作为本专利技术的进一步改进，所述特征提取算法中包括在预处理后的气体传感器响应信号中提取频域Haar小波特征和主成分分析特征。作为本专利技术的进一步改进，所述环境监测传感器包括温度传感器、湿度传感器、二氧化碳传感器和质量流量传感器。作为本专利技术的进一步改进，所述几何特征包括波形曲线的峰值、均值、峰值比率、多点响应值、曲线积分、分段积分、斜率特征的提取和选择。本专利技术还提供了一种呼吸气体测量的系统，包括：记录模块，用呼气分析仪分析采集到的呼出气体，记录呼气分析仪中气体传感器和环境监测传感器的响应信号；信号预处理模块，利用环境监测传感器检测呼吸气体的环境参数，从而对气体传感器的响应信号进行补偿完成预处理；呼吸气体信号特征提取模块，将预处理后的信号数据，运用多种时频域特征提取算法提取特征，并在此基础上进行特征选择；在所述呼吸气体信号特征提取模块中，利用特征提取算法在预处理后的气体传感器响应信号中提取几何特征。作为本专利技术的进一步改进，在所述信号预处理模块中，对气体传感器响应信号滤波、去除基线，然后利用环境监测传感器测得的环境参数对气体传感器的响应信号进行补偿。作为本专利技术的进一步改进，所述特征提取算法中包括在预处理后的气体传感器响应信号中提取频域Haar小波特征和主成分分析特征。作为本专利技术的进一步改进，所述环境监测传感器包括温度传感器、湿度传感器、二氧化碳传感器和质量流量传感器。作为本专利技术的进一步改进，所述几何特征包括波形曲线的峰值、均值、峰值比率、多点响应值、曲线积分、分段积分、斜率特征的提取和选择。本专利技术的有益效果是：在本专利技术呼吸气体测量的方法及系统中，将被试者呼出的气体中的丙酮等成分转化为传感器响应信号，并对响应信号进行补偿、信号特征提取等操作，从而能够更快的提取信号数据，并使提取的信号精度更高，便于后续的分析及处理。附图说明图1是本专利技术的呼气分析仪的原理框图；图2是本专利技术的信号预处理和评价算法的步骤图；图3是本专利技术的信号特征空间结构图；图4显示了传统加热方法的典型传感器响应、温度调制方法的加热电压和典型传感器响应，点划线标出了呼气分析仪对一个呼气样本的分析过程所包含的4个阶段；图5显示了典型的健康人和糖尿病人呼气样本在温度调制的传感器上响应的形状区别；图6是血糖正常的被测者呼吸样本响应曲线图；图7是血糖偏高的被测者呼吸样本响应曲线图；图8是单路呼吸气体响应信号的几何特征结构示意图；图9是SVM应用于血糖分级的分类树设计方案示意图。具体实施方式本专利技术公开了一种呼吸气体测量的方法，包括如下步骤：记录步骤，用呼气分析仪分析采集到的呼出气体，记录呼气分析仪中气体传感器和环境监测传感器的响应信号；信号预处理步骤，利用环境监测传感器检测呼吸气体的环境参数，从而对气体传感器的响应信号进行补偿完成预处理；呼吸气体信号特征提取步骤，将预处理后的信号数据，运用多种时频域特征提取算法提取特征，并在此基础上进行特征选择；在所述呼吸气体信号特征提取步骤中，利用特征提取算法在预处理后的气体传感器响应信号中提取几何特征。在所述信号预处理步骤中，对气体传感器响应信号滤波、去除基线，然后利用环境监测传感器测得的环境参数对气体传感器的响应信号进行补偿。所述特征提取算法中包括在预处理后的气体传感器响应信号中提取频域Haar小波特征和主成分分析(PCA)特征。所述环境监测传感器包括温度传感器、湿度传感器、二氧化碳传感器和质量流量传感器。所述几何特征包括波形曲线的峰值、均值、峰值比率、多点响应值、曲线积分、分段积分、斜率等多种特征的提取和选择。在本专利技术呼吸气体测量的方法基础上，本专利技术还提供了一种基于呼吸气体检测的血糖预测模型，以达到无损血糖监测的目的。为此，在已有的基于呼吸气体检测的糖尿病分析和诊断系统的基础上，运用多种计算机算法进行处理和建模，在信号预处理步骤中对呼吸气体的响应信号针对环境参数进行补偿，在信号特征提取与选择算法中对呼吸气体响应信号进行时频域多方法特征提取、选择及融合，在信号评价算法中，采用多种模式识别算法进行分类模型和回归预测模型构建。本专利技术以上述方法弥补现有解决方案中的不足，同时保持成本低、速度快、操作简单、便携性好等优势。本专利技术提出的基于呼吸气体检测的血糖预测模型，其方案主要包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种呼吸气体测量的方法，其特征在于，包括如下步骤：记录步骤，用呼气分析仪分析采集到的呼出气体，记录呼气分析仪中气体传感器和环境监测传感器的响应信号；信号预处理步骤，利用环境监测传感器检测呼吸气体的环境参数，从而对气体传感器的响应信号进行补偿完成预处理；呼吸气体信号特征提取步骤，将预处理后的信号数据，运用多种时频域特征提取算法提取特征，并在此基础上进行特征选择；在所述呼吸气体信号特征提取步骤中，利用特征提取算法在预处理后的气体传感器响应信号中提取几何特征。

【技术特征摘要】
1.一种呼吸气体测量的方法，其特征在于，包括如下步骤：记录步骤，用呼气分析仪分析采集到的呼出气体，记录呼气分析仪中气体传感器和环境监测传感器的响应信号；信号预处理步骤，利用环境监测传感器检测呼吸气体的环境参数，从而对气体传感器的响应信号进行补偿完成预处理；呼吸气体信号特征提取步骤，将预处理后的信号数据，运用多种时频域特征提取算法提取特征，并在此基础上进行特征选择；在所述呼吸气体信号特征提取步骤中，利用特征提取算法在预处理后的气体传感器响应信号中提取几何特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述信号预处理步骤中，对气体传感器响应信号滤波、去除基线，然后利用环境监测传感器测得的环境参数对气体传感器的响应信号进行补偿。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取算法中包括在预处理后的气体传感器响应信号中提取频域Haar小波特征和主成分分析特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述环境监测传感器包括温度传感器、湿度传感器、二氧化碳传感器和质量流量传感器。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述几何特征包括波形曲线的峰值、均值、峰值比率、多点响应值、曲线积分、分段积分、斜率特征的提取和选...

【专利技术属性】
技术研发人员：卢光明，刘东旭，张大鹏，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：广东;44