基于鼾声识别的睡眠呼吸暂停监测与体位干预系统设计

基于鼾声识别的睡眠呼吸暂停监测与体位干预系统设计

阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）是一种常见的睡眠障碍，不仅会影响睡眠质量，还可能引发多种健康问题。本文介绍了一种基于鼾声识别的睡眠呼吸暂停监测与体位干预系统，该系统通过智能枕头和手机APP协同工作，能够实时监测睡眠状态并进行个性化干预，为OSAS患者提供了一种非侵入式的治疗方案。

系统设计与原理

该系统由检测端和干预端两部分组成。检测端使用智能手机内置麦克风采集声音信号，通过卷积神经网络（CNN）模型识别鼾声和睡眠呼吸暂停事件。干预端则通过枕头中的气囊模块调整使用者的睡姿，以缓解OSAS症状。

检测端：鼾声识别模型

检测端的核心是基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）和声压变化率（SPL）的卷积神经网络（CNN）模型。该模型能够准确区分正常呼吸、普通鼾声和与OSAS相关的鼾声。

图1. 体位干预枕结构图

干预端：智能枕头

干预端基于ESP32-WROOM-32E芯片实现，包含干预控制模块、头部位置判定模块和通信模块。通过蓝牙接收检测端传输的数据，并结合头部压力分布的反馈信息，动态调节枕头形状和高度，从而改变用户睡姿以缓解OSAS症状。

实验验证

研究团队在复旦大学附属中山医院进行了临床实验，选取了20名患有轻中度OSAS的患者进行测试。实验结果显示，经过3天的干预，16名患者的AHI（呼吸暂停低通气指数）显著下降，体位干预系统的治疗有效率为80%。

图2. AHI干预前后变化示意图

应用前景

该系统通过智能枕头和手机APP的协同工作，实现了对轻中度OSAS患者的非侵入式、个性化干预。实验结果表明，该系统不仅在干预有效性方面优于现有方法，还在用户舒适性方面表现出良好的反馈。未来的研究可进一步优化算法性能，拓展干预端的功能设计，并通过更大规模的临床实验验证系统的通用性和有效性。