基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非接觸式呼吸暫停算法研究

黃永鋒 江依鵬 楊樹臣

摘 要：本文基于壓電陶瓷傳感器信號(hào)，提出了一種一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的睡眠呼吸暫停綜合征檢測(cè)算法。該算法利用嵌入智能床墊的壓電陶瓷傳感器采集頭部運(yùn)動(dòng)作為輸入信號(hào)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括6層的卷積層，每層包含一個(gè)ReLU激活函數(shù)，一個(gè)批歸一化（Batch Normalization，BN）層、 一個(gè)dropout層以及一個(gè)最大池化層。同步采集了11位測(cè)試者的壓電陶瓷傳感器信號(hào)和多導(dǎo)睡眠圖信號(hào)，生成了40 988個(gè)樣本，正負(fù)樣本均衡。訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集按照60%、20%、20%的比例進(jìn)行劃分。最終，本文所提出的檢測(cè)模型在測(cè)試集上得到了92.76%的準(zhǔn)確率，88.67%的精準(zhǔn)率，98.06%的召回率，93.13%的F1-得分。

關(guān)鍵詞：呼吸暫停;壓電陶瓷;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

文章編號(hào)：2095-2163（2019）04-0104-04 中圖分類號(hào)：TP391.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引 言

睡眠呼吸暫停綜合征（Sleep Apnea Syndrome，SAS）是一種常見(jiàn)的呼吸類疾病，可以分為3類：阻塞性呼吸暫停、中樞性呼吸暫停和混合性呼吸暫停，其中阻塞性呼吸暫停是最為常見(jiàn)的呼吸暫停類型[1]。據(jù)報(bào)道，一般人群中重度阻塞性呼吸暫停的患病率大約為6%～17% [2]。睡眠呼吸暫停綜合征會(huì)帶來(lái)例如白天嗜睡、疲倦、記憶力下降甚至認(rèn)知功能下降，同時(shí)還是引發(fā)或加重心腦血管疾病的一個(gè)因素[3]。因此需要盡早的對(duì)睡眠呼吸暫停綜合征進(jìn)行檢測(cè)和治療以減少以上問(wèn)題的發(fā)生。

目前，多導(dǎo)睡眠圖（polysomnography，PSG）被認(rèn)為是用來(lái)診斷睡眠呼吸暫停綜合征的“金標(biāo)準(zhǔn)”[4]，可以記錄測(cè)試者睡眠過(guò)程中呼吸暫停、睡眠周期等多項(xiàng)睡眠指標(biāo)。但是PSG也有一些不足。例如設(shè)備昂貴、需要大量傳感器連接測(cè)試者、操作復(fù)雜，過(guò)多的傳感器會(huì)影響測(cè)試者的正常睡眠。因此，眾多學(xué)者提出了僅使用一種或少量幾種信號(hào)的睡眠呼吸暫停綜合征檢測(cè)方法。這些研究一般基于ECG[5-7]、鼻息氣流[8-9]、血氧飽和度[10]、鼾聲[11]等信號(hào)展開，并取得了不錯(cuò)的檢測(cè)結(jié)果。但這些信號(hào)的采集依然需要將傳感器直接連接測(cè)試者，影響測(cè)試者的正常睡眠。

近年來(lái)一些學(xué)者提出通過(guò)心沖擊圖（ballistocardiography，BCG）信號(hào)來(lái)檢測(cè)睡眠呼吸暫停綜合征的方法[12-13]。BCG是描述心臟在周期性地泵血和血液在動(dòng)脈樹流動(dòng)過(guò)程中產(chǎn)生的微弱的作用力[14]。通過(guò)測(cè)量這種作用力，可以獲得心臟的機(jī)械健康狀況，并且不需要將傳感器連接到測(cè)試者身體上。BCG信號(hào)可以使用多種類型的傳感器進(jìn)行測(cè)量，例如壓電陶瓷傳感器[12]、微彎光纖傳感器[13]等。目前基于BCG信號(hào)進(jìn)行睡眠呼吸暫停綜合征檢測(cè)的研究不多，在少數(shù)的研究中，一般采用的是基于統(tǒng)計(jì)的方法。

本文提出了使用壓電陶瓷傳感器信號(hào)，通過(guò)一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行睡眠呼吸暫停綜合征的非接觸式檢測(cè)。采用11位測(cè)試者整夜8 h的睡眠數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練測(cè)試，最終在測(cè)試集上得到了92.76%的準(zhǔn)確率。

1 數(shù)據(jù)集和網(wǎng)絡(luò)模型

1.1 數(shù)據(jù)的獲取

本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是使用上海躍揚(yáng)醫(yī)療科技有限公司所生產(chǎn)的基于壓電陶瓷的智能床墊與上海某醫(yī)院的PSG設(shè)備同步采集的數(shù)據(jù)。床墊內(nèi)嵌了18個(gè)壓電陶瓷傳感器，每9個(gè)傳感器分為一組，一組負(fù)責(zé)采集胸部起伏信號(hào)，另一組負(fù)責(zé)采集頭部起伏信號(hào)。

通過(guò)將床墊鋪設(shè)在PSG設(shè)備下方，與PSG設(shè)備同步采集整晚的測(cè)試數(shù)據(jù)。本文從PSG設(shè)備上提取了自動(dòng)診斷的呼吸暫停記錄以及用于對(duì)齊床墊信號(hào)與PSG信號(hào)中的胸廓帶信號(hào)，呼吸暫停記錄描述的是呼吸暫停的類別、發(fā)生時(shí)間、持續(xù)時(shí)間（s），其中呼吸暫停類別包括阻塞性呼吸暫停、中樞性呼吸暫停、混合性呼吸暫停、低通氣。每個(gè)壓電陶瓷傳感器的采樣頻率是50個(gè)采樣點(diǎn)/s。本文一共采集了11位測(cè)試者整晚8 h的睡眠數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理及標(biāo)注

1.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

原始信號(hào)的采樣頻率為50 Hz，為了使網(wǎng)絡(luò)模型能夠從樣本中提取出更多的信息，本文使用一個(gè)零相位低通FIR濾波器將原始信號(hào)采樣頻率上調(diào)到200 Hz。

1.2.2 標(biāo)注

經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的信號(hào)被一個(gè)步長(zhǎng)為1 s，窗口為10 s的滑動(dòng)窗口分割成各個(gè)樣本。樣本被標(biāo)注為2種類型：呼吸暫停或正常。呼吸暫停指的是阻塞性呼吸暫停和中樞性呼吸暫停，這里不包括混合性呼吸暫停和低通氣的原因是壓電陶瓷傳感器采集的信號(hào)與二者的相關(guān)性不足。對(duì)于每個(gè)樣本，如果超過(guò)80%的時(shí)間處于阻塞性或中樞性呼吸暫停，則標(biāo)記為呼吸暫停;如果超過(guò)80%的時(shí)間處于正常則標(biāo)記為正常。對(duì)于這個(gè)閾值的設(shè)定，本文嘗試了60%～100%，最終發(fā)現(xiàn)80%效果最好。為了避免某一類樣本過(guò)多從而影響分類效果，通過(guò)隨機(jī)舍棄了一部分樣本的方法使數(shù)據(jù)集的正負(fù)樣本數(shù)量均衡。數(shù)據(jù)集總樣本數(shù)為40 628，根據(jù)60%/20%/20%劃分訓(xùn)練集/驗(yàn)證集/測(cè)試集。訓(xùn)練集包括12 368個(gè)呼吸暫停樣本和12 368個(gè)正常樣本，驗(yàn)證集和測(cè)試集分別包括4 063個(gè)呼吸暫停樣本和4 063個(gè)正常樣本。

1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

本文參考了文獻(xiàn)[7]的模型，設(shè)計(jì)了一個(gè)6層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖1所示。第一層和第二層由50個(gè)卷積核為20*1的filter構(gòu)成;第三層和第四層由24個(gè)卷積核為24*1的filter構(gòu)成;第五層由24個(gè)卷積核為10*1的filter構(gòu)成;第六層由12個(gè)卷積核為10*1的filter構(gòu)成。對(duì)于每個(gè)卷積層，卷積的步長(zhǎng)都為1。使用了ReLU作為激活函數(shù)，在每個(gè)ReLU后面進(jìn)行了一個(gè)批歸一化（Batch Normalization， BN），關(guān)于BN層的位置，目前存在著許多爭(zhēng)論，BN的原始論文中是將BN層放在激活函數(shù)前[15]，但一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)將BN層放在激活函數(shù)后dropout前能取得更好的效果，本文通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在本文的模型中，將BN放在激活函數(shù)后，得到的效果更好。從第二層開始，每個(gè)BN層之后都進(jìn)行一個(gè)dropout來(lái)防止過(guò)擬合。本文在每個(gè)卷積層都有一個(gè)尺寸為2的最大池化層。最終通過(guò)一層全連接層結(jié)合softmax激活函數(shù)輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。

1.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)

為了驗(yàn)證本文所提出的模型性能，本文使用了以下幾個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)：準(zhǔn)確率（accuracy）、精確率（precision）、召回率（recall），F(xiàn)1值（F1-score）。各項(xiàng)指標(biāo)的定義如下：

其中：TP表示預(yù)測(cè)為呼吸暫停實(shí)際為呼吸暫停;TN表示預(yù)測(cè)為正常實(shí)際為正常;FP表示預(yù)測(cè)為呼吸暫停實(shí)際為正常;FN表示預(yù)測(cè)為正常實(shí)際為呼吸暫停;F1是綜合考慮精確率和召回率的一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。另外本文還使用混淆矩陣（Confusion Matrix）展示模型性能。

2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

本文通過(guò)pytorch實(shí)現(xiàn)了所提出的模型。使用batch size=256的mini-batch方法進(jìn)行訓(xùn)練，使用交叉熵（cross-entropy）損失函數(shù)進(jìn)行誤差計(jì)算，使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行梯度更新，相關(guān)參數(shù)為學(xué)習(xí)率lr=0.001，weight_decay=0.001，學(xué)習(xí)率每經(jīng)過(guò)20個(gè)epoch衰減為原來(lái)的0.1倍。

實(shí)驗(yàn)所采用的輸入信號(hào)是放置于頭部下方的9個(gè)壓電陶瓷傳感器平均信號(hào)，輸入形式為[1 *2 000]，計(jì)算如公式（5）所示，其中Sensori表示頭部下方的第i個(gè)傳感器。2種輸入在測(cè)試集上的表現(xiàn)見(jiàn)表1。在測(cè)試集上的混淆矩陣見(jiàn)表2。

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