用于智能睡眠监测设备的心率与呼吸频率模拟装置

目的 针对采用高精度压力传感器技术的智能睡眠监测设备,提出一种心率与呼吸频率模拟装置。方法该装置由控制部分和模拟硅胶人偶组成。模拟硅胶人偶内部含有心跳模拟器和呼吸模拟气囊,可产生设定频率的心跳和呼吸组合压力信号。将模拟装置产生的压力信号的频率与已知准确性的智能睡眠监测设备的监测值进行对比,验证该装置产生的压力信号的频率准确性。采用秒表验证模拟装置的重复性和稳定性。结果 与已知准确性的智能睡眠监测设备的监测值相比,该装置产生的心率误差为±2次/分,呼吸频率误差为±2次/分。采用秒表验证可知,装置的稳定性和重复性优于±5%。结论 对于采用高精度压力传感器的智能睡眠监测设备,采用心率与呼吸频率模拟装置用于准确性测试切实可行。

经颅直流电刺激对帕金森病睡眠障碍的影响

目的探讨经颅直流电刺激(tDCS)对帕金森病(PD)患者睡眠障碍的疗效。方法选取2021年7月至2023年7月广东省第二人民医院神经外科PD伴睡眠障碍的患者,参照入选及排除标准,将入组患者分为假刺激组(28例)和真刺激组(tDCS)(29例),应用MDS-UPDRS、PDSS等评定量表,对两组患者疗效进行评估,并在tDCS治疗前后使用MS-11进行智能睡眠监测,分析两组患者治疗前基线及治疗前后的睡眠障碍改善情况。结果tDCS治疗前两组一般情况及各量表评分差异无统计学意义(P>0.05);治疗前两组多导睡眠监测结果差异无统计学意义(P>0.05);假刺激组中患者睡眠监测结果与治疗前相比,差异无统计学意义(P>0.05),真刺激组中患者睡眠时长、睡眠效率明显升高,夜间清醒时长、夜间觉醒次数、MDS-UPDRS-Ⅲ评分和LEDD剂量明显降低,差异有统计学意义(P<0.05)。结论在药物治疗的基础上,同时配合tDCS治疗,对PD患者睡眠障碍及运动功能有一定的疗效,可以一定程度增加PD睡眠障碍患者的睡眠时间、睡眠效率,减少夜间清醒时长、夜间觉醒次数,从而改善白天的疲劳感症状,同时能够提升PD常规药物治疗的疗效。

睡眠健康云平台智能监测分析系统的构建与评价

目的:构建睡眠健康云平台智能监测分析系统(Sleep Intelligent monitoring and cloud platform system,SIMACPS),评价其临床应用有效性。方法:前瞻性连续收集2020年10月—2021年6月在开滦总医院神经内科睡眠监测室进行睡眠状态监测的志愿者59例,其中男35例、女24例,年龄44.2±20.6(21~83)岁。全部入选者均应用SIMACPS与“金标准”多导睡眠监测仪(Polysomnography,PSG)进行夜间22:00至次日6:00同步睡眠监测,分析两种监测方法主要技术指标结果的相关性、一致性,以及判断睡眠维持性困难、阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea hyponea syndrome,OSAHS)的准确度和特异度。结果:SIMACPS与PSG的主要监测指标中总记录时间、夜间总睡眠时间、睡眠潜伏期、NREM睡眠期时间、夜间睡眠全周期以及睡眠期平均心率,两组间均无差异性(P>0.05)。另外,两种方法监测结果的入睡后清醒时间、睡眠效率、快速眼动睡眠期时间(Rapid Eye Movement Sleep,REM)、浅睡眠期时间、浅睡眠期占比、深睡眠期占比、呼吸暂停低通气指数(apnea-hypopnea index,AHI)均有相关性(P<0.05)。以夜间睡眠总时间>7h、7h≥~>6h、6h≥~≥5h、5h>将睡眠维持性分为4等级,两种方法分类监测结果Kappa值为0.570(P<0.001)。以PSG夜间睡眠总时间≤6h为睡眠维持性困难诊断标准,SIMACPS的灵敏度为78.4%、特异度为90.9%;以PSG夜间睡眠总时间=7h为界值将其正常人群分为良好和尚可两层次等级,SIMACPS的灵敏度为70.0%、特异度为100.0%。以PSG夜间睡眠总时间=5h为界值将睡眠维持性困难人群分为不良和差两个层次等级,SIMACPS的灵敏度为60.0%、特异度为50.0%;但取约登指数最大时的最佳时间界点为5.08h时,此时灵敏度为64.0%、特异度为100.0%,一致性检验Kappa值为0.672(P<0.001)。以AHI正常、轻度、中度、重度4等级分类诊断OSAHS,两种方法分类监测结果Kappa值为0.400,P<0.001。以PSG的AHI≥5次/小时为OSAHS判断标准时,SIMACPS的灵敏度为96.0%、特异度为32.4%;当以PSG的AHI=15次/小时为轻、中度OSAHS的判断标准时,SIMACPS的灵敏度为80.0%、特异度为70.0%;以PSG的AHI=30次/小时为中、重度OSAHS判断标准时,SIMACPS的灵敏度为100.0%、特异度为80.0%。结论:SIMACPS对于睡眠结构的分析具有较好的准确性,同时对于睡眠维持性困难和OSAHS等睡眠相关疾病的诊断具有较高的灵敏度和特异度,是临床筛查诊断的一种快速、简便、有效技术平台。

基于HKG-07A红外脉搏传感器的智能睡眠唤醒仪

为了提高学生和上班族午睡的效率,减少传统医用睡眠监测仪给使用者带来的不便,在研究人体脉搏和睡眠状态相关性的基础上,设计了一种基于HKG-07A红外脉搏传感器的智能睡眠唤醒仪.该装置仅通过实时监测手指脉搏信号,传输至单片机实现系统控制,采用支持向量机算法(SVM)构建个人睡眠状态分类数据库,自适应地实现睡眠状态的分类预测,结合定时和语音模块实现报警和唤醒功能.

基于智能无感睡眠监测系统的康养人群睡眠健康研究

目的 应用智能无感睡眠监测技术对养老院中康养人群的睡眠结构及主要睡眠障碍进行分析。方法 选择2021年8—12月于开滦荆各庄医养中心及开滦范各庄养老中心入住的志愿者共51例,应用智能床垫式睡眠状态监测平台系统(IMSMPS,SC-500型)进行夜间时段(17:00—06:00)睡眠状态的连续监测,分析连续监测7 d的数据。结果 此人群7 d中第1天与第7天的浅睡眠期[(337.96±66.87)min vs.(318.18±74.05)min]与最大心率[79(76,83)次/min vs.78(76,81)次/min]差异有统计学意义(均P<0.05),其余各项睡眠监测指标差异均无统计学意义(均P>0.05)。睡眠持续性在良好和尚可与不良三者之间波动者占23.53%(12/51),入睡情况在良好和尚可与不良三者之间波动者占39.22%(20/51),睡眠效率在良好和尚可与不良三者之间波动者仅占7.84%(4/51)。结论 此类康养人群每天的睡眠状态具有较大的波动性,而且睡眠障碍的发病率很高,仅依据单次睡眠监测结果不足以排除睡眠障碍的诊断。