以下總體涉及醫(yī)學(xué)監(jiān)測領(lǐng)域、體動記錄領(lǐng)域、睡眠評估領(lǐng)域和相關(guān)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

體動記錄是監(jiān)測人類休息/活動/睡眠循環(huán)的相對不引人注目的方法。正被監(jiān)測的對象穿戴包括加速度計并且用來測量粗大運動活動的小型設(shè)備。通常穿戴在腕部的位置處，體動記錄設(shè)備主要以腕表狀形狀因子被部署，其是熟悉的并且對于用戶來說是相對舒適的。由于移動性和基于家庭的睡眠評估，體動記錄正在醫(yī)療保健以及消費者領(lǐng)域中得到接受。體動記錄設(shè)備(諸如actiwatch產(chǎn)品線(可從荷蘭埃因霍溫的皇家飛利浦有限公司獲得))是被接受的用于監(jiān)測睡眠/蘇醒型式、并且?guī)椭R別和監(jiān)測晝夜節(jié)律睡眠障礙、失眠、輪班工作障礙等等的臨床工具。這些設(shè)備可以在中長期研究(通常跨越數(shù)周或數(shù)月)中被穿戴。體動記錄有利地提供了研究周期內(nèi)的活動的時間日志。

在一些情況下，身體移動不能利用被放置在人的身體上或在支撐系統(tǒng)(諸如椅子或床)上的位移、速度或加速度傳感器來測量。例如，對于不包括機載或容易并入的體動記錄設(shè)備的監(jiān)測系統(tǒng)，這樣的情況可能會出現(xiàn)。例如，動態(tài)心電圖監(jiān)護儀(也稱為移動性心電描記術(shù)設(shè)備)利用心電圖(ecg)在24小時或更長的延長周期期間檢測心臟活動?；谶@些測量，心臟病專家或其他內(nèi)科醫(yī)生能夠診斷心臟疾病的存在。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

以下公開了解決上面提及的問題以及其他問題的新的且改進的系統(tǒng)和方法。

根據(jù)一個方面，一種生理監(jiān)測設(shè)備包括：傳感器，其被配置為生成針對除身體運動之外的生理參數(shù)的作為時間的函數(shù)的生理參數(shù)信號；以及電子數(shù)字信號處理(dsp)設(shè)備，其被配置為執(zhí)行包括以下項的操作：根據(jù)所述生理參數(shù)信號計算作為時間的函數(shù)的身體運動偽跡(bma)信號，并且根據(jù)所述bma信號計算作為時間的函數(shù)的體動記錄信號。

根據(jù)另一方面，一種生理監(jiān)測方法包括：接收針對除身體運動之外的生理參數(shù)的作為時間的函數(shù)的生理參數(shù)信號；根據(jù)所述生理參數(shù)信號計算作為時間的函數(shù)的身體運動偽跡(bma)信號；并且根據(jù)所述bma信號計算作為時間的函數(shù)的體動記錄信號。所述計算操作由電子數(shù)據(jù)處理設(shè)備合適地執(zhí)行。在一些實施例中，根據(jù)所述生理參數(shù)信號計算作為時間的函數(shù)的bma信號的所述操作包括：根據(jù)所述生理參數(shù)信號計算局部信號方差信號，根據(jù)所述生理參數(shù)信號計算短時傅立葉變換(stft)信號，或根據(jù)所述生理參數(shù)信號計算小波變換信號。

根據(jù)另一方面，一種非瞬態(tài)存儲介質(zhì)存儲指令，所述指令可由電子數(shù)據(jù)處理設(shè)備讀取并執(zhí)行以執(zhí)行包括以下項的生理監(jiān)測方法：根據(jù)針對除身體運動之外的生理參數(shù)的作為時間的函數(shù)的生理參數(shù)信號計算作為時間的函數(shù)的身體運動偽跡(bma)信號；并且根據(jù)所述bma信號計算作為時間的函數(shù)的體動記錄信號。

附圖說明

本發(fā)明可以采取各種部件和部件的布置，以及各種步驟和步驟的安排的形式。附圖僅出于圖示優(yōu)選實施例的目的，并且不應(yīng)被解釋為對本發(fā)明的限制。

圖1圖解地圖示了包括如本文中公開的體動記錄綜合分析模塊的移動性對象監(jiān)測系統(tǒng)。

圖2圖示了同時記錄的體動記錄、呼吸努力(胸部)和ecg信號以及偽跡的范例。

圖3圖示了針對呼吸努力信號的節(jié)段的計算的局部信號功率的范例。

圖4(a)和4(b)圖示了針對兩個整晚記錄計算的局部信號功率。

圖5圖示了短呼吸努力節(jié)段以及同時采集的基于加速度計的體動記錄和局部方差。

圖6圖示了計算的ecg信號上的局部信號方差。

圖7圖示了整晚ecg記錄上的局部信號方差。

圖8圖示了具有身體移動偽跡(bma)的呼吸努力信號的節(jié)段的頻譜圖表示以及同時采集的基于加速度計的體動記錄。

圖9圖示了針對整晚記錄的呼吸努力信號的頻譜圖以及同時記錄的基于加速度計的體動記錄信號。

圖10呈現(xiàn)了標(biāo)度譜圖，所述標(biāo)度譜圖示了針對具有bma的呼吸努力信號節(jié)段的每個樣本利用128標(biāo)度上的db4小波獲得的連續(xù)小波變換(cwt)值。

圖11圖示了在針對每個時段的邊界內(nèi)的針對每個標(biāo)度得到最大cwt值之后獲得的值(其中每個時段在呼吸努力曲線圖中用豎虛線來勾畫)。

圖12圖示了針對整晚記錄的基于cwt的bma對時間信號提取結(jié)果。

圖13繪制了基于加速度計的體動記錄信號(上圖)、具有bma的呼吸努力信號(中圖)、和針對每個時段利用最大cwt系數(shù)獲得的身體移動估計(下圖)。

圖14繪制了針對整晚記錄的基于加速度計的體動記錄信號(上圖)和身體移動估計(下圖)。

圖15繪制了基于加速度計的體動記錄信號(上圖)、根據(jù)呼吸努力的通過局部信號功率的身體運動估計(中圖)、以及在通過中值濾波器26進行濾波之后的身體運動估計(下圖)。

具體實施方式

參照圖1，移動性對象監(jiān)測系統(tǒng)包括一個或多個生理傳感器10，所述一個或多個生理傳感器10中的每個感測除身體移動(位移、速度、加速度)之外的生理參數(shù)。例如，所述一個或多個生理傳感器10可以包括以下傳感器中的一個或多個：ecg傳感器；感應(yīng)體積描記傳感器；光學(xué)體積描記傳感器；心沖擊描記傳感器；鼻壓力傳感器；胸阻抗傳感器；等等。所述一個或多個生理傳感器10中的每個被配置為測量除身體移動之外的生理過程。例如，生理傳感器可以測量以下中的一個或多個：心臟活動；胸部呼吸努力；腹部呼吸努力；呼吸流量；等等。在說明性實施例中，所述一個或多個生理傳感器10包括ecg傳感器、呼吸傳感器、或兩者。

繼續(xù)參照圖1，移動性對象監(jiān)測系統(tǒng)還包括電子數(shù)據(jù)處理設(shè)備12，例如微處理器、微控制器等，所述電子數(shù)據(jù)處理設(shè)備12通過合適的軟件或固件被編程為，從一個或多個生理傳感器10采集樣本，將采集的傳感器數(shù)據(jù)存儲在傳感器數(shù)據(jù)存儲設(shè)備14(例如，閃存、磁盤或其他磁存儲器，等等)中，執(zhí)行任選的采集后的傳感器數(shù)據(jù)處理16(即數(shù)字信號處理，“dsp”)，例如根據(jù)電極電壓計算ecg導(dǎo)聯(lián)信號、根據(jù)ecg數(shù)據(jù)計算心率(hr)、根據(jù)呼吸傳感器數(shù)據(jù)計算呼吸速率(rr)，等等)，并且將采集后經(jīng)處理的數(shù)據(jù)(例如ecg信號導(dǎo)聯(lián)跡線，hr、rr等)存儲在處理數(shù)據(jù)存儲設(shè)備18(例如，閃存、磁盤或其他磁存儲器，等等；數(shù)據(jù)存儲設(shè)備14、18可以任選地包括被配置為具有用于采集的傳感器數(shù)據(jù)和采集后的處理數(shù)據(jù)的邏輯存儲結(jié)構(gòu)的單個物理數(shù)據(jù)存儲元件，例如單個閃存)中。

電子數(shù)據(jù)處理設(shè)備12還通過軟件或固件被編程為，實施體動記錄綜合模塊20，包括執(zhí)行身體移動偽跡(bma)對時間信號提取過程22，執(zhí)行bma信號對體動記錄傳感器信號過程24(其中生成的體動記錄傳感器信號再次為時間的函數(shù))，以及執(zhí)行可選的進一步處理(例如圖示性的中值濾波26，高通濾波28，等等)。得到的bma信號被合適地存儲在處理數(shù)據(jù)存儲設(shè)備18中。

圖1的移動性對象監(jiān)測系統(tǒng)可以可選地包括未在說明性的圖1中圖示的各種其他特征，諸如有線或無線通信接口(例如usb端口，藍牙無線接口等)/機載lcd或其他顯示部件、使得用戶能夠執(zhí)行配置選項(諸如輸入對象身份、選擇要測量的參數(shù)(在所述一個或多個傳感器10包括多于一個傳感器的實施例中)、選擇采集后的處理選項等)的按鈕或其他用戶接口特征。

bma對時間信號提取過程22可以使用各種處理來獲得該信號，諸如在時間域中計算局部信號功率、在時間域中計算信號的規(guī)律性、在時間頻率域中計算信號功率(例如借助于小波變換)，在頻率域中計算信號功率(例如借助于離散傅立葉變換)，等等。bma對時間信號提取過程22的輸出是bma信號對時間。在過程22采用頻率域處理(例如局部信號功率)的實施例中，這能夠通過在小時間窗口(本文中也稱為“時段”)內(nèi)執(zhí)行頻率域處理來實現(xiàn)，所述小時間窗口具有足夠短的持續(xù)時間來近似信號對時間。換言之，時間窗口或時段影響bma對時間信號的時間分辨率，并且應(yīng)當(dāng)足夠短以致于時間分辨率高，例如幾分鐘、幾十秒或更佳。

一般來說，身體移動能夠影響測量的生理信號。這樣的影響能夠由于感測系統(tǒng)的機械限制而出現(xiàn)。例如，當(dāng)測量ecg時，身體移動將會引起皮膚變形，改變其電容和阻抗。ecg電極將會感測將這些變化，其會導(dǎo)致信號上對應(yīng)于大幅度信號的偽跡。

作為另一范例，呼吸感應(yīng)體積描記法(rip)是用于測量呼吸努力(胸部或腹部)的方法。rip傳感器合適地包括覆蓋有導(dǎo)電材料的電線，所述電線被縫在被放置在胸腔和腹部周圍的彈性帶上。這些身體部分的橫截面積由于呼吸動作而且還由于身體移動而擴張和收縮。rip的導(dǎo)電元件的感應(yīng)與它們包圍的橫截面或身體部分成比例，并且因此小或大的身體移動都將會導(dǎo)致測量的呼吸努力信號中的偽跡。

由于這些傳感器的機械性質(zhì)，偽跡的某些性質(zhì)與身體移動的強度和幅度緊密相關(guān)。通常，在時域中，在存在大移動的情況下，更高的轉(zhuǎn)變信號功率被觀察到。在頻率域中，寬帶噪聲的存在被觀察到，具有大量的低頻分量。合適的信號處理被bma信號→體動記錄轉(zhuǎn)換過程24用來將這些偽跡量化為對身體移動的測量結(jié)果。

在下文中，更詳細(xì)地描述了bma對時間信號提取過程22的一些說明性實施例。

圖2圖示了同時記錄的具有偽跡的體動記錄、呼吸努力(胸部)和ecg信號的范例。注意，信號具有不同的采樣速率。體動記錄信號的周期是30秒。體動記錄信號的峰值對應(yīng)于在定中心在該峰值的時間位置周圍的30秒內(nèi)發(fā)生的身體移動。該身體移動產(chǎn)生呼吸努力中和ecg信號中的可觀察到的偽跡，如分別在圖2的中圖和下圖中看見的。

生理信號中的身體移動偽跡(bma)與由不同的傳感器10測量的生理過程的表現(xiàn)具有不同的時間和頻率特性。這樣，這些特性能夠用來對偽跡與在過程22中正被測量的生理信號進行區(qū)分，并且還用來利用處理24將它們量化為身體移動的度量。隨后描述這樣的處理的一些合適的實施例。一般來說，體動記錄信號通過檢測傳感器信號中的偽跡(過程22)并執(zhí)行轉(zhuǎn)換處理24以生成體動記錄信號來獲得。以下說明性范例處理信號傳感器信號，但是推廣到多個傳感器信號是簡單的：例如，給定多導(dǎo)聯(lián)ecg信號，針對每個導(dǎo)聯(lián)獲得體動記錄信號，并且這些信號利用合適的數(shù)據(jù)融合技術(shù)(諸如信號的相加或平均)來進行組合。

在一個說明性范例中，過程22通過計算局部信號功率而生成bma信號與時間。該方法基于本文中進行的觀察：身體移動偽跡一般增加局部信號功率。直覺地，這能夠理解為身體移動引入額外的能量。此外，本文中觀察到，這些偽跡并因此信號功率的幅度與身體移動的幅度和強度緊密相關(guān)。

然而，信號功率是頻率域量。將信號功率處置為體動記錄信號因此將會丟失時間信息；即，當(dāng)移動的幅度將會被評估時，其作為時間的函數(shù)的行為丟失。

為了克服這種局限，本文中公開的是計算特定相對短的持續(xù)時間的時間窗口(也稱為“時段”)內(nèi)的局部信號功率，以便區(qū)分bma存在的時段與它們不存在的時段，同時給出針對每個時段的身體移動的幅度或強度。時段i上的信號x的局部功率由下式給出：

其中，n是每個時段(窗口尺寸)內(nèi)的樣本的數(shù)量。通過保持n小，提供了良好的時間分辨率。這是以使信號功率p[i]較不準(zhǔn)確為代價，因為它僅基于一些樣本–但是準(zhǔn)確度足以提供合理表示的體動記錄信號對時間。

圖3圖示了針對呼吸努力信號的節(jié)段的計算的局部信號功率的范例。作為參考，圖3還圖示了利用基于加速度計的體動記錄傳感器測量的同時測量的體動記錄。如能夠在圖3中看見的，呼吸努力信號在01：37分之后不久具有偽跡，所述偽跡由身體移動引起(同樣由體動記錄信號檢測到)。局部信號功率在30秒時段(用豎虛線指示)內(nèi)根據(jù)呼吸努力信號計算。第四和第五時段內(nèi)的局部信號功率的增加反映bma的存在。

圖4(a)和4(b)圖示了針對兩個整晚記錄計算的局部信號功率。在圖4(a)中示出的記錄中，局部信號功率與同時記錄的體動記錄很好地相關(guān)聯(lián)，在相同時刻具有峰值。盡管峰值的幅度略微不同，但是是否存在體動記錄的峰值是清楚的，局部信號功率也增加。

參照圖4(b)，圖示了該技術(shù)的缺點：每當(dāng)局部信號功率不是由于身體移動而是由于感測情況的變化而改變時(諸如當(dāng)躺在床上的對象的位置改變并且對象躺在ecg電極之上幾分鐘時，或當(dāng)呼吸體積描記帶由于該位置而伸展時)，局部信號功率也反映這種情況。這在圖4(b)中是可見的：在夜晚期間的若干周期期間(最特別地在大約1：00與2：00之間并其然后在5：00附近)，呼吸努力的幅度大于記錄的其余部分的。由于這跟隨并先于顯著的bma，可能已經(jīng)由躺臥位置的改變引起。這在局部信號功率中被反映為兩個“平臺”，所述兩個“平臺”不對應(yīng)于偽跡而是對應(yīng)于信號的幅度的這種改變。在一些實施例中，該問題可以通過使用不同的bma估計技術(shù)、或通過后處理(諸如濾波操作26、28)來克服。

在另一圖示性實施例中，bma對時間信號提取過程22采用局部信號方差處理。該方法基于本文中的觀察：在存在bma的情況下，信號的方差改變。在短于幾分鐘的時段內(nèi)，大多數(shù)生理信號在合理地穩(wěn)定的最小值與最大值之間變化。然而，在存在bma的情況下，信號變化超過這些邊界，顯著增加局部信號方差。時段i上的信號x的方差由以下給出：

其中，n是時段內(nèi)的樣本的數(shù)量。

注意，對于分段穩(wěn)態(tài)信號，局部信號方差與先前描述的局部信號功率相同(除了比例系數(shù))。

參照圖5，圖示了短呼吸努力節(jié)段以及同時采集的基于加速度計的體動記錄和利用表達式(2)計算的局部方差。在圖5中圖示的短呼吸努力節(jié)段的情況下，得到的局部信號方差與在圖3中計算并圖示的局部信號功率近似相同。

參照圖6和7，這些技術(shù)能夠在除呼吸信號之外的其他生理測量時使用。圖6圖示了計算的ecg信號上的局部信號方差，而圖7圖示了整晚ecg記錄上的局部信號方差。

在另一圖示性實施例中，bma與時間信號提取過程22采用離散短時傅立葉變換(stft)處理。該方法基于以下觀察：具有bma的信號的節(jié)段的頻率響應(yīng)不同于沒有這些偽跡的節(jié)段的頻率響應(yīng)。計算這些節(jié)段中的每一個上的離散傅立葉變換(dft)允許在兩種類型的節(jié)段之間進行區(qū)分。此外，在該變換后得到的傅立葉系數(shù)也與信號的功率(更準(zhǔn)確地與每個頻率的信號的功率)有關(guān)。由于該原因，它們能夠用來表征身體移動(例如幅度)。短時dft的使用(例如，在幾分鐘或更少的持續(xù)時間的時段并且在替代性實施例中1分鐘或更少內(nèi)計算)有利地提供了期望的時間分辨率從而以合適的精細(xì)的時間分辨率生成bma對時間信號。

短時傅立葉變換(stft)能夠通過根據(jù)以下來計算針對每個時段內(nèi)的信號的dft來獲得：

其中，w是在選擇的時段之外為零值的窗口函數(shù)。當(dāng)計算dft時，漢明函數(shù)(即0≤n≤n)或其他形狀的窗口可以用來減少譜泄露。采用dft的平方幅度，獲得針對該時段的信號的譜密度：

s[i,ω]＝|x[i,ω]²(4)

參照圖8，圖示了具有bma的呼吸努力信號的節(jié)段以及同時采集的基于加速度計的體動記錄的頻譜圖表示。頻譜圖利用具有30秒的交疊的60秒的漢明窗口用dft來計算。第一3個時段上的平均呼吸頻率是清楚可見的(具有大約0.2hz的峰值，或每分鐘12次呼吸)。時段4和5中的bma顯著改變那些時段內(nèi)的功率譜密度(psd)，具有強的低頻分量。在該范例中，在計算stft之前，dc分量通過減法而被從信號中移除。

圖9圖示了針對整晚記錄的呼吸努力信號以及同時記錄的基于加速度計的體動記錄信號的頻譜圖。更具體地，圖9繪制了針對整晚記錄的呼吸努力信號的對數(shù)頻譜圖表示(60秒的漢明窗口，30秒交疊)?；顒拥姆逯祵?dǎo)致譜功率的寬帶增加。這示出了stft系數(shù)能夠用于檢測和量化bma。

盡管stft能夠檢測并量化bma，但是它具有某些性能局限。每個頻率的功率利用正弦基函數(shù)來獲得，而偽跡和潛在的生理信號都沒有這樣的形狀。stft同樣具有有限的分辨率，因為時段(或窗函數(shù))的寬度隱含地確定頻率分辨率。更寬的窗口允許更好的頻率分辨率但是更差的時間分辨率，并且反之亦然。

在另一圖示性實施例中，bma與時間信號提取過程22采用小波變換處理。小波已經(jīng)用作針對ecg(參見addison的“wavelettransformsandtheecg:areview",physiologicalmeasurement,vol.26,2005)和針對ecg信號中的噪聲和偽跡減少(參見singh等人的“optimalselectionofwaveletbasisfunctionappliedtoecgsignalde-noising",digitalsignalprocessing,vol.16,pp.275-287,2006)的多分辨率分析工具。(連續(xù))信號x(t)的連續(xù)小波變換由以下給出：

其中，a是比例因子，b是平移因子，并且ψ^*(t)是母(小波)函數(shù)的復(fù)共軛。當(dāng)母函數(shù)能夠在離散點處針對不同平移以不同比例被評價時，那么離散信號的連續(xù)小波變換(cwt)由以下給出：

其中n是信號(或感興趣窗口)中的樣本的數(shù)量，并且m是整數(shù)時間平移，參見popov等人的“computationofcontinuouswavelettransformofdiscretesignalswithadaptedmotherfunctions”,proc.ofspie,vol.7502,2009。

廣泛使用的小波函數(shù)族是所謂的“daubechies”族(db)，其已經(jīng)被應(yīng)用在噪聲和偽跡減少問題中，諸如4系數(shù)-db(參見pinheiro等人的“stationarywavelettransformandprincipalcomponentanalysisapplicationoncapacitiveelectrocardiography”,internationalconferenceonsignalsandelectronicsystems(icses)2010,pp.37-40,2010)和8系數(shù)-db(參見singh等人的“optimalselectionofwaveletbasisfunctionappliedtoecgsignalde-noising",digitalsignalprocessing,vol.16,pp.275-287,2006)。

圖10圖示了所謂的“標(biāo)度譜圖”，其圖示了針對具有bma的呼吸努力信號節(jié)段的每個樣本利用128標(biāo)度上的db4小波獲得的cwt值。清楚的是，偽跡引起中到高比例cwt響應(yīng)。bma導(dǎo)致更高的cwt值，尤其在中和高標(biāo)度中。

參照圖11，由于cwt針對原始信號中的每個樣本計算并且在整個時段內(nèi)對bma進行表征是感興趣的，因此能夠使用統(tǒng)計來獲得每個比例、每個時段的一個或幾個值。圖11圖示了在針對每個時段的邊界內(nèi)的每個標(biāo)度得到最大cwt值之后獲得的值(其中，每個時段在呼吸努力曲線圖中用豎虛線來勾畫)。圖11清楚示出了時段中的中-高比例內(nèi)的更高值以及bma。

圖12圖示了針對整晚記錄的基于cwt的bma與時間信號提取結(jié)果?；诩铀俣扔嫷捏w動記錄信號再次被繪制用于參考。如能夠清楚地看見的，對應(yīng)于體動記錄信號中的峰值的情況導(dǎo)致cwt系數(shù)的增加，尤其對于中和高標(biāo)度。

用于執(zhí)行處理22的其他方法被預(yù)期，諸如采用信號規(guī)律性來量化信號中的偽跡的方法。這樣的技術(shù)的范例是動態(tài)時間規(guī)整(time-warping)[5，6]。參見sakoe等人的“dynamicprogrammingalgorithmoptimizationforspokenwordrecognition”,ieeetransactionsonacoustics,speechandsignalprocessing,26(1)pp.43–49,1978,issn:0096-3518；myers等人的“acomparativestudyofseveraldynamictime-warpingalgorithmsforconnectedwordrecognition”,thebellsystemtechnicaljournal,60(7):1389-1409,september1981。

返回參照圖1，在處理22生成身體移動偽跡(bma)對時間信號之后，處理24處理bma對時間信號以生成體動記錄信號與時間。在局部信號方差、局部信號功率或bma的其他一維測量的情況下，身體移動估計(bme)能夠通過根據(jù)以下而合適地縮放并平移該信號來獲得：

e[i]＝a·x[i]+b(7)

其中，x是針對每個時段i從bma的量化得到的信號，并且a和b分別是縮放和平移。這些因子能夠例如通過關(guān)于身體移動的參考測量的給定準(zhǔn)則的線性回歸最小化來獲得(例如通過基于加速度計的體動記錄的同時記錄來獲得)。

在對bma的m維量化的情況下(其中m>1)，類似的過程能夠被使用：

e[i]＝a·x[i]+b(8)

其中，在該情況下，x[i]是表示針對在i處開始的間隔的對bma的量化的mx1信號，a是1xm縮放向量，并且b是平移因子或偏移。參數(shù)a和b能夠通過多變量線性回歸，關(guān)于對身體移動的參考測量最小化特定準(zhǔn)則來估計。

作為一范例，考慮“每時段最大cwt”的度量，其能夠用來獲得針對每個時段的標(biāo)度值，其中，這些標(biāo)度值(尤其對于中和較高標(biāo)度)在存在bma的情況下具有更高值。使用在針對一組整晚記錄的最大cwt系數(shù)與參考基于加速度計的體動記錄信號之間的線性回歸之后獲得的一組系數(shù)，獲得了在圖13和圖14中圖示的身體移動估計。圖13繪制了基于加速度計的體動記錄信號(上圖)、具有bma的呼吸努力信號(中圖)、以及針對每個時段的利用最大cwt系數(shù)獲得的身體移動估計(下圖)。圖14繪制了針對整晚記錄的基于加速度計的體動記錄信號(上圖)和身體移動估計(下圖)。

除了一些低幅度噪聲外，在這些說明性范例中看出bme不僅在活動峰值的時間位置方面而且在其指示身體移動的強度和持續(xù)時間的幅度方面與參考基于加速度計的體動記錄信號很好地相關(guān)聯(lián)。

在針對處理24的替代方法中，非線性回歸能夠被使用以便估計身體移動。預(yù)期這在多變量情況下是特別合適的，其中，m維空間(m>1)用來量化偽跡，并且其中，該空間的維度之間的關(guān)系是非線性的(例如如果一個維度針對偽跡的強度表現(xiàn)出指數(shù)變化–并且因此身體移動)。作為另一考慮的替代選擇，人們能夠直接將量化的偽跡分類為分類類別，所述分類類別定量地描述身體移動的類型。在這種情況下，傳統(tǒng)分類器能夠用于該目的。

返回參照圖1，通過處理24生成的體動記錄對時間信號任選地被后處理，例如通過說明性濾波器26、28。這樣過的后處理能夠改善身體移動估計。濾波器能夠例如用來減少由于所使用的傳感器的機械約束的局部信號功率變化的負(fù)面影響。例如根據(jù)從圖4(b)中圖示的呼吸努力信號估計的局部信號功率。局部信號功率的變化能夠是由于身體移動(導(dǎo)致短峰值)，而且也能夠是由于躺臥位置的改變，其引起呼吸努力信號的幅度在相當(dāng)長的時間間隔(若干分鐘)內(nèi)相當(dāng)大地增加。說明性中值濾波器26能夠用來去除這些“平臺”，使短峰值不受損害。對于每個時段i，經(jīng)濾波的身體運動估計信號ef由以下給出：

ef[i]＝e[i]-median{e[i-f],...,e[i],...,e[i+f]}(9)

其中，f是用來計算中值的窗口尺寸的一半。

圖15圖示了中值移除濾波器26對圖4(b)中圖示的局部信號功率的影響。圖15繪制了基于加速度計的體動記錄信號(上圖)、根據(jù)呼吸努力的通過局部信號功率的身體運動估計(中圖)、以及在通過中值移除濾波器26進行濾波之后的身體運動估計(下圖)。如能夠在圖15中看出的，由局部信號功率的改變引起的“平臺”幾乎完全被去除，那些周期中唯一剩下的分量是低幅度高頻噪聲。

額外地或替代地，高通濾波器28能夠用來去除由于局部功率變化的低頻變化，同時保留對應(yīng)于身體移動的突然的短峰值。

說明性范例用來獲得移動信號，而且另一用途是導(dǎo)出移動信號并且然后利用該移動信號來增強原始信號。在其最簡單的實施例中，移動信號用作原始生理信號不可靠的指示。

公開的體動記錄技術(shù)被合適地采用在測量“實際”體動記錄(例如利用actiwatch或另一基于加速度計的體動記錄設(shè)備)不可能或不方便的監(jiān)測設(shè)備或情況中。例如，公開的方法能夠配合動態(tài)心電圖監(jiān)護儀使用。

公開的體動記錄技術(shù)能夠用來評估睡眠(睡眠/蘇醒檢測能夠利用睡眠記錄儀被相當(dāng)?shù)睾侠淼赝瓿?，或用來測量心臟對強烈或延長的移動周期(通常對應(yīng)于鍛煉或其他種類的活動)的響應(yīng)/恢復(fù)。

公開的體動記錄技術(shù)能夠用來針對記錄呼吸努力的睡眠診斷設(shè)備(諸如stardustiisleeprecorder(可從荷蘭埃因霍溫的皇家飛利浦有限公司獲得))估計睡眠記錄。這樣的設(shè)備能夠被容易有地修改為包含體動記錄綜合模塊20，以便提供額外的模態(tài)(體動記錄)而無需添加新的傳感器或修改記錄硬件(如果體動記錄綜合模塊20被實施為離線設(shè)備，例如在從睡眠記錄器下載的數(shù)據(jù)上操作的分析軟件中)。

公開的體動記錄技術(shù)能夠用來針對通常包括一種或兩種模態(tài)的篩查設(shè)備(諸如philipsrusleepingrtsscreener(可從荷蘭埃因霍溫的皇家飛利浦有限公司獲得))來估計睡眠記錄。此外，體動記錄綜合模塊20提供額外的模態(tài)而不必修改硬件以添加新的傳感器。此外，體動記錄綜合分析模塊20任選地被實施為離線設(shè)備，例如在從睡眠記錄器下載的數(shù)據(jù)上操作的分析軟件中。

更一般地，公開的體動記錄技術(shù)能夠在監(jiān)測和生物信號分析的領(lǐng)域中使用，其中，具有額外的體動記錄傳感器是不合要求地昂貴的(例如，需要傳感器的硬件的修改以便添加加速度計和額外的數(shù)據(jù)記錄能力)或不方便的(例如，活動估計通常需要必須由用戶穿戴的腕戴設(shè)備，還有用于監(jiān)測目的的任何其他傳感器)。

還應(yīng)認(rèn)識到，體動記錄綜合分析模塊20可以被物理地實現(xiàn)為存儲指令的非瞬態(tài)存儲介質(zhì)，所述指令可由電子數(shù)據(jù)處理設(shè)備(例如微處理器、微控制器、計算機等)讀取并執(zhí)行以任選地執(zhí)行公開的操作(例如操作22、24)以及操作26和/或28。非瞬態(tài)存儲介質(zhì)可以例如包括閃存、只讀存儲器(rom)、可編程只讀存儲器(prom)、硬盤驅(qū)動器或其他磁存儲介質(zhì)、光盤或其他光學(xué)存儲介質(zhì)、其各種組合等等。

已經(jīng)參考優(yōu)選實施例描述了本發(fā)明。他人在閱讀和理解以上具體實施方式的情況下可能想到修改或變動。目的是，本發(fā)明被解釋為包括所有這樣的修改和變動，只要它們落入權(quán)利要求書及其等價方案的范圍之內(nèi)。