射频微功率雷达在智能睡眠管理中的应用

窦元珠，许小俊，薄红瑞，徐礼胜

1. 熙康阿尔卑斯科技有限公司，辽宁沈阳 110179；2. 东北大学 中荷生物医学与信息工程学院，辽宁 沈阳 110169

射频微功率雷达在智能睡眠管理中的应用

窦元珠1，许小俊2，薄红瑞2，徐礼胜2

1. 熙康阿尔卑斯科技有限公司，辽宁沈阳 110179；2. 东北大学 中荷生物医学与信息工程学院，辽宁 沈阳 110169

随着科学技术的迅速发展，人们生活质量的提高，人们对自身健康越来越关注；同时，随着生活节奏的加快与工作压力的增加，睡眠成了困扰许多人的问题。根据调查研究显示，睡眠不足将会增加患各种疾病的风险。多导睡眠图仪是传统的监测睡眠的仪器，但是由于对病人检测的生理信号比较多，因此对病人的身体和心理造成了一定的负担，它在一定程度上会影响病人的睡眠质量。本文介绍了一种基于2.45 GHz微波技术的非接触式睡眠监测系统iSleep，该系统通过自行设计的射频运动传感器采集人体的生理信号，然后通过相关算法从采集的射频信号分离出体动、呼吸和心跳信号，提取相关特征参数实现睡眠分期，从而实现了智能睡眠的管理以及低生理和心理负荷下的睡眠监测。

微波技术；睡眠分期；非接触式睡眠监测

1 研究背景

人的一生大约有三分之一的时间在睡眠中度过，睡眠是人类不可或缺的基本生命活动之一。睡眠是一种主动过程，睡眠是恢复精力所必须的休息，有专门的中枢管理睡眠与觉醒，睡觉时大脑只是换了一个工作方式，使能量得到贮存，有利于精神和体力的恢复；而适当的睡眠是最好的休息，既是维护健康和体力的基础，也是取得高强度生产能力的保证[1-2]。睡眠质量对人体的身心健康具有重大的意义，如果睡眠质量不好会对人体造成不可估量的损失，增加患各种疾病的风险。

当今社会人类面临的各种压力越来越大，引发了许多身心健康问题，比如睡眠呼吸障碍（Sleep-related Breathing Disorders，SBD）就是其中之一。睡眠呼吸障碍患者在睡眠过程中反复发生呼吸暂停或呼吸低通气，呼吸用力性短觉醒，并伴有反复性低氧血症、高碳酸症、交感活性增强、血压升高和短觉醒（Arousal）等。它加重动脉硬化的形成，对全身器官、多系统的功能产生影响，是高血压、心肌梗死、心脏猝死和脑卒中的重要危险因素。对睡眠呼吸障碍患者的诊断和识别是防治OSAHS的当务之急[3]。再如因生活和工作压力大造成的生物节律失调和睡眠障碍、有诱发忧郁症的可能，影响工作效能与生活质量，因此，有必要对睡眠质量进行日常性监测评估，以随时把握身体健康状况，保证身体处于可在睡眠中得到自律休复的状态。睡眠监测主要指对睡眠时深浅程度和睡眠结构信息的获取，同时也包括对人体睡眠时的生理信号的监测，通过监测人体心肺的生理信息来监测睡眠已有研究[4-6]。

2 国内外研究现状

当前，不少学者、医师、工程师等在睡眠监测上有自己的观点和看法，也提出不少关于睡眠监测系统的结构，也有不少企业和公司已经研发出相关的睡眠监测产品，还有不少企业已经看到了关于这方面的市场前景，已经或正在投入大量的资金研发，睡眠监测越来越得到人们的重视。睡眠监测解析法主要有两种，一种是睡眠脑波解析法，另一种是睡眠行为解析法。用于日常化睡眠监测的产品以睡眠行为解析法产品为主，该类睡眠监测系统主要有两类，一类是接触式，一类是非接触式，表1为市场上睡眠监测产品对比。

表1 市场上睡眠监测产品对比

2.1 多导睡眠监测系统（Polysomnography，PSG）

国际上通常将基于PSG的脑波睡眠解析法其作为睡眠医学和睡眠研究领域的标准方法，即：基于睡眠中的脑波类型对睡眠进行监测和分期。PSG监测的信息包含了脑电图、眼动图、肌电图、口鼻气流、胸腹运动、血氧饱和度、鼾声、心电图、体位等，其特点是可以较准确地区分睡眠的觉醒，快波睡眠，慢波睡眠和快速眼动睡眠，便于诊断睡眠相关疾病。但由于监测时有多根电极与人体直接相连接，容易对人体的正常睡眠带来干扰和心理负担；此外，由于需要入院监测，费用昂贵难以进行居家日常化监测[7-9]。

2.2 Zeo个人睡眠教练

Zeo使用一根无线的扎头带，一个显示仪，一台在线分析仪和一个邮件基础个人训导程序。使用时，需要将扎头带戴在用户头上，检测脑电（EEG）、眼动信号（EOG），能将深睡、浅睡、REM分析出来，并将醒觉时间、时长等时间标记。

2.3 百利达（TANITA）睡眠监测仪

百利达公司研发了床垫式的睡眠监测仪，是一款非接触式的睡眠监测设备，其名称是“Sleep Scan”，能将其铺在床垫及被褥下面监测睡眠状况。监测的信号是人体睡眠过程中的呼吸冲击波、心跳冲击波及体动。其工作原理是：床垫内管子里的水将睡眠中的呼吸和心跳引起的微弱振动和体动采集传给压力传感器，将信息分成呼吸、心跳和体动3种信号输出，其结果存储在SD卡中，次日采用上位机的专用软件来分析处理信号，得到睡眠分期并将给出相应的睡眠报告。

2.4 iSleep（优睡宝）睡眠监测仪

iSleep是东软熙康推出的一款基于微波技术的非接触智能睡眠监测仪（图1），与市场上已有的这些产品相比iSleep的优势在于完全非接触测量以及便携式，用户在出行过程中也可以携带此产品，从而可以对个人的睡眠情况进行居家日常化不间断监测。本文就iSleep作简要综述。

图1 iSleep睡眠监测仪

3 iSleep概述

iSleep是国内首款非接触睡眠监测仪，无需接触就可以进行睡眠监测，并且iSleep提供手机APP服务、微信服务及睡眠数据解读等服务，满足多方面的需要。对于特殊人群（如婴儿、严重烧伤病人、呼吸传染病病人等）的日常睡眠监测以及用于航天员、飞行员、运动员、驾驶员等特种职业人员的生理状态和睡眠监测意义重大。对于工作压力大，生活不规律的人群的睡眠监测和老人的居家健康评估也是有效的手段。

3.1 iSleep理论基础

正常成年人的睡眠具有周期性， 周期长约90～120 min，包括快速眼动期（Rapid Eye Movement，REM）和非快速眼动期（Non-Rapid Eye Movement，NREM），NREM包括浅睡、中睡、深睡三种状态，NREM和REM交替出现，睡眠过程包括4～6个周期[14]，并且随着睡眠状态的改变，机体内也发生着相应的生理变化。如心率、呼吸率、消化液分泌、肌紧张度、体温等；除以上表现，体动、血氧等也发生着变化[15]。对于体动信号而言，微觉醒和浅睡期的体动和翻身信号比较显著，不同睡眠状态下的体动及翻身动作有明显差异，其比如周期性腿动症相对频率、持续时间和引起觉的效应都随睡眠的逐渐加深而下降，而腿动的间隔时间增加；REM的腿动持续时间最短，间隔时间最长[1]。

在使用医用大型PSG睡眠监测设备进行睡眠监测时，必须在专门的监测场所（如医院的睡眠监测室等）进行，采用接触式测量方法对人体的睡眠进行监测，在一定程度会对人体的睡眠状况造成影响，而且体积庞大、价格昂贵，严重限制了睡眠监测的广泛开展，所以有必要开展一种低成本、低负荷、便携式的睡眠监测系统。相关研究表明，微波技术可以用于监测人体的睡眠状况，该方案不会对人体的日常行为生活造成影响[10]，而且大量临床实验表明，微波技术可以精确地监测人体的心肺活动[11]，可以替代常规的心肺监测产品[12-13]。

iSleep优睡宝是一款基于2.45 GHz微波技术的非接触式睡眠监测系统，系统采用2.45 GHz微波技术监测人体的日常生理信号（包括体动，呼吸，心率等）实现了对人体睡眠质量非接触、无干扰、低功耗的监测。本设备采用的微波技术是一种融合了雷达技术和生物医学工程技术于一体的前沿性非接触检测技术，其发射的电磁波可穿透非金属介质（被褥，衣物等）检测到人体的生命信号（呼吸、体动等），为心跳和呼吸的监测提供了一种不用附加电极就能探测生命体征信息的新方法。该技术不仅克服了激光、红外线受温度影响大和遇障碍物阻挡失效等问题，而且还解决了超声在检测空间中传播速度衰减大、易受环境杂物反射、干扰等问题。相比于已有的可穿戴式设备（如运动手环等），射频传感器能够实现非接触式的测量，更为方便与实用，大大改善了使用者的体验，同时能解决一些婴儿与老人等特殊人群不便于穿戴设备的缺点。

3.2 iSleep功能与特点

iSleep利用2.45 GHz的微功率微波雷达，其功率低至0.5 mW，且采取10%占空比的脉冲工作方式，因而平均功率低至0.05 mW，是蓝牙设备的约1/200，对人体的影响可完全忽略不计，由于2.45 GHz的波长为约为120 mm，而人体呼吸产生的体表位移为3～4 mm左右，因而可以得到良好的线性动态范围。iSleep采用的微功率雷达的天线方向性（3 dB波瓣）为水平面和垂直面各90度，可以通过非接触式的方式对人体的体动信息进行全面的采集，然后结合室内环境的温度、湿度以及人体入睡时间等信息的综合分析，经过睡眠算法计算出相关的人体睡眠信息，上传至云平台（图2）。由于2.45 GHz对与衣物和被子等棉织物有良好的穿透性，可保证在各个季节，各种厚度的被子使用条件下准确捕捉人体的各种体动。睡眠监测时使用者只需将该产品放置在床头位置，距离约在0.5～0.8 m最佳，与身体平躺在床成45度正面朝向人体胸口位置（图3），便可对人体的睡眠进监测，避免给使用者带来额外的睡眠压力。

图2 iSleep的工作示意图

图3 iSleep监测场景

该设备可以测得多项指标，全方位掌握睡眠信息，包括睡眠时长、体动、觉醒、浅睡、中睡、深睡、平均呼吸、平均心率、温度、湿度睡眠指标，通过测量睡眠过程的人体的综合体动信息，按睡眠行为解析法划分觉醒、深度睡眠、中度睡眠、浅度睡眠四个阶段，为用户提供详细的睡眠结构分析。参考用户睡眠环境、睡眠作息、睡眠结构计算出睡眠质量得分，让用户快速全面了解自己的睡眠质量，见图4。

iSleep带有智能闹钟功能，智能闹钟会在用户设定闹钟后，自动选择最佳唤醒时间点即用户处于浅度睡眠时来叫醒用户，让用户以最轻松的状态起床，减轻起床时昏昏沉沉的感觉。

iSleep的数据可以通过GPRS或蓝牙手机上传到云存储，生成个人睡眠档案，通过查阅云数据，千里之外的家人也可以了解用户的睡眠情况，实现远程亲情关爱。在iSleep专用APP上，有通俗易懂的睡眠分析报告，提供更详尽的睡眠服务，包括睡眠知识、睡眠综合指标、睡眠结构分析、温湿度指导、呼吸心率曲线、近七天数据分析、家人关注等。

熙康阿尔卑斯于去年发布了iSleep优睡宝S100i睡眠监测仪，今年该产品已经升级为S200G，升级后的产品在保留了S100i经典外观与核心功能的同时，在软硬件各方面进行了全面升级，图5为iSleep的升级功能。

图4 睡眠结构与睡眠解读报告

图5 iSleep升级功能

内置GPRS通信模块，数据传输更便捷。S200G采用GPRS的数据传输方式，让用户告别蓝牙配对的繁琐操作，摆脱对WiFi的依赖，轻松完成设备配对及数据上传。依托熙康阿尔卑斯自主研发的高性能双频率天线，可以很好地保证信号与数据传输的稳定性。

新增定时自动监测，监测方式更多样。iSleep一直致力于将复杂操作简单化，S200G在沿袭了S100i的一键开启/结束监测的简易操作基础上，又新加入定时自动监测功能。对于作息时间比较规律或是希望养成良好作息习惯的人来说，只需在设备上设定好开启与结束自动监测的时间，到达设定时间后，设备即可自动进行相关操作，无需再进行手动操作。

加入多项实用设置，用户体验更贴心。一款好的产品不仅要能用，更要好用。S200G加入了睡前温馨提醒、睡眠背光调节、环境舒适度显示、数据网络自动切换等多项贴心的人性化设置，相信会给用户带来最好的使用体验。

更新优化产品界面，使用感受更友好。友好的产品界面是用户持续使用产品的必要条件。为此，S200G对产品主界面进行了重新设计，同时，对数据查看界面也进行了细致入微的调整，并加入了精致的开机动画，这些改变让美观与实用得到完美统一。

提供多种平台服务，打造专业健康服务，睡眠解读更专业，数据查看更自如，数据监测完成后，智能分析系统会对用户的睡眠数据进行科学翔实的分析解读，给出相应的改善建议，并以图文并茂的方式呈现给用户，让用户知其然更知其所以然。轻松方便的进行睡眠数据查看一直是iSleep所追求的。现在，用户可通过iSleep本体、手机APP、微信、Web平台（大客户使用）等多种方式来查看睡眠数据，见图6。

图6 iSleep手机端APP和微信界面

4 结论

从接触式的多导睡眠监测系统到非接触的iSleep睡眠监测仪，对人体的生命体征信号的监测越来越得到人们的重视，随着科技的进步，睡眠监测设备向着小型化、非接触、便携式的方向发展。但是，由于技术的限制，非接触测量所得到的人体的生理信号受到很大限制，比如血氧饱和度、脑电这些人体重要的生理信号非接触设备还不能监测，因此，在以后的研发过程中，研发人员不仅要在设备的外形、结构上深入研究，还要在算法上进行专研，提高算法的精度，使得设备监测的信号更加精准；提出新的算法，使得设备监测更多的信号。

iSleep的使用过程中，对与睡眠结构的解读也成为睡眠管理和睡眠解析的重要组成部分。如图7所示，依据iSleep的监测结果，熙康阿尔卑斯总结出几种典型的睡眠结构，并对不同的睡眠结构做出了相应的解读。

图7 iSleep监测到的几种睡眠结构模式

致谢

该项目得到国家自然科学基金项目（61374015“基于弹性管非线性模型盲辨识的中心动脉波无创动态重建研究”和61202258“面向智能视频监控的多目标检测与跟踪技术研究”）；辽宁省自然科学基金项目（201102067）；教育部博士点基金项目（20110042120037）；中央高校基本科研业务费（N110219001，N130404016）的支持。

[1] (美)Kryger主编,钟南山主审,张秀华等主译.睡眠医学-理论与实践[M].北京:人民卫生出版社,2010,1-23,102-167.

[2] Carskadon MA,Dement WC.Normal human sleep: an overview. In:Kryger MH,Roth T,Dement WC,editors.Principles andpractice of sleep medicine.Philadelphia:Elsevier;2005:13-23.

[3] 睡眠呼吸障碍检测技术研究与应用课题组,空军航空医学研究所.微动敏感床垫睡眠检测系统监测睡眠呼吸事件的原理与判断规则[M].北京:人民军医出版社,2011.

[4] Stenphen J,Redmond CH.Cardiorespiratory-based sleep staging in subjects with obstructive sleep apnea[J].IEEE Trans Biomed Eng,2006,53(3):485-496.

[5] Watannabe T,Watanabe K.Noncontact method for sleep stage estimation[J].IEEE Trans Biomed Eng,2004,51(10):1735-1748.

[6] Aaron L.Sleep versus wake classification from heart rate variability using computional intelligence: consideration of rejection in classification models[J].IEEE Trans Biomed Eng,2008,55(1):108-118.

[7] Albright RK,Goska BJ,Hagen TM,et al.OLAM: A Wearable, Non-contact Sensor for Continuous Heart-rate and Activity Monitoring[C].New York,IEEE Press,2011:5625-5628.

[8] Shin JH,Chee YJ,Jeong DU,et al.Nonconstrained Sleep Monitoring System and Algorithms Using Ari-Mattress With Balancing Tube Method[J].IEEE T Inf Technol B,2010, 14(1):147-156.

[9] Chazal PD,Fox N,O’Hare E,et al.Sleep/wake measurement using a non-contact biomotion sensor[J].J Sleep Res,2011,20(2): 356-366.

[10] Li CZ, Lin JS, Xiao YM.Robust overnight monitoring of human vital signs by a non-contact respiration and heartbeat detector[C].Engineering in Medicine and Biology Society,2006. EMBC’06.28th Annual International Conference of the IEEE. IEEE,2006:2235-2238.

[11] Kiriazi JE,Boric-Lubecke VM.Dual-frequency technique for assessment of cardiopulmonary effective RCS and displacement[J].IEEE Sens J,2012,12(3):574-582.

[12] Massagram W,Lubecke VM,Boric-Lubecke O.Microwave noninvasive sensing of respiratory tidal volume[C].IEEE Engineering in Medicine and Biology Society,Conference,2008,2009: 4832-4835.

[13] Droitcour AD,Seto TB,Park BK,et al.Non-contact respiratory rate measurement validation for hospitalized patients[C].Annual International Conference of the IEEE,IEEE,2009:4812-4815.

[14] 杨军,俞梦孙,杨秀岩,等.睡眠生理参数的中医解读初探[J].国际生物医学工程杂志,2013,36(2):74-75.

[15] 江丽仪.睡眠过程心率变异性分析及睡眠呼吸暂停综合征的判别研究[D].广州:华南理工大学,2011.

Application of Radio Frequency Micro-Power Radar in Intelligent Sleep Management

DOU Yuan-zhu1, XU Xiao-jun2, BO Hong-rui2, XU Li-sheng2
1. XIKANG ALPS Technology Co. Ltd, Shenyang Liaoning 110179, China; 2. Sino-Dutch Biomedical and Information Engineering School of Northeastern University, Liaoning Shenyang 110169, China

With the improvement of people’s living standard and life quality, people have paid more attention to their health. Furthermore, the sleep problems caused by the accelerated rhythm of life have troubled many people. It is reported that the lack of sleep will increase the risk of a variety of diseases. Polysomnography is a traditional monitoring instrument for sleep. However, as the more physiological signal for people should be detected, it may be a burden to the physical and mental health of people. To some extent, it will affect the sleep quality of people. This paper describes a non-contact sleep monitoring system, iSleep, which is based on 2.45 GHz microwave technology. The proposed system collects physiological signals using RF motion sensor. By using the correlation algorithm, the motion, respiration and heartbeat signals are separated from the collected RF signals. The related parameters are extracted to realize the sleep staging, the intelligent management on sleep and the sleep monitoring with a low physiological load.

microwave technique; sleep staging; non-contact sleep monitoring

TP211.4

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2016.08.004

1674-1633(2016)08-0016-05

2016-07-29

国家自然科学基金项目（61374015“基于弹性管非线性模型盲辨识的中心动脉波无创动态重建研究”和61202258“面向智能视频监控的多目标检测与跟踪技术研究”）；辽宁省自然科学基金项目（201102067）；教育部博士点基金项目（20110042120037）；中央高校基本科研业务费（N110219001，N130404016）。

徐礼胜，博士生导师。

通讯作者邮箱：xuls@bmie.neu.edu.cn