基于喉部可穿戴设备的移动吞咽监测系统

• 作 者: 韦笠
• 出 处: 浙江大学
• 发表日期: 2020年01期
• 关键词: 可穿戴设备 吞咽识别 光电容积脉搏波 惯性传感器 吞咽障碍 医疗电子

吞咽是人体最复杂的躯体反射之一,与日常食物摄入息息相关。而许多慢性疾病(如帕金森症、中风等)都会引起吞咽障碍,影响进食和正常生活,严重的吞咽障碍甚至会引发肺部感染。吞咽障碍在老年人中发生比例较高。随着大众对健康关注度的提高和半导体技术的发展,将可穿戴设备用于吞咽监测成为一个新的交叉研究方向。对此,本研究设计了一个移动吞咽检测系统。首先,该系统通过佩戴在喉部的柔性可穿戴设备,采集光电容积脉搏波(Photoplethysmogramm,PPG)、加速度和角速度数据。对于PPG信号,本研究首次利用其吞咽时的特性进行吞咽相关研究。使用惯性传感器则能够记录喉部软骨在吞咽时的运动。随后,数据通过蓝牙传输至手机端,并实时显示到安卓应用程序上,方便进行观察和存储。本研究基于喉部可穿戴设备,对吞咽识别算法和吞咽功能评估算法进行了研究。吞咽识别旨在判断是不是在吞咽,算法的核心是计算少量特征,使用基于加速度和PPG的支持向量机分类器训练,再利用逻辑回归融合结果。随后,吞咽识别算法的模型和参数被用于吞咽功能评估算法的数据分割阶段。吞咽功能评估算法旨在判断一次吞咽是正常吞咽还是异常吞咽,其核心是计算较多的特征,再使用基于F值的特征选择方法选出最佳特征,最后使用支持向量机给出判别结果。本研究进行了两个实验来验证算法的有效性。吞咽识别实验中,采集了 20名正常被测者的吞咽数据和静止数据。结果表明,吞咽识别算法敏感性达到100.0%、准确性为90.5%、非吞咽识别特异性达到60.0%,优于单独使用加速度信号或PPG信号的识别结果。吞咽功能评估实验中,病房环境下80名被测者进行了洼田饮水实验,设备记录了他们正常吞咽和异常吞咽的波形。结果表明,正常吞咽判别的特异性达到69.231%,异常吞咽判别的敏感性达到70.588%。64岁及以下群体中,算法的特异性可达87.500%,敏感性为68.182%。通过调整算法参数,可进一步提高正常吞咽识别的特异性。在未来,本系统可用于非医院环境下,中老年人群的日常吞咽监测和早期异常吞咽的筛查。