基于智能手机超声信号的无接触睡眠呼吸频率监测

《Scientific Reports》：Contactless respiratory monitoring from a smartphone using pure tone suprasound

　　

摘要

睡眠呼吸监测在临床上具有重要价值，但现有的接触式传感器或专用硬件方法限制了其可及性和纵向使用。本研究评估了一种基于智能手机的系统，该系统发出连续纯音超声信号（18–20 kHz）进行无接触整夜呼吸监测，并在 80 名健康参与者中针对多导睡眠图中的胸部呼吸努力带（TREB）进行了验证。呼吸信号通过同相/正交解调得出，呼吸频率通过自相关估计。开发了一种呼吸一致性评分，用于在无需外部参考的情况下识别高置信度片段，保留了 65% 的睡眠片段。在这些片段中，呼吸频率与 TREB 的一致性得出的 ICC(2,1) 为 0.97，MAE 为 0.29 次/分，且提取的信号显示出 0.85 的中位绝对相关系数。其准确性与 Apple Watch 的估计值相当（ICC 0.95，MAE 0.46 次/分），且具有显著更高的时间分辨率。这些结果表明，消费级智能手机可以高精度地无接触估算睡眠期间的呼吸频率。