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基于智能手機平臺的打鼾監測方法和監測及防治系統.pdf

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基于 智能手機 平臺 打鼾 監測 方法 防治 系統
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摘要
申請專利號:

CN201310148053.3

申請日:

2013.04.25

公開號:

CN103251388B

公開日:

2014.12.10

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):A61B 5/00申請日:20130425|||公開
IPC分類號: A61B5/00; A61B19/00 主分類號: A61B5/00
申請人: 北京大學深圳研究生院
發明人: 丁潤偉; 范婷; 王一; 劉宏
地址: 518055 廣東省深圳市南山區西麗深圳大學城北京大學校區
優先權:
專利代理機構: 北京君尚知識產權代理事務所(普通合伙) 11200 代理人: 余長江
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201310148053.3

授權公告號:

103251388B||||||

法律狀態公告日:

2014.12.10|||2013.09.18|||2013.08.21

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明涉及基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法及系統,包括鼾聲信號的分析模塊、即時干預模塊和信息反饋模塊。監測和防治方法為:1)建立重度鼾聲信號和輕度鼾聲信號庫,對鼾聲信號分別進行預處理提取特征向量,訓練重和輕度GMM模板;2)在手機客戶端實時錄入用戶的鼾聲信號進行處理,在特定時間窗內對處理完后的鼾聲信號進行實時四維特征向量序列提取;3)將實時四維特征向量序列分別與輕度和重度兩類鼾聲GMM模板進行匹配,似然度最大的類作為識別結果;4)若打鼾程度判定為嚴重,計算當前時間窗內的最大鼾聲間隔時間;5)若最大鼾聲間隔超過10S,采用外界刺激制止用戶打鼾。本發明能夠即時進行外界干預,有效制止用戶打鼾。

權利要求書

權利要求書
1.   一種基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法,其步驟為:
1)收集重度和輕度鼾聲建立鼾聲模板庫:
1?1)對收集的鼾聲進行預濾波,預加重得到鼾聲信號;
1?2)對所述鼾聲信號進行加窗、分幀處理,并提取特征向量序列;
1?3)根據所述特征向量序列采用期望最大化EM算法訓練打鼾聲的混合高斯模型GMM模板,將所述鼾聲GMM模板分為輕度和重度兩類儲存入所述鼾聲模板庫;
2)在手機客戶端實時錄入打鼾使用者鼾聲,并對鼾聲進行預濾波、預加重得到鼾聲信號,對所述鼾聲信號進行加窗、分幀,在特定時間窗內對處理完后的鼾聲信號進行實時四維特征向量序列提取;
3)對所述實時四維特征向量序列分別與輕度和重度兩類鼾聲GMM模板進行匹配將似然度最大的類作為識別結果,計算當前時間窗內的最大鼾聲間隔時間;將時間窗后移對后續鼾聲信號進行識別得到連續輕重度識別結果及相應的最大鼾聲間隔時間;
4)根據所述連續輕重度識別結果和所述最大鼾聲間隔時間,選取防治措施進行打鼾干預。

2.   如權利要求1所述的基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法,其特征在于,在所述鼾聲信號的分析模塊中提取得到的四維特征向量序列為:鼾聲信號的平均主波能量鼾聲信號的平均持續時間方差δm、平均鼾聲間隔時間基音周期和標準差之間的邏輯關系q。

3.   如權利要求2所述的基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法,其特征在于,按照如下方法計算所述鼾聲信號的平均主波能量:一次明顯的打鼾聲為一個主波,第m個主波設為Cm,數字信號經過加窗、分幀后得到分幀信號xk(n),所述分幀信號xk(n)的能量為其中N是幀長,n是某一幀中的信號點,x是分幀后的語音信號,其中,第m個主波能量<mrow><MSUB><MI>Energy</MI><MI>m</MI></MSUB><MO>=</MO><MFRAC><MN>1</MN><MROW><MSUB><MI>End</MI><MI>m</MI></MSUB><MO>-</MO><MSUB><MI>Start</MI><MI>m</MI></MSUB><MO>+</MO><MN>1</MN></MROW></MFRAC><MSUBSUP><MI>Σ</MI><MROW><MI>k</MI><MO>=</MO><MSUB><MI>Start</MI><MI>m</MI></MSUB></MROW><MSUB><MI>End</MI><MI>m</MI></MSUB></MSUBSUP><MSUB><MI>E</MI><MI>k</MI></MSUB><MO>,</MO></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>第m個主波起始幀Startm={k|Ek≥TH&amp;Ek?1&lt;TH},第m個主波終止幀Endm={k|Ek≥TH&amp;Ek+1&lt;TH},其中,k是幀數,Ek是第k幀的能量,Ek?1是第k?1幀的能量,Ek+1是第k+1幀的能量,TH是能量閾值,M是一段時間內鼾聲信號的主波個數。<BR><BR>4.&nbsp;&nbsp; 如權利要求2所述的基于智能手機平臺的打鼾檢測和防治方法,其特征在于,所述鼾聲信號的平均持續時間方差若當前幀xk(n)屬于第m個主波,則,m主波平均持續時間第m個主波的持續時間Tlastm=Endm?Startm,其中,Endm是第m個主波的結束時間幀,Startm是第m個主波的起始時間幀,M是一段時間內鼾聲信號的主波個數。<BR><BR>5.&nbsp;&nbsp; 如權利要求2所述的基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法,其特征在于,所述平均鼾聲間隔時間對于第m個主波,其和第m?1個主波之間的鼾聲間隔時間為Tbetwm=Startm?Endm?1,其中,Tbetwm是鼾聲間隔時間,Startm是第m個主波的起始時間幀,Endm?1是第m個主波的結束時間幀,M是一段時間內鼾聲信號的主波個數。<BR><BR>6.&nbsp;&nbsp; 如權利要求2所述的基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法,其特征在于,通過提取出鼾聲信號的基音周期,根據基音周期和標準差間的邏輯關系q來判定打鼾的嚴重程度,分幀后得到分幀信號xk(n),按照如下方法進行濁音段的提取:<BR>1)通過快速傅里葉變換FFT轉換時域語音信號x(n)至N點頻譜域X(k);<BR>2)計算一低頻率帶邊界內的頻域點為k1=N×(低頻率帶邊界/f),其中f為抽樣平頻率,然后分別計算短時低頻能量<MATHS id=cmaths0002 num="0002"><MATH><![CDATA[<mrow><MSUB><MI>E</MI><MI>l</MI></MSUB><MO>=</MO><MUNDEROVER><MI>Σ</MI><MROW><MI>k</MI><MO>=</MO><MN>1</MN></MROW><MSUB><MI>k</MI><MN>1</MN></MSUB></MUNDEROVER><MI>X</MI><MSUP><MROW><MO>(</MO><MI>k</MI><MO>)</MO></MROW><MN>2</MN></MSUP></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>和短時高頻能量<MATHS id=cmaths0003 num="0003"><MATH><![CDATA[<mrow><MSUB><MI>E</MI><MI>h</MI></MSUB><MO>=</MO><MUNDEROVER><MI>Σ</MI><MROW><MI>k</MI><MO>=</MO><MSUB><MI>k</MI><MN>1</MN></MSUB></MROW><MI>N</MI></MUNDEROVER><MI>X</MI><MSUP><MROW><MO>(</MO><MI>k</MI><MO>)</MO></MROW><MN>2</MN></MSUP><MO>;</MO></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>3)設置用于區分出濁音段的短時低頻能量閾值Ml,用于區分出語音段的短時高頻能量閾值Mh;<BR>4)對某一短時語音幀提取出濁音段后,對濁音段采用自相關法提取鼾聲信號的基音周期。<BR><BR>7.&nbsp;&nbsp; 如權利要求6所述的基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法,其特征在于,所述鼾聲信號的基音周期T及標準差σ的邏輯關系為:T≥10+1.85σ,若基音周期T及標準差σ的邏輯關系滿足T≥10+1.85σ,則基音周期和標準差之間的邏輯關系的標量q=1,反之,則q=0。<BR><BR>8.&nbsp;&nbsp; 如權利要求1所述的基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法,其特征在于,在所述鼾聲信號的分析模塊運行分幀函數xk(n)=w(n)s(Nk+n),其中n=0,1...N?1;k=0,1...L?1,N為幀長,L為幀數,w(n)為窗函數。<BR><BR>9.&nbsp;&nbsp; 如權利要求1所述的基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法,其特征在于,在所述鼾聲信號的分析模塊中匹配出的識別結果是似然度最大值,其中,K為GMM中高斯成分的個數,k為高斯成分的計數,x為當前特征向量,ωk為高斯分量的權重,μk為高斯分量的均值和Σk為高斯分量的方差,N(·)表示高斯分布概率密度函數。<BR><BR>10.&nbsp;&nbsp; 如權利要求1所述的基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法,其特征在于,按照如下方法計算當前時間窗內的所述最大鼾聲間隔時間Tbetwmax=max{Tbetwm},其中m=1…M,Tbetwm=Startm?Endm?1表示第m個主波和第m?1個主波之間的鼾聲間隔時間,Startm是第m個主波的起始時間幀,Endm?1是第m個主波的結束時間幀,M是當前時間窗內鼾聲信號的主波個數。<BR><BR>11.&nbsp;&nbsp; 一種基于智能手機平臺的打鼾監測和防治系統,其特征在于,包括手機客戶端、鼾聲信號的分析模塊、即時干預模塊和信息反饋模塊,<BR>所述鼾聲信號的分析模塊,采集重度和輕度鼾聲信號,建立鼾聲模板庫:先對鼾聲信號進行預濾波、預加重,再對所述鼾聲信號進行加窗、分幀,最后在特定時間窗內對處理完后的鼾聲信號進行實時四維特征向量序列提取;<BR>所述鼾聲信號的分析模塊中匹配出的識別結果是所述實時四維特征向量序列與輕度和重度兩類鼾聲GMM模板似然度最大的類,計算出當前時間窗內的最大鼾聲間隔時間,控制時間窗后移對后續鼾聲信號進行識別得到連續識別結果及相應的最大鼾聲間隔時間;<BR>所述即時干預模塊,根據識別結果采用智能手機震動和鈴聲作為接觸式刺激和非接觸式刺激;<BR>所述手機客戶端,實時錄入打鼾使用者的鼾聲傳入所述鼾聲信號的分析模塊;<BR>所述信息反饋模塊,將采集到的鼾聲信號聲學特征信息和最終判定的嚴重程度通過手機客戶端以郵件形式遠程發送給醫療機構輔助醫生制定醫療方案和/或專屬電子病歷。<BR></p></div> </div> </div> <div class="zlzy"> <div class="zltitle">說明書</div> <div class="gdyy"> <div class="gdyy_show"><p>說明書基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法及系統 <BR>技術領域 <BR>本發明涉及打鼾監測和防治方法和系統,系統具體涉及鼾聲信號的分析方法,打鼾嚴重程度的判定以及相應的外界干預措施,可用于對打鼾者的睡眠狀況進行在線監護,屬于信號處理技術領域。 <BR>背景技術 <BR>打鼾是由于呼吸過程中氣流通過上呼吸道的狹窄部位時,震動氣道周圍的軟組織而引起。打鼾是一種普遍存在的睡眠現象。其實打鼾是健康的大敵,患者打鼾時會帶來大腦和血液嚴重缺氧,阻礙了代謝的正常進行,導致部分細胞死亡,日積月累就會損害身體各臟器官,導致一百多種疾病發生,甚至引發重度睡眠呼吸暫停綜合癥,導致人睡眠時窒息死亡。 <BR>權威數據表明:習慣性打鼾(每晚或幾乎每晚都有打鼾)在未經選擇人群中的發病率為19%,男性(25%)高于女性(15%)。年老者高于年輕者,在超過35歲的男性和女性均增加,65歲后,女性發病率無變化,男性稍降低;兒童發病率為7%?9%。打鼾一方面使人們自身的健康受到嚴重的危害,另一方面也嚴重影響別人休息。因此,打鼾其實已經成為很嚴重的社會問題。 <BR>目前國際公認的研究和監測睡眠行疾病的有效儀器是多導睡眠圖檢測儀(Polysomnogram,PSG),PSG通過記錄睡眠中鼾聲、腦電圖、心電圖等多項參數,監控和分析睡眠者的睡眠和呼吸狀況,分析并科學診斷。但PSG需要受檢者在醫院的檢查室中進行整晚大約8個小時的觀察,成本較高,檢查人數有限。對于打鼾者而言,PSG只能檢測其夜間的呼吸睡眠情況,用于判定打鼾者是否患有睡眠呼吸暫停低通氣綜合癥,并不能起到在線監護的作用,而且由于成本較高,對普通市民門檻較高。因此需要一種低費用、便攜性的方法來完成鼾聲嚴重程度的診斷。視患有睡眠呼吸暫停低通氣綜合癥的打鼾者的鼾聲為重度鼾聲,反之則為輕度鼾聲,鼾聲信號的聲學特征可用于判定鼾聲的嚴重程度。 <BR>目前,根據鼾聲信號的聲學特征來判定鼾聲的嚴重程度主要的方法主要有以下幾種: <BR>1、計算睡眠呼吸暫停低通氣指數(AHI)。AHI指的是平均每小時睡眠中呼吸暫停和低通氣的次數,根據AHI的大小來判斷鼾聲信號的嚴重程度。若AHI&gt;5,則將該鼾聲信號判定為重度;若AHI&lt;5,則將該鼾聲信號判定為輕度。 <BR>2、求取鼾聲信號的基音相關參數,如均值、標準差、密度等。重度鼾聲的均值和標準差較低,密度較高;輕度鼾聲的均值和標準差較高,密度較低。雖然重度鼾聲和輕度鼾聲之間的基音參數存在不同,但判斷效果不是很顯著。 <BR>3、檢測鼾聲信號的共振峰。采用線性預測方法檢測共振峰,以第一共振峰F1≈690Hz為邊界條件判斷鼾聲的嚴重程度。共振峰的分布情況也可作為判定標準,重度鼾聲的共振峰分布不太穩定,輕度鼾聲的共振峰分布相對較穩定。 <BR>4、基于連續小波變換,研究重度和輕度鼾聲的幅度,密度和能量分布情況。 <BR>上述方法采用的特征參數都相對單一,判別性能并不理想。 <BR>發明內容 <BR>本發明的目的在于針對上述已有鼾聲檢測儀的功能單一化、成本高、攜帶不方便等現象,以及現有鼾聲信號聲學特征分析方法所采用的特征單一化,提出一種將鼾聲的檢測分析與防治結合的低成本、使用簡便的基于智能手機平臺的鼾聲自助分析與在線監護方法及系統,該系統成本低廉、便于人們在日常生活中使用。在智能手機終端上錄制鼾聲,對錄制的鼾聲進行預處理,實時分析其聲學特征,根據鼾聲主波能量、鼾聲持續時間方差、鼾聲間隔時間以及基音周期和標準差的邏輯關系組成的四維特征向量,判定被試者打鼾的嚴重程度,并根據其嚴重程度進行即時干預。此外,可以對測試者進行長期監護,記錄睡眠數據,制作成其專屬的電子病歷,定期以郵件形式遠程發送給當地醫療機構進行分析,能夠輔助醫生盡早準確地對測試者的睡眠狀況進行分析并提供可靠的醫療方案。 <BR>為了達到上述目的本發明的技術方案如下:一種基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法,其步驟為: <BR>1)收集重度和輕度鼾聲建立鼾聲模板庫: <BR>1?1)對收集的鼾聲進行預濾波,預加重得到鼾聲信號; <BR>1?2)對所述鼾聲信號進行加窗、分幀處理,并提取特征向量序列; <BR>1?3)根據所述特征向量序列采用期望最大化EM算法訓練打鼾聲的混合高斯模型GMM模板,將所述鼾聲GMM模板分為輕度和重度兩類儲存入所述鼾聲模板庫; <BR>2)在手機客戶端實時錄入打鼾使用者鼾聲,并對鼾聲進行預濾波、預加重得到鼾聲信號,對所述鼾聲信號進行加窗、分幀,在特定時間窗內對處理完后的鼾聲信號進行實時四維特征向量序列提取; <BR>3)對所述實時四維特征向量序列分別與輕度和重度兩類鼾聲GMM模板進行匹配將似然度最大的類作為識別結果,計算該時間窗內的最大鼾聲間隔時間。將時間窗后移對后續鼾聲信號進行識別得到連續識別結果及相應的最大鼾聲間隔時間; <BR>4)根據連續的輕重度識別結果和最大鼾聲間隔時間,選取防治措施進行打鼾干預。 <BR>更進一步,在所述鼾聲信號的分析模塊中提取得到的四維特征向量序列為:鼾聲信號的平均主波能量鼾聲信號的平均持續時間方差δm、平均鼾聲間隔時間基音周期和標準差之間的邏輯關系q。 <BR>更進一步,按照如下方法計算所述鼾聲信號的平均主波能量:一次明顯的打鼾聲為一個主波,第m個主波設為Cm,數字信號經過加窗、分幀后得到分幀信號xk(n),所述分幀信號xk(n)的能量為其中N是幀長,n是某一幀中的信號點,x是分幀后的語音信號,其中,第m個主波能量<MATHS num="0001"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUB><MI>Energy</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>=</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MROW><MSUB><MI>End</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>-</MO> <MSUB><MI>Start</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>+</MO> <MN>1</MN> </MROW></MFRAC><MSUBSUP><MI>Σ</MI> <MROW><MI>k</MI> <MO>=</MO> <MSUB><MI>Start</MI> <MI>m</MI> </MSUB></MROW><MSUB><MI>End</MI> <MI>m</MI> </MSUB></MSUBSUP><MSUB><MI>E</MI> <MI>k</MI> </MSUB><MO>,</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>第m個主波起始幀Startm={k|Ek≥TH&amp;Ek?1&lt;TH},第m個主波終止幀Endm={k|Ek≥TH&amp;Ek+1&lt;TH},其中,k是幀數,Ek是第k幀的能量,Ek?1是第k?1幀的能量,Ek+1是第k+1幀的能量,TH是能量閾值,M是一段時間內鼾聲信號的主波個數。 <BR>更進一步,所述鼾聲信號的平均持續時間方差若當前幀xk(n)屬于第m個主波,則,m主波平均持續時間第m個主波的持續時間Tlastm=Endm?Startm,其中,Endm是第m個主波的結束時間幀,Startm是第m個主波的起始時間幀,M是一段時間內鼾聲信號的主波個數,所述的一段時間可指當前時間窗口內的一段時間。 <BR>更進一步,所述平均鼾聲間隔時間對于第m個主波,其和第m?1個主波之間的鼾聲間隔時間為Tbetwm=Startm?Endm?1,其中,Tbetwm是鼾聲間隔時間,Startm是第m個主波的起始時間幀,Endm?1是第m個主波的結束時間幀,M是一段時間內鼾聲信號的主波個數。更進一步,通過提取出鼾聲信號的基音周期,根據基音周期和標準差間的邏輯關系q來判定打鼾的嚴重程度,分幀后得到分幀信號xk(n),按照如下方法進行濁音段的提取: <BR>1)通過快速傅里葉變換FFT轉換時域語音信號x(n)至N點頻譜域X(k); <BR>2)計算一低頻率帶邊界內的頻域點為k1=N×(低頻率帶邊界/f),其中f為抽樣平頻率,然后分別計算短時低頻能量<MATHS num="0002"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUB><MI>E</MI> <MI>l</MI> </MSUB><MO>=</MO> <MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>k</MI> <MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MSUB><MI>k</MI> <MN>1</MN> </MSUB></MUNDEROVER><MI>X</MI> <MSUP><MROW><MO>(</MO> <MI>k</MI> <MO>)</MO> </MROW><MN>2</MN> </MSUP></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS>和短時高頻能量<MATHS num="0003"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUB><MI>E</MI> <MI>h</MI> </MSUB><MO>=</MO> <MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>k</MI> <MO>=</MO> <MSUB><MI>k</MI> <MN>1</MN> </MSUB></MROW><MI>N</MI> </MUNDEROVER><MI>X</MI> <MSUP><MROW><MO>(</MO> <MI>k</MI> <MO>)</MO> </MROW><MN>2</MN> </MSUP><MO>;</MO> </MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>3)設置用于區分出濁音段的短時低頻能量閾值Ml,用于區分出語音段的短時高頻能量閾值Mh; <BR>4)對某一短時語音幀提取出濁音段后,對濁音段采用自相關法提取鼾聲信號的基音周期。 <BR>更進一步,所述鼾聲信號的基音周期T及標準差σ的邏輯關系為:T≥10+1.85σ,若基音周期T及標準差σ的邏輯關系滿足T≥10+1.85σ,則基音周期和標準差之間的邏輯關系的標量q=1,反之,則q=0。 <BR>更進一步,在所述鼾聲信號的分析模塊運行分幀函數xk(n)=w(n)s(Nk+n),其中n=0,1...N?1;k=0,1...L?1,N為幀長,L為幀數,w(n)為窗函數。 <BR>更進一步,在所述鼾聲信號的分析模塊中匹配出的識別結果是似然度最大值,其中,K為GMM中高斯成分的個數,k為高斯成分的計數,x為當前特征向量,ωk為高斯分量的權重,μk為高斯分量的均值和Σk為高斯分量的方差,N(·)表示高斯分布概率密度函數。 <BR>更進一步,所述特定時間窗內的最大鼾聲間隔時間Tbetwmax=max{Tbetwm},m=1…M,對于第m個主波,其和第m?1個主波之間的鼾聲間隔時間為Tbetwm=Startm?Endm?1,其中,Tbetwm是第m個主波的鼾聲間隔時間,Startm是第m個主波的起始時間幀,Endm?1是第m個主波的結束時間幀,M是當前時間窗內鼾聲信號的主波個數。 <BR>本發明還提出一種基于智能手機平臺的打鼾監測和防治系統,其特征在于,包括手機客戶端、鼾聲信號的分析模塊、即時干預模塊和信息反饋模塊, <BR>所述鼾聲信號的分析模塊,采集重度和輕度鼾聲信號,建立鼾聲模板庫:先對鼾聲信號進行預濾波、預加重,再對所述鼾聲信號進行加窗、分幀,最后在特定時間窗內對處理完后的鼾聲信號進行實時四維特征向量序列提取; <BR>所述鼾聲信號的分析模塊中匹配出的識別結果是所述實時四維特征向量序列與輕度和重度兩類鼾聲GMM模板似然度最大的類,計算出當前時間窗內的最大鼾聲間隔時間,控制時間窗后移對后續鼾聲信號進行識別得到連續識別結果及相應的最大鼾聲間隔時間; <BR>所述即時干預模塊,根據識別結果采用智能手機震動和鈴聲作為接觸式刺激和非接觸式刺激; <BR>所述手機客戶端,實時錄入打鼾使用者的鼾聲傳入所述鼾聲信號的分析模塊; <BR>所述信息反饋模塊,將采集到的鼾聲信號聲學特征信息和最終判定的嚴重程度通過手機客戶端以郵件形式遠程發送給醫療機構輔助醫生制定醫療方案和/或專屬電子病歷。 <BR>本發明的技術效果: <BR>本發明能夠對鼾聲信號進行聲學特征的分析,提取當前時間窗內的鼾聲信號的平均主波能量、基因周期和標準差的邏輯關系以及鼾聲的持續時間方差四個特征,判定打鼾的嚴重程度。若鼾聲判定為重度鼾聲且最當前時間內的最大鼾聲間隔時間超過10s則進行即時的外界干預,有效制止測試者打鼾。所得鼾聲信息可以郵件形式發送給專業醫療機構,形成長期的電子病歷。 <BR>附圖說明: <BR>圖1是本發明基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法及系統一實施例中結構示意圖。 <BR>圖2是本發明基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法及系統一實施例中濁音段和清音段的短時低頻能量對比圖。 <BR>圖3是本發明基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法及系統一實施例中當前時間窗內的鼾聲嚴重程度識別方法流程圖。 <BR>具體實施方式: <BR>下面將結合本發明實施例中的附圖,對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,可以理解的是,所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例,而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例,本領域技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本發明保護的范圍。 <BR>如圖3所示是本發明一實施例中當前時間窗內的鼾聲嚴重程度識別方法示意圖,首先定義兩種鼾聲的嚴重程度:重度和輕度。采用混合高斯模型(GMM,《語音信號處理》第2版,趙力編著,機械工業出版社,228?230頁)對于鼾聲信號特征向量序列進行建模,訓練上述2類鼾聲信號的GMM模板。每種鼾聲模板采用多段完整的鼾聲信號基于期望最大化(EM算法,《語音信號處理》第2版,趙力編著,機械工業出版社,228?230頁)算法進行訓練。 <BR>結合本發明對打鼾者進行在線監護的實時性要求,選擇鼾聲平均主波能量、鼾聲平均持續時間方差、鼾聲平均間隔時間以及鼾聲信號的基音周期和標準差之間的邏輯關系四個特征來表征鼾聲信號的聲學特性: <BR>1、鼾聲信號的平均主波能量 <BR>由于鼾聲信號是間斷的,每兩次打鼾中間會有一段時間的靜音段,稱為鼾聲間隔。真正的鼾聲段(主波段)的平均能量是用于衡量不同鼾聲的嚴重程度的特征參數之一。考慮到錄制鼾聲時噪聲的影響,設置一個判斷主波能量的閾值TH,當某一幀鼾聲信號的能量大于該閾值時,相應信號幀才被判定為主波段,用于計算平均主波能量。 <BR>對于麥克風采集到的鼾聲信號,進行預濾波、模數轉換以及預處理后,可得分幀信號xk(n),該幀的能量為其中N是幀長,n是某一幀中的信號點,x是分幀后的語音信號。定義一次明顯的打鼾聲為一個主波,第m個主波設為Cm,每個主波包括起始點,終止點和能量3個參數。第m個主波起始幀為: <BR>Startm={k|Ek≥TH&amp;Ek?1&lt;TH}&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(1) <BR>終止幀為 <BR>Endm={k|Ek≥TH&amp;Ek+1&lt;TH}&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(2) <BR>能量為 <BR><MATHS num="0004"><MATH><![CDATA[ <mrow><MSUB><MI>Energy</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>=</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MROW><MSUB><MI>End</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>-</MO> <MSUB><MI>Start</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>+</MO> <MN>1</MN> </MROW></MFRAC><MSUBSUP><MI>Σ</MI> <MROW><MI>k</MI> <MO>=</MO> <MSUB><MI>Start</MI> <MI>m</MI> </MSUB></MROW><MSUB><MI>End</MI> <MI>m</MI> </MSUB></MSUBSUP><MSUB><MI>E</MI> <MI>k</MI> </MSUB><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>3</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>平均主波能量為: <BR><MATHS num="0005"><MATH><![CDATA[ <mrow><MOVER><MI>Energy</MI> <MO>&amp;OverBar;</MO> </MOVER><MO>=</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MI>M</MI> </MFRAC><MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>m</MI> <MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MI>M</MI> </MUNDEROVER><MSUB><MI>Energy</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>4</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,Startm是第m個主波起始幀,k是幀數,Ek是第k幀的能量,Ek?1是第k?1幀的能量,Ek+1是第k+1幀的能量,TH是能量閾值,Endm是第m個主波終止幀,Energym是第m個主波的能量,是平均主波能量,M是一段時間內鼾聲信號的主波個數 <BR>綜上,采用鼾聲信號平均主波能量表示鼾聲的聲學特性,得到重度和輕度的鼾聲信號平均主波能量。 <BR>2、鼾聲信號的平均持續時間方差 <BR>不同嚴重程度的鼾聲信號的主波持續時間是不同的,程度較嚴重的鼾聲的主波持續時間比較不規則,而程度較輕的鼾聲持續時間則比較規則。平均持續時間方差可反映持續時間變化的規則性。 <BR>若當前幀xk(n)屬于第m個主波,則該鼾聲主波的持續時間方差定義為: <BR>Tlastm=Endm?Startm&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(5) <BR><MATHS num="0006"><MATH><![CDATA[ <mrow><MOVER><MSUB><MI>Tlast</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>&amp;OverBar;</MO> </MOVER><MO>=</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MI>M</MI> </MFRAC><MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>m</MI> <MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MI>M</MI> </MUNDEROVER><MSUB><MI>Tlast</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>6</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR><MATHS num="0007"><MATH><![CDATA[ <mrow><MSUB><MI>δ</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>=</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MI>M</MI> </MFRAC><MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>m</MI> <MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MI>M</MI> </MUNDEROVER><MSUP><MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>Tlast</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>-</MO> <MOVER><MSUB><MI>Tlast</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>&amp;OverBar;</MO> </MOVER><MO>)</MO> </MROW><MN>2</MN> </MSUP><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>7</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,Tlastm是第m個主波的持續時間,Endm是第m個主波的結束時間幀,Startm是第m個主波的起始時間幀,是m主波平均持續時間,M是一段時間內鼾聲信號的主波個數,δm是平均持續時間方差。 <BR>綜上,采用鼾聲信號的平均時間方差來表示鼾聲的聲學特性,得到重度和輕度的鼾聲信號平均持續時間方差。 <BR>3、鼾聲信號的平均間隔時間 <BR>鼾聲的間隔時間用于嚴重程度判定的參考指標。對于第m個主波,其和第m?1個主波之間的鼾聲間隔時間定義為: <BR>Tbetwm=Startm?Endm?1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(8) <BR>其中,Tbetwm是鼾聲間隔時間,Startm是第m個主波的起始時間幀,Endm?1是第m個主波的結束時間幀,M是一段時間內鼾聲信號的主波個數 <BR>平均鼾聲間隔時間為: <BR><MATHS num="0008"><MATH><![CDATA[ <mrow><MOVER><MSUB><MI>Tbetw</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>&amp;OverBar;</MO> </MOVER><MO>=</MO> <MFRAC><MN>1</MN> <MI>M</MI> </MFRAC><MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>m</MI> <MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MI>M</MI> </MUNDEROVER><MSUB><MI>Tbetw</MI> <MI>m</MI> </MSUB><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>9</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>綜上,采用鼾聲信號的平均間隔時間來表示鼾聲的聲學特性,得到重度和輕度的鼾聲信號平均間隔時間。程度較輕的鼾聲間隔時間一般分布在1.4s?4.0s,而嚴重打鼾的鼾聲間隔時間則表現為嚴重的不規則,一般大于4.0s,間隔10s常有發生。 <BR>4、鼾聲信號的基音周期和標準差之間的邏輯關系 <BR>睡眠呼吸暫停低通氣指數(AHI)是公認的可用于判定打鼾嚴重程度的指標。對于AHI較高的打鼾者,其鼾聲信號的基音周期與標準差存在相應的邏輯關系:T≥10+1.85σ,其中T為鼾聲信號的基音周期,σ為標準差,具體可參考U.R.Abeyratne,C.K.K.Patabandi,K.Puvanendran,“Pitch?jitter&nbsp;analysis&nbsp;of&nbsp;snoring&nbsp;sounds&nbsp;for&nbsp;the&nbsp;diagnosis&nbsp;of&nbsp;sleep&nbsp;apnea,”EMBS&nbsp;Int.Conf.,Turkey,vol.2,pp:2072–2075,2001。因此可以提取出鼾聲信號的基音周期,并根據基音周期和標準差間的邏輯關系來判定打鼾的嚴重程度。由于基音只存在于濁音段中,因此進行基音檢測之前必須先進行有效的濁音段的提取。 <BR>傳統的濁音提取方法是利用短時能量和短時過零率來區分一段語音信號的濁音段、清音段和靜音段。濁音段的短時能量遠遠大于清音段和靜音段,清音段次之,靜音段能量最小;而清音段的短時過零率最大,濁音次之,靜音最小。而在鼾聲錄制過程中背景噪聲的影響會導致短時能量和短時過零率不再嚴格按照上述的大小關系,例如,帶噪的濁音段短時過零率可能接近清音段,靜音段和清音段的短時能量接近濁音段。上述傳統的方法將會很大程度上失效。 <BR>本發明根據濁音的聲門激勵特性,利用一種短時低頻能量特征參數,有效地提取出濁音段。如圖2所示是本發明基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法及系統一實施例中濁音段和清音段的短時低頻能量對比圖,濁音歸一化能量較高的集中在低頻帶臨界線1000HZ附近,清音頻率范圍在3000~4000HZ,對于低頻能量,濁音明顯比清音和靜音大得多,相對于全局能量其區分性明顯要好很多,因此短時低頻能量可用于有效地提取濁音段。濁音段提取方法為: <BR>1、通過快速傅里葉變換FFT轉換時域語音信號x(n)至N點頻譜域X(k)。 <BR>2、計算1000HZ頻率的頻域點為k1=N×(1000/f),其中f為抽樣頻率。然后分別計算短時 <BR>低頻能量和短時高頻能量: <BR>短時低頻能量:<MATHS num="0009"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUB><MI>E</MI> <MI>l</MI> </MSUB><MO>=</MO> <MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>k</MI> <MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MSUB><MI>k</MI> <MN>1</MN> </MSUB></MUNDEROVER><MI>X</MI> <MSUP><MROW><MO>(</MO> <MI>k</MI> <MO>)</MO> </MROW><MN>2</MN> </MSUP><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>10</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>短時高頻能量:<MATHS num="0010"><MATH><![CDATA[ <mrow> <MSUB><MI>E</MI> <MI>h</MI> </MSUB><MO>=</MO> <MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>k</MI> <MO>=</MO> <MSUB><MI>k</MI> <MN>1</MN> </MSUB></MROW><MI>N</MI> </MUNDEROVER><MI>X</MI> <MSUP><MROW><MO>(</MO> <MI>k</MI> <MO>)</MO> </MROW><MN>2</MN> </MSUP><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>11</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>3、設置用于區分出濁音段的短時低頻能量閾值Ml,用于區分出語音段的短時高頻能量閾值Mh。 <BR>4、提取濁音段和語音段。某一短時語音幀S,其短時低頻能量為El,短時高頻能量為Eh。 <BR> <BR>在上述算法中,1000HZ是低頻率帶邊界。提取出濁音段后,對濁音段采用自相關法提取鼾聲信號的基音周期。 <BR>由于AHI的性能反映在提取的基音周期及標準差的邏輯關系上,AHI較高的患者,基音周期T及標準差σ的邏輯關系為:T≥10+1.85σ。本發明定義一個標量q來表示基音周期和標準差之間的邏輯關系,若基音周期T及標準差σ的邏輯關系滿足T≥10+1.85σ,則q=1;反之,則q=0。 <BR>綜上,采用鼾聲信號的基音周期和標準差之間的邏輯關系來表示鼾聲的聲學特性,得到重度和輕度的鼾聲信號基音周期和標準差之間的邏輯關系。若q=1,則鼾聲判定為重度;若q=0,則鼾聲判定為輕度。 <BR>本發明的設定的2種鼾聲模板訓練過程如下: <BR>1、收集由醫院提供的經過標定的重度和輕度鼾聲并保存至本地數據庫中。每種類型(重度,輕度)包含多個打鼾者的鼾聲,完整的鼾聲包括至少3次以上從打鼾開始至結束的聲音信號。 <BR>2、預濾波、模數變換。 <BR>3、分幀、加窗。由于語音信號的慢時變性,整體非平穩,局部平穩,一般認為語音信號在10?30ms內是平穩的,可以把聲音信號按照20ms的長度進行分幀。分幀函數為: <BR>xk(n)=w(n)s(Nk+n)&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;其中n=0,1...N?1;k=0,1...L?1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(13) <BR>其中N為幀長,L為幀數,w(n)為窗函數。 <BR>4、特征提取。提取4維特征[δmq]。 <BR>5、利用上述提取的4維特征向量序列,基于期望最大化(EM)算法訓練重度和輕度鼾聲的GMM模板。 <BR>考慮到鼾聲的錄制是一直在進行的,對于實時錄入的鼾聲信號,我們對一個較短的時間窗內(當前t秒,t應大于一次打鼾的時間)的鼾聲信號進行嚴重程度的判別,即將該時間窗內的鼾聲信號與訓練好的兩類模型進行匹配,給出當前時間窗的識別結果。對當前一個時間窗內的鼾聲信號的具體識別算法如下: <BR>1、對錄入的鼾聲進行預濾波和模數轉換。 <BR>2、加窗、分幀。 <BR>3、對當前時間窗t內的鼾聲信號提取四維特征向量[δmq]序列。 <BR>4、識別,即分別與2類鼾聲的GMM模板進行匹配,提取的特征向量對于GMM的似然度為: <BR><MATHS num="0011"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>p</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>x</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MSUBSUP><MI>Σ</MI> <MROW><MI>k</MI> <MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MI>K</MI> </MSUBSUP><MSUB><MI>ω</MI> <MI>k</MI> </MSUB><MI>N</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>x</MI> <MO>/</MO> <MSUB><MI>μ</MI> <MI>k</MI> </MSUB><MO>,</MO> <MSUB><MI>Σ</MI> <MI>k</MI> </MSUB><MO>)</MO> </MROW><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>14</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,k為高斯成分的計數,x為當前特征向量,ωk為高斯分量的權重,μk為高斯分量的均值和Σk為高斯分量的方差,N(·)表示高斯分布概率密度函數。最匹配(似然度最大)的類為識別結果。 <BR>對于判定為打鼾嚴重的打鼾者,當其鼾聲間隔時間大于10S時(即發生呼吸暫停),會導致血含氧量劇減,會對打鼾者的腦部造成嚴重的影響,此時需要對其進行外界干預。計算當前時間窗內的最大鼾聲間隔時間,若大于10S,則進行外界干預;若小于10S,不進行外界干預。 <BR>當前時間窗內的最大鼾聲間隔時間計算如下: <BR>Tbetwmax=max{Tbetwm},m=1…M,對于第m個主波,其和第m?1個主波之間的鼾聲間隔時間為Tbetwm=Startm?Endm?1,其中,Tbetwm是第m個主波的鼾聲間隔時間,Startm是第m個主波的起始時間幀,Endm?1是第m個主波的結束時間幀,M是時間窗內鼾聲信號的主波個數。 <BR>實時將時間窗后移,對后續t秒內的鼾聲信號進行嚴重程度的識別以及相應最大鼾聲間隔時間的計算。一旦識別為打鼾程度嚴重且當前時間窗被的最大鼾聲間隔時間大于10S,則采用外界刺激制止被試者打鼾。 <BR>參考圖1是本發明基于智能手機平臺的打鼾監測和防治方法及系統一實施例中結構示意圖,主要包括三大模塊:鼾聲信號的分析、即時干預和信息反饋。 <BR>各模塊具體設計如下: <BR>(一)、鼾聲信號的分析 <BR>1、通過智能手機進行語音錄入,預濾波、模數變換。模數變換,采樣率為11025HZ,位數為16bit。 <BR>2、分幀、加窗。幀長為256采樣點,幀移為128采樣點。窗函數選取漢明窗。 <BR>漢明窗表達式為: <BR> <BR>其中N為幀長。 <BR>3、特征提取。提取4維特征[δmq]。 <BR>4、模板匹配。時間窗t選擇固定窗長15s,當前時間窗的特征向量序列與事先訓練好的兩類鼾聲的GMM進行匹配,給出當前識別結果。若與輕度鼾聲的GMM匹配度較高,則判斷為輕度打鼾;若與重度鼾聲的GMM匹配度較高,則判斷為重度打鼾。 <BR>5、最大鼾聲間隔時間計算。若判定為重度打鼾,計算當前時間窗內的最大鼾聲間隔時間,判定其是否大于10S。 <BR>(二)、即時干預 <BR>當被試者被判定為重度打鼾且鼾聲間隔時間大于10S時(呼吸暫停),,血含氧量將劇減,這將會對打鼾者的腦部造成嚴重的影響。因此,一旦檢測到重度打鼾者的鼾聲間隔時間超過10S,需要進行即時的外界干預。其中干預方式主要分為兩種:接觸式刺激和非接觸式刺激。接觸式刺激包括床、枕頭以及其他設備等。非接觸式刺激主要包括聲音刺激。本發明分別采用智能手機的震動和鈴聲作為接觸式刺激和非接觸式刺激。 <BR>(三)、信息反饋 <BR>對采集到的鼾聲信號進行聲學特征分析,將所得的鼾聲信號聲學特征信息:鼾聲音頻、平均主波能量、平均持續時間方差、平均間隔時間、最終判定的嚴重程度通過手機終端以郵件形式遠程發送給專業的醫療機構進行分析,用以輔助醫生盡早準確地對測試者的睡眠狀況進行分析并提供可靠的醫療方案。對測試者長期監護所得的睡眠數據,可制作成其專屬的電子病歷。 <BR>上述實例只是本發明的舉例,盡管為說明目的公開了本發明的最佳實施例和附圖,但是本領域的技術人員可以理解:在不脫離本發明及所附的權利要求的精神和范圍內,各種替換、變化和修改都是可能的。因此,本發明不應局限于最佳實施例和附圖所公開的內容。</p> </div> </div> </div> </div> <div class="mt10 works-comment"> <div class="works-comment-hd"> <span class="font-tahoma">關于本文</div> <div style="line-height: 25px; padding: 10px 20px;"> 本文標題:基于智能手機平臺的打鼾監測方法和監測及防治系統.pdf<br /> 鏈接地址:<a href="http://www.wwszu.club/p-6418737.html">http://www.wwszu.club/p-6418737.html</a><br /> </div> </div> </div> <div class="boxright" id="boxright" > <div class="fr detail-aside" id="Div11" style="width:270px;"> <div class="box hot-keywords mt10" style="overflow: hidden;width: 268px; border:solid 1px #dedede;" id="relatebox0"> <div class="boxHd" > <div class="fl nt-ico mr5 ml13 ico" style="margin-top: 3px;"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微軟雅黑"> 當前資源信息</h2> </div> <div id="Div2" class="author-works-list bgF" style="overflow: hidden; padding:10px 10px; "> <table><tr><td> <dt class="author-avatar-box fl"><a class="author-avatar" title="e2" href="u-269.html"> <img src="http://www.wwszu.club/images/avatar_small.gif" style="border-radius:50px 50px; " onerror="this.src='images/noavatar_small.gif'" alt="e2"></a> </dt></td><td> <div class="author-name fl w100 ellipsis"> <a href="u-269.html" target="_blank"> e2</a><img style="height:15px; width:20px; overflow:hidden; margin-right:10px;background:url(images/bg_index_ie6_781d95ab.png) no-repeat -185px 4px;display:none" src="images/s.gif" alt="企業認證" title="企業認證"/></div> <div class="author-level-bar"> <span class="mr5 author-grade author-grade5" title="會員等級"></span> </div></td></tr></table> <div class="fl" style="width: 240px;"> <p class="kh_cpZl"> 編號: cj20190705231324725537</p> <p class="kh_cpZl"> 類型: 共享資源</p> <p class="kh_cpZl"> 格式: PDF</p> <p class="kh_cpZl"> 大小: 5.13MB</p> <p class="kh_cpZl"> 上傳時間: 2019-07-06</p> </div> </div> </div> <div class="box hot-keywords mt10" style="overflow: hidden;width: 268px; border:solid 1px #dedede;" id="relatebox"> <div class="boxHd" style="padding-bottom: 0px;"> <div class="fl keywords-ico mr5 ml13 ico"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微軟雅黑"> 相關資源</h2> </div> <div id="author-works-list" class="author-works-list bgF"> <li> <img alt="一種胸腰椎經皮穿刺裝置及其使用方法.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.wwszu.club/p-7634028.html" title="一種胸腰椎經皮穿刺裝置及其使用方法.pdf">一種胸腰椎經皮穿刺裝置及其使用方法.pdf</a> </li> <li> <img alt="用于質子束治療系統的配置管理和選取系統.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.wwszu.club/p-7621738.html" title="用于質子束治療系統的配置管理和選取系統.pdf">用于質子束治療系統的配置管理和選取系統.pdf</a> </li> <li> <img alt="一種輸尿管硬鏡/軟鏡用電切電凝袢.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.wwszu.club/p-7001318.html" title="一種輸尿管硬鏡/軟鏡用電切電凝袢.pdf">一種輸尿管硬鏡/軟鏡用電切電凝袢.pdf</a> </li> <li> <img alt="一種改進噴水結構的牙科手機機頭.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.wwszu.club/p-7001316.html" title="一種改進噴水結構的牙科手機機頭.pdf">一種改進噴水結構的牙科手機機頭.pdf</a> </li> <li> <img alt="一種無線表面肌電信號拾取裝置及前端壓縮方法.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.wwszu.club/p-7001311.html" title="一種無線表面肌電信號拾取裝置及前端壓縮方法.pdf">一種無線表面肌電信號拾取裝置及前端壓縮方法.pdf</a> </li> <li> <img alt="一種口腔用棉球夾.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.wwszu.club/p-7001293.html" title="一種口腔用棉球夾.pdf">一種口腔用棉球夾.pdf</a> </li> <li> <img alt="一種牙刷.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" href="http://www.wwszu.club/p-7001292.html" title="一種牙刷.pdf">一種牙刷.pdf</a> </li> <li> <img alt="一種牙齒清潔器.pdf" class="pdf" src="Images/s.gif" /><a target="_parent" 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margin-top: 3px; font-family: 微軟雅黑"> 相關搜索</h2> </div> <div class="hot-keywords-list"> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e5%9f%ba%e4%ba%8e" class="tag-item ico" title="基于" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 基于</em></span></a> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e6%99%ba%e8%83%bd%e6%89%8b%e6%9c%ba" class="tag-item ico" title="智能手機" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 智能手機</em></span></a> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e5%b9%b3%e5%8f%b0" class="tag-item ico" title="平臺" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 平臺</em></span></a> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e6%89%93%e9%bc%be" class="tag-item ico" title="打鼾" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 打鼾</em></span></a> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e7%9b%91%e6%b5%8b" class="tag-item ico" title="監測" hidefocus="true"><span class="ico"><em> 監測</em></span></a> <a target="_blank" href="search.html?p=0&q=%e6%96%b9%e6%b3%95" class="tag-item ico" title="方法" hidefocus="true"><span 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