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作者:陳明周(2004-07-19);推薦:徐業良(2004-07-19)
附註:本文為九十三學年度元智大學機械工程研究所陳明周碩士論文「鼾聲監測裝置之設計與製作」第六章。

第六章 結論與未來展望

本研究完成一鼾聲監測裝置,能夠以非察覺方式在居家環境中,對使用者的鼾聲以及睡眠呼吸中止症鼾聲模式特徵進行辨識及次數進行計算,並輸出打鼾嚴重程度及睡眠呼吸中止症的可能性。

在鼾聲辨識上,本研究乃是利用鼾聲一起一伏的特性,以及維持時間、間隔時間規律的特徵進行判斷。經實際測試,本研究發展之鼾聲監測裝置在實驗室的理想環境中,對鼾聲的辨識可以有74%~96%的成功率;而在實際居家環境中,則有65%~79%的成功率。

在睡眠呼吸中止症的部份,本研究中特別定義所偵測的並非醫學中所謂的睡眠呼吸中止症事件,而是符合睡眠呼吸中止症鼾聲模式特徵的次數,亦即兩次鼾聲時間間隔在在10秒以上、60秒以內,即視為符合睡眠呼吸中止症鼾聲模式特徵一次並且加以累計。由於本研究決定以非覺察性監測為前提,僅以鼾聲特徵模式對睡眠呼吸中止症進行判斷,未採用其他生理訊號,如口鼻通氣量或血氧濃度等資訊,然而這樣的方式有其不確定性。

本研究鼾聲監測裝置為發展中睡眠品質評估系統(如圖1)的一部份,整體睡眠品質評估系統包括鼾聲、呼吸、翻身、體溫等四項生理訊號,都是以非察性的方式進行監測,藉以綜合判讀總睡眠時間、睡眠潛伏期、睡眠效率等睡眠品質指標。睡眠監測系統中監測的呼吸訊號,就非常適於輔助本鼾聲監測裝置對睡眠呼吸中止症鼾聲模式特徵的判斷,若是鼾聲訊號中止呼吸訊號也中止,表示此時使用者確實是呼吸中止導致鼾聲停止;然而若是鼾聲訊號中止呼吸訊號仍然持續,表示此時僅是中止打鼾,呼吸仍然暢通。因此未來發展上本研究鼾聲監測裝置將整合於睡眠品質評估系統,除作睡眠品質監測外,亦可取得更為有準確的睡呼吸中止症鼾聲模式特徵次數。

1. 睡眠品質評估系統架構