睡眠呼吸暂停症是一种睡眠时的呼吸障碍疾病。在美国患有此疾病的人口约有1200万人，而台湾则超过35万人患有此疾病。患者常常因为没有充足的睡眠而影响到白天的工作效率及生活步调，且会引发很多的并发症，并发症方面如高血压、心脏病、心律失常、中风等心血管疾病，更严重甚至会发生睡眠中猝死的情形。

为了协助患者了解自己睡眠不佳的原因及提供医师诊断上的参考，研发出一套无线型睡眠呼吸暂停症监视系统，用以分析患者一整夜睡眠时生理变化的过程，找出睡眠不佳及睡眠呼吸暂停的症候。本系统可量测睡眠时多项的生理参数，其中包含打鼾次数，呼吸暂停时间及次数、心跳变化等，将资料暂时记录，再使用蓝牙无线模组将资料转成微波传输至个人电脑中，利用Visual Basic软体撰写一套应用软体分析各项生理参数与睡眠呼吸暂停症间的相互关系，以提供医师和患者了解睡眠时的呼吸状况及生理变化，作出有效的防范与治疗。

简述睡眠呼吸暂停症

人生约有三分之一的时间在睡眠中度过，良好的睡眠是保证身体健康的必要条件。睡眠呼吸暂停症是一种很常见的睡眠呼吸疾病，根据研究调查，在美国约有24％的成年男性及9％成年女性或超过二百万人口患有此疾病，在台湾至少有三十五万人也有此问题。

这个病初期最常发生于四十到五十岁间，正是事业的颠峰时期，所以对社会及家庭的影响相当大。此病除了会破坏了整个睡眠结构，还会引发许多并发症，例如患者很容易发生白天嗜睡、夜间失眠、响鼾、睡眠中异常动作、智力减退、个性改变、性无能、晨间头痛、高血压、心衰竭、肺心症、红血球增多症、甚至于猝死等症状。 [1] [2] [3] [4]

一般在诊断患者是否罹患睡眠呼吸暂停症是指患者在睡眠中出现呼吸暂停和低通气的总次数超过每小时5次。其中呼吸暂停是指在睡眠中，出现10秒以上的呼吸气流消失，低通气是指呼吸气流并未完全停止，只是减少到原来的20％～50％，同时血氧浓度下降4％以上的呼吸紊乱。

目前医生在诊断睡眠呼吸暂停症时常使用夜间睡眠呼吸多项生理监测仪，记录一整夜的睡眠周期，其中包括呼吸暂停以及呼吸变浅的次数、型态、缺氧指数、次数、心电图的变化、口鼻腔气流、胸腹部呼吸运动、耳垂血氧等讯号的记录、打鼾次数等情形。使用夜间睡眠呼吸多项生理监测仪虽然精确，但需要在身上配戴多种仪器，也必须在特定的医院中由专业人士操作才能进行量测，非常不方便也容易影响患者的睡眠，所以不适合做长期的监测。

因此一般患者除非到了非常严重的地步是不会走进医院进行这项检查。更何况睡眠呼吸多项生理监测仪是一项价格昂贵的仪器，一般患者不会购买在居家中自行量测，所以很难达到普遍性。本系统主要针对这些缺点发展出一套使用简单、察觉性更低、价格低廉及适合在居家睡眠环境下作长期监测的监测系统，达到帮助医师了解病患的病情，并提供医生追踪治疗过程的改善情形。

研究方法与系统设计

《图一 无线型睡眠呼吸暂停症监视系统方块图》

(图一)为本系统之系统方块图。本系统是由(1)生理参数量测计及(2)生理参数分析器所构成。生理参数量测计包含有生理讯号感测装置、微控制器。生理参数分析器则是利用蓝牙无线模组接收生理量测计所量测到的生理参数资料，加以分析，并以具亲和力的操作画面显示出来，提供病患睡眠生理变化情形。

生理参数量测计

生理讯号感测装置

心跳变化使用的感测元件为光感测器，主要利用人体心脏收缩时血管中的血流量及血氧浓度会因此而产生变化。本系统采用光耦合器（CNY70）利用光反射法侦测血管末端血流量的变化[5]。 (图二)为光耦合器CNY70内部架构及动作原理。

《图二 光耦合器CNY70内部架构及动作原理》

音频信号接收器主要是接收睡眠时因呼吸道阻塞所产生的鼾声，本系统采用电容式音频接收器作为讯号接收的主要元件，利用接收音波压力改变振动膜的位移量，使振动膜与铝质外壳间的电容CT随着音波强弱改变电容量，再经FET完成阻抗的转换产生RECM ，使REXT 和RECM 的分压改变，得到不同的输出[6]。 (图三)为音频接受器内部架构及动作原理。

《图三 音频接受器内部架构及动作原理》

呼吸感测器​​的工作原理是利用呼吸时胸腔会产生起伏，而拉动卧式可变电阻因而产生电阻值的改变。

生理讯号感测电路

(图四)为心跳感测电路方块图。心跳变化时，感测器所量测到的讯号，包含有直流偏压（DC Offset）、心跳变化的讯号、呼吸及肌肉颤动、60Hz及高频的杂讯，其中心跳变化的讯号为所需的讯号，其他讯号一律视为杂讯，因此分别采用硬体的前置滤波电路及软体两种处理方式，以消除不同的杂讯对量测所造成的影响。

前置滤波电路主要特点是可以减轻软体程式进行数位讯号处理所需的运算量及时间，避免造成讯号处理过程中延迟情形。图四为心跳讯号之波形，以及为将心跳讯号转换成数位讯号之波形。 (图五)为心跳感测电路。

《图四 心跳感测电路方块图》

《图五 心跳感测电路》

(图六)为鼾声感测电路方块图。以音频接收器量测到的鼾声讯号包含很多杂讯及背景杂音的影响，必须利用硬体滤波器去除高频、低频杂讯只留下鼾声频带内的讯号，Smithson[1995]研究中显示鼾声的频率大约在1～200Hz的声音频带内，其它声音的频率域则较广。首先由音频接收器从量得的讯号，讯号放大，再经由200Hz低通滤波器滤除其它声音所造成的杂讯干扰[7]。 (图六)为将鼾声讯号转换成数位讯号之波形。 (图七)为鼾声感测电路。

《图六 鼾声感测电路方块图》

《图七 鼾声感测电路》

(图八)为呼吸感测电路方块图。利用呼吸时胸腔的起伏拉动卧式可变电阻改变电阻值因而产生的电压变化，经由讯号放大电路、比较电路，即可判断呼吸的情形。图八可见呼吸讯号波形与呼吸感测电路。

《图八 呼吸感测电路方块图》

CPU及显示电路

(图九)所示为本系统CPU及显示电路。 CPU是使用盛群半导体股份有限公司所生产的HT46R24微控制器，其中由Port A及Port C驱动15*4中文显示型LCD，作为生理参数资料的显示，Port B为生理参数及计时器的输入端，而Port D则经过MAX232准位转换做串列传输[8] [9]。

《图九　CPU及显示电路》

韧体程式

生理参数量测计之程式如下：在生理参数量测时为了避免读取到身体翻转时的错误讯号，利用多重读取的方式加以避免，在讯号变化时连续读取，且每次读取间加入一段时间延迟，再经过比对读取的讯号是否相同，此方式可降低讯号读取时的错误率。处理完成后的生理参数资料存放于微控制器的暂存器并透过中文型LCD显示所量测到的生理参数。蓝牙无线模组传输方面，主要将储存在微控制器内部暂存器的生理参数资料透过RS-232串列传输与个人电脑间做资料通讯。

生理参数分析器

以Visual Basic6.0为开发工具，透过蓝牙无线模组接收由生理参数量测计所传输的生理参数资料，储存于资料库中，并将每个时间点的生理参数进行分析，连接Excel将每个时间点所量测的生理参数资料进行分析及统合以曲线图的方式显示每个时间点的生理变化状况，让医师在诊断上更加方便。

《图十 生理参数经过曲线分析后结果显示》

软体程式

生理参数分析器程式如下：将生理参数资料接收进行统计后置入资料库中，并且连接Excel以曲线图的型态显示[10]。

结果

(图十)为由医院所取得正确的数据经过本系统实际模拟量测所得之曲线分析图。本系统提供一组一般正常睡眠时的呼吸生理参数数据及曲线图增加医师在比对及判断的方便性[11]。

图十上方为未罹患睡眠呼吸暂停症的睡眠呼吸生理变化情形；下方则为罹患睡眠呼吸暂停症患者睡眠时的睡眠生理变化情形。 (表一)则为图十各个颜色曲线所代表的意义。

图十曲线分析及比对可以发现睡眠呼吸暂停症的患者睡眠时呼吸通常伴随着鼾声，当有睡眠呼吸暂停的情况发生，心跳次数在同一时间域内有非常明显的下降情形，因此能判断罹患睡眠呼吸暂停症的患者在长期未接受有关睡眠呼吸暂停症治疗的情况下，心脏长期在睡眠时未有规律的跳动而容易罹患有关心血管方面的疾病。

结语

在设计单晶片微控制器的软体时，必须以时间轴为基准，量测各项生理参数，才能于重建时找出各个生理参数间的关系。为了使生理参数量测计的体积小型化，必须选择低消耗电量及体积较小的元件，并使用微控制器使整体电源消耗最小化。蓝牙无线传输模组为低功率消耗且高安全性的无线资料传输设备。

在生理参数量测时，必须将生理讯号感测装置固定于患者身体上，因为睡觉时头部、身体移动和翻转，容易造成量测设备的脱落及不正确的量测资料，此时不正确的量测多少会影响医师对症状的评估。所以生理参数量测计的感测器体积必须要很小，固定容易、不易脱落及避免影响患者的睡眠，处理生理参数的资料时，必须要先利用滤波器​​，将其杂讯除去，只显示真正的睡眠呼吸的生理参数的波形，这样才更容易得到准确的生理参数，进而提高医师诊断上的正确性。

另外，要配合生理参数量测计内各个电路模组，系统的电源供应就显得很重要。传统电源处理方式是由电力公司所提供110V、60Hz的电源经由一个重量、体积不小的变压器，经过不断的整流及稳压才能得到系统所需的电压，而此过程所产生温度容易因为散热不完全而导致元件容易损毁。

为了要让生理参数量测计体积小、重量轻、且不会产生高温，因此生理参数量测计采用市面上110V、60Hz转换成5V、1A的电源转换器，提供微控制器使用，再透过直流转直流-双组-电源转换器转成感测电路模组所需的±5V电源，相较于以往不但降低电源设计的难度，使得携带更加的方便。

---作者林志忠、陈凯宏、林仁杰为正修科技大学电子工程系四技部学生；指导老师黄新贤为正修科技大学电子工程系老师---

＜参考资料：

[1] Mariano Cabrero-canosa, Elena Hernandez-pereira, and Vicente Moret-Bonillo, “Intelligent Diagnosis of Sleep Apnea Syndrome.” IEEE engineering in medicine and biology magazine, March 2004:72-81.

[2] Varady et al., “A Novel Method for the Detection of Apnea and Hypopnea Events in Respiration Signals.” IEEE Tran. Biomed. Eng., 2002; Vol. 49, September: 936-941.

[3] ASYALI et al., “Assessment of Closed-Loop Ventilatory Stability in Obstructive Sleep Apnea.” IEEE Tran. Biomed. Eng., 2002; Vol. 49, March: 206-216.

[4] Varady et al., “On-line Detection of Sleep Apnea During Critical Care Monitoring.” Proceedings of the 22"d Annual EMBS International Conference, July 23-28, 2000, Chicago IL.

[5] 赖瑞阳,末梢血流波形之动态即时量测与分析系统之设计,民92

[6] 卢明智，电子实习与专题制作感测器应用篇，全华，民91

[7] 卢明智、黄敏祥，OP AMP应用＋实验模拟，全华，2004年10月

[8] 钟启仁，HT46XX微控制器理论与实务宝典、

[9] 张庆龙，单晶片控制与网路传输应用使用HT48R系列晶片，全华，2006年2月

[10] 曹祖圣，Visual Basic.NET 学习范本，松岗，2004年8月

[11] 台湾睡眠医学学会，http://www.tssm.org.tw/＞