本文是对上篇文章（睡眠监测（呼吸紊乱））的修改版。修改如下：
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睡眠事件定义和AHI定义标准
本技术更多相关的实际困难评估和应对
增加辣椒帅本人观点
本文详细解说了智能手机做睡眠监测的一个案例。与机器学习的概念关联甚少。但却与未来的人工智能切切相关。这个领域也有个响当当的名号：移动健康。
什么是睡眠呼吸紊乱？
睡眠是人体的一种主动过程，可以恢复精神和解除疲劳。睡眠对于健康来说就像空气、阳光和水一样重要。充足的睡眠、均衡的饮食和适当的运动，是国际社会公认的三项健康标准。
图：小时候睡觉就有这样的梦，披着被子，一蹦一跳可以浮起来耶..那时候好幸福哦
睡眠最大的敌人便是睡眠呼吸紊乱。睡眠呼吸紊乱，就是在睡觉的时候呼吸不正常。呼吸有三种不正常的方式。
中枢性睡眠呼吸暂停是我们的大脑忘了让胸部腹部呼吸，呼吸道上气道无气流通过的时间超过10秒钟。这种情况一定是大脑神经系统有问题。我们老了相当部分都会有这个问题。
呼吸不全发生在当人的呼吸变得比较浅的状态。如图hypopnea所示，如果胸腔运动信号的峰值下降超过30%，并且周期保持不变，则被认为发了了阻塞性呼吸暂停事件。
阻塞性呼吸暂停在睡眠中当所有或部分上呼吸道阻塞时发生，如图obstructiveapnea所示，当胸部运动信号突然升高超过50%，则被认为发生呼吸不全事件。
图：中枢性睡眠呼吸暂停：上面的黑线表示胸部的运动，灰线表示鼻压。从这个胸部运动可以看出，两个胸部运动信号波峰间距超过10s，胸部基本没动。睡觉的人完全处于“龟息”状态，在这个状态，人体神经系统主动“屏住”呼吸。
图：呼吸不足：上面的黑线表示胸部的运动，灰线表示鼻压。从这个胸部运动可以看出，整个人的呼吸不给力，大部分胸部起伏振幅都好弱。就是我们经常说的呼吸很浅。呼吸很浅或者很慢都会导致呼吸不足。
图：阻塞性呼吸暂停。这个现象很出名，是因为它与鼎鼎大名的“打鼾”是相关的。它出现就是因为呼吸气流在呼吸道里被堵住了。如果堵得不结实，就会打鼾。堵死了，就会导致阻塞性睡眠呼吸暂停。
图：阻塞性呼吸暂停。睡觉的时候，松弛的肌肉和软组织在重力作用下下垂，把呼吸道堵住了，导致阻塞性呼吸暂停。看来还是朝下睡比较好，侧着也不错啊。为什么胖的人总是打呼噜呢？因为胖的人舌头大，脸蛋也大（形象替代，实际上是气管左右的软组织），又肥又大又重。一躺下来，舌头从上面掉下来，脸蛋从两边拖挤下来，挤压着气管了！
图：睡眠紊乱动画展示
上面三种睡眠中最厉害的就是这个“阻塞性呼吸睡眠”。这种症状专门有个术语：阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（obstructivesleepapneahypopneasyndrome，OSAHS）。大部分睡眠中心的工作就是治疗这种病人。有报道跟踪例OSAHS患者，随访8年发现，AHI≥20次/h患者组8年死亡率是10.8%，AHI＜20次/h患者组8年死亡率是4%。
呼吸紊乱诊断指标:AHI
上面我们搞明白三种呼吸紊乱事件都是什么了。那整晚上发生多少次呼吸紊乱就会是有病了？不能发生一次就算吧，偶尔，我枕头垫高了，导致呼吸紊乱一次，就不能被定义为睡眠病人吧？嗯嗯，关于这个呼吸紊乱，国际上有标准，国内也有标准，现在越来越规范了...
注：三种睡眠事件国际/国内标准
年美国睡眠医学会（AmericanAcademyofSleepMedicine，AASM）与欧洲呼吸学会、澳大利亚睡眠联合会、美国胸科协会达成共识，定义“呼吸暂停”、“低通气”与“呼吸努力相关的微觉醒（asresppiratoryeffort-relatedarousals，RERA）”3种关键的呼吸紊乱形式事件，推荐了相关诊断和疾病分级标准并沿用至今。我国年通过的“阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征诊断依据和疗效评定标准暨悬雍垂腭咽成形术适应证（杭州）”是本领域全国性的指导性文件，大大促进了诊治的规范化。
图：三种睡眠呼吸紊乱事件的国内/外定义
睡眠呼吸紊乱指数（Apneas-HypopneasIndex）是睡眠呼吸暂停诊断的关键指标。它的诊断等级如下表所示。有没有病是以5次/睡眠小时为划分点。注意在我国，7小时睡眠时间内有30次呼吸暂停及低通气（也就是4次/小时）也可确诊OSAHS。
图：OSAHS.阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征
我们怎么通过程序开发自己的AHI指标呢？接下来提供一个参考。我们把睡眠过程切成30秒一个单位。相当把睡眠的时间过程切为30秒，30秒的时间窗口。分析这个窗口中的时域波形，是否有紊乱事件。如果检测阻塞呼吸暂停，那么就对阻塞呼吸暂停事件+1。如果检测出呼吸不足，就对呼吸不足事件+1。最后这些事件次数加起来
问题1：为什么要窗口设置成30秒。
这个窗口必须保证能够检测出完整的事件，阻塞呼吸暂停的定义就是呼吸暂停10秒，临床呼吸不足事件的完整周期观测出来的就有20多秒（可以参看上面的某图）。那为什么不切成1分钟/2分钟啊，注意，重度睡眠患者的特征是30次/小时。所以，你必须要保证2分钟的检测粒度。而且国内标准还是41次/小时。再加上点余地（万一有些病人60次/小时的呼吸紊乱呢），我们就把上线设为1分钟。经过这个分析，你就会发现，这个窗口已经很紧张了，（30秒~60秒）。为了保证分辨率高。我们就设为30秒吧。
问题2：万一两个事件发生在同一个窗口里呢？
这种两个会面呼吸紊乱事件同时发生的情况叫做：Mixedapnea。临床观察表明，这种混合事件的出现次数很小，在参考文献所述试验有限但相当的观察中为零。所以，可以忽略这种情况。
问题3：万一一个完整事件被切分在两个窗口里怎么办呢？
在信号处理，行为分析中，这个处理方法很简单：滑动窗口。较为推荐的是，以窗口大小的一半为窗口滑动大小。这样，会冗余的不遗漏的捕捉到紊乱事件。
参考文献中的AHI值如下解释：
0—5：no-apnea（没有紊乱症状）
5—15：mild-apnea（轻微紊乱）
15—30：moderate-apnea（中等紊乱）
30:severe-apnea（严重紊乱）
医院是怎么监测睡眠呼吸的？
我们现在用的方法就是PSG.多导睡眠监测(Polysomnography，PSG)是诊断睡眠打鼾(OSAHS)最重要的检查。通过夜间连续的呼吸、动脉血氧饱和度、脑电图、心电图、心率等指标的监测，可以了解打鼾者有无呼吸暂停、暂停的次数、暂停的时间、发生暂停时最低动脉血氧值及对身体健康影响的程度，是国际公认的诊断睡眠呼吸暂停低通气综合征的金标准。多导睡眠监测仪是目前最常用的睡眠监测手段，是诊断打鼾最重要的检查，是国际公认的诊断睡眠呼吸暂停低通气综合征的金标准。
图：PSG监测用在小孩子身上
图：PSG监测用在成人身上
图：PSG监测用在美女身上
图：这张漫画嘲笑了睡眠监测中心监测方法的麻烦。有没有感觉，要是戴这么多，你怎么能睡的着呢？
移动健康的时代！
本节讲的，是我们如何只运用一个智能手机，去测量一个睡眠者的睡眠呼吸紊乱指数。那首先要获取睡眠者胸部的呼吸运动起伏。这个怎么搞呢？正好，目前的智能手机的扬声器都发出(0~20khz]的声波，并能用麦克风准确接收。于是，我们的想法是，把手机当作一个声纳系统，像蝙蝠监测障碍物一样监测人胸部的呼吸起伏。就能获取类似PSG监测出来的波形效果。这种技术完全不需要对睡眠的人拉线，贴这个，绑着个，绑那个，整个过程是非接触的。如果真实现了，是不是有点小激动呢？其实市面上已经有好多创业公司去做这些东西了，为了防止有广告嫌疑，我就不贴出来了。看完本文，你也可以去小实现一把，拿出去卖啦...
图:回声定位的例子：蝙蝠，海豚和潜水艇
图：蝙蝠是最经典的会声定位例子。可惜，那个蝙蝠侠好像没有这个功能。顺便给大家普及一下，蝙蝠可不是瞎的，它是可以看的见的。蝙蝠这个技能是为了能让它在夜晚也能捕食，不至于饿肚子。它能够在全黑的环境识别出蚊子的具体方位。其实，一根头发丝它也能发现。
音频：点击听听银毛蝙蝠的叫声。从录音中可以听到蝙蝠为了导航不断的发波。通过回波和天生的处理算法，蝙蝠就能知道周围物体的距离，方位，速度。录音中有时候蝙蝠叫声忽然变频繁，是因为它已经发现了猎物，但需要更准确的定位，所以加快发波频率。上图展示的就是这个蝙蝠的声波图（sonogram）。
手把手一步步做！
买个安卓手机，确认这个手机能发/收较高的频率(18Khz~20khz),并且不会滋啦啦响（影响开发心情）。好处是，市面上绝大部分手机都能满足这个需求哈。
为什么要用18khz~20khz呢？因为这个频段绝大部分人类听不见。虽然有些人能够察觉到接近20khz的声音，但也是非常稀有的人种。另外，这个频道段环境中很稀有。使得实验不会收环境噪音打扰。
人类的听觉范围是20HZ~20KHZ。两个2，好2，好记。超过20KHZ,就叫超声波，小于20HZ叫次声波。大部分手机的发声上限就是20KHZ。考虑到成本，很少手机愿意支持更高的频率。
从人的感觉上说，对超声波的灵敏度上很低的。频率越高，灵敏度越低。所以在声压非常高的情况下，我们才会感觉到。至于次声波，人耳的灵敏度也是很低的。反而是人的皮肤或脏器，能够感知次声波。
熟悉用安卓怎么对扬声器/麦克风编程，发波，读波。
熟悉一下FMCW技术，这技术就是反导系统，无人机驾驶，手势追踪的基础。还是值得了解一下的。这里面包含FFT,混频器。
FFT,考虑到这高的采样群，你需要对上千/上万点的FFT运算做优化。
混频器似乎是个不小的难点，你需要理解。
在手机上复原监测到的胸部起伏运动波形（这一个阶段是最为辛苦的，你需要调试啊调试，努力啊努力，各种噪音怎么办？手机放置位置在哪里？床上有两个人怎么办？99%的汗水都在这里啦）。
手机位置，声波瞄准的位置
睡觉的人盖着厚被子和薄被子有没有区别？棉被？羽绒被？有穿内衣呢？获取的波形如何过滤掉被子，内衣的干扰呢？
万一有两个人在床上呢？三个人呢？
如果用多个手机同时发波，多个手机同时收波呢？我看反导雷达都是多个接收雷达定位的呀。
在复原的波形上，通过简单的规则识别呼吸者时域波形中的三种呼吸事件：中枢呼吸暂停，呼吸不足，阻塞呼吸暂停。
计算自己的AHI指标
买一套PSG设备作为GroundTruth,把自己连好了，看自己的AHI指标和PSG的有多大差距（要测试多些人哦，最好找些打鼾的男的来测）。
如果你的AHI指标和PSG的AHI指标区别不大，恭喜你，你已经非常成功的完成了移动健康时代的睡眠呼吸监测。可以开家小公司了哦！后面的问题更多啊...我就不跟着了...
FMCW：调频连续波！
FMCW(FrequencyModulatedContinuousWave)，即调频连续波。FMCW技术和脉冲雷达技术是两种在高精度雷达测距中使用的技术。其基本原理为，发射波为高频连续波，其频率随时间按照三角波规律变化。雷达接收的回波的频率与发射的频率变化规律相同，都是三角波规律，只是有一个时间差，利用这个微小的时间差可计算出目标距离。
图：我们用手机发送红色的18-20kHz的调频连续声波，频率随时间慢慢变化。我们会收到绿色的回波。发波和回波之间在每一瞬间都有一个频率差Δf。回波和发波之间有一个时间延迟Δt.
图：相关公式，Δf与距离是线性关系，Δf越大，距离越大。公式中的参数（10.75ms）来自于后附参考文章.从中可以看出，距离d和频率差Δf是正比例关系。
图：一个线性调频连续声波的三角波。你可能好奇上上图中的三角波在时域上是什么样子的。本图即是解答这种疑惑。发波的频率随着时间线性变化越来越高。
这里面要注意的一点是，在实际中Δf不是通过如上的公式计算出来的，它是通过把发波和回波两个波形通过混频器求出差频波形。对差频波形进行FFT变换，然后，对变换后的频谱进行低通滤波（为什么要低通滤波，因为两个频率信号的差频应该小于两个频率任何一个），然后频谱上的谱峰位置就是我们需要的差频值。
图：FMCW过程演示图，根据发波和回波通过混频器再经过滤波器，再经过FFT变换求出Δf。
上图来自于某雷达教程软件截图。在手机需要放大看。左图是雷达发波和收波。因为波形是递增三角形。所以同一时刻收波频率肯定比发波频率小，红色是收，绿色是发。中图，我现在接收到收波了，我把发波和收波通过混频器混合成一个波形（中图下），这个波形包括两个输入波形的差频波形与和频波形，在频谱上，我们能看到混频后的波形频率组成。细心的你可以计算一下。发波是26hz,收波是15hz,混频后的波形包含一个11hz的差频波，和一个41hz的和频波。通过低通滤波，就会得到11hz这个差频。
这是在雷达信号领域的处理方法。在我们的APP程序中，我们完全知道自己正在发什么频率的波，仅仅需要把接收的波形FFT一下，求出谱峰位置值，就是收波频率。两者相减就可以得知差频了。
其它事
手机对准对准胸部的效果最好。然而，手机放置在哪里的关系不太大。人体腹部胸部呼吸运动会带动身体各个部位的周期运动，尤其是上半部身体。这些细微的周期运动会被准确的发现出来的。参考文章中的时延表明，手机放置在头部和脚部稍微效果差一点，头部和脚部都很硬，挡住了声波。手机的角度倒影响不大。毯子的厚度影响不大。当人朝下睡觉的时候效果差一点。
移动健康目前还无法代替传统监测技术，在本例中，PSG还有对其他指标的监测（例如,血氧）这样能对呼吸紊乱能提供更加准确稳定权威的鉴定支持。而本文手机的这种技术，是无法获取血氧的。
睡眠监测的产品在市场上已经到处都有。但是还不多哦。下面这款睡眠监测设备让人眼前一亮，装作床头灯，理所当然放在那里，立面的雷达正好可以俯视床上人的胸部运动。这么大体积，立面可以放好多发波器，收波器。可以有更立体更准确的呼吸波形。哎，看看人家的...
图：某款睡眠监测。诸君努力啊...
参考：