新型传感技术在睡眠呼吸障碍家庭监护的前沿研究进展

Abstract

睡眠呼吸障碍（SRBD）是一种睡眠疾病，其患病率高、并发症多，但病情不易察觉，严重危害人体健康。目前，家用SRBD监测设备是领域内的研究热点之一，以提高患者对病情的认识和关注。本文针对SRBD的家庭监护领域，横向对比了近年来的前沿研究成果，旨在全面分析各类技术的优势和局限性，并指明未来研究方向和商业化方向。根据系统设计，可以将新型家用SRBD监护设备划分为可穿戴型和无约束型两类。两类设备各有优劣，可穿戴设备相对简单、便携，但舒适度和续航性能有待提升；而无约束设备则更隐蔽、舒适，但分析算法较为复杂。目前，领域内的研究主要集中在系统设计和性能测试上，但算法优化和临床试验的工作仍有待推进。本文可以帮助科研人员快速而全面地把握领域内的科研进展，从而拓宽科研思路，寻求未来研究的突破点和创新点。此外，本文也归纳了现有的商业化睡眠监护产品，并展望新型家用SRBD监护设备的商业潜力，力图推动科研成果的转化落地。

引言

睡眠期间的呼吸活动，与睡眠质量息息相关。睡眠期间发生的异常呼吸，诸如打鼾、睡眠呼吸暂停（sleep apnea，SA）、睡眠低通气（sleep hypopnea，SH）等，都会导致睡眠紊乱、降低睡眠质量，长此以往还会损伤心血管健康，甚至诱发精神疾病，大大增加了全因死亡率^[1]。在各类睡眠呼吸障碍（sleep-related breathing disorders，SRBD）中，最具有代表性的是睡眠呼吸暂停低通气综合征（sleep apnea-hypopnea syndrome，SAHS），主要症状为SA和SH。SA按照发病机制可分为阻塞性SA（obstructive SA，OSA）、中枢性SA（central SA，CSA）和混合性SA（mixed SA，MSA）。其中OSA最为常见，在男性肥胖群体中高发，而患者普遍对病情缺乏认识^[1]。本文主要关注的SRBD为SAHS。

目前，基于多导睡眠图（polysomnography，PSG）技术的仪器是诊断SAHS的金标准设备。PSG设备可以全面采集睡眠期间的生理信号，包括心电（electrocardiograph，ECG）信号、口鼻气流、胸腹运动等。以SAHS的诊断为例，通常需要在医院用PSG设备监测整夜睡眠，然后计算呼吸暂停低通气指数（apnea hypopnea index，AHI），从而实现疾病的量化评估^[1]。然而，PSG设备的价格高昂，配套的传感配件繁多，需要专员操作，所以通常只在医院、睡眠实验中心等专业场所中使用，很难在居家环境中普及。而SRBD往往是慢性、长期、不易察觉的，家庭监护的缺乏，是SAHS发病率高，但检出率低、就诊率低的主要原因。

近几年，新冠肺炎也给SRBD监护带来了新的挑战。由于存在气溶胶和接触传播风险，各大医院均暂停了PSG监测，限制了SRBD的治疗和诊断，也加速了对居家环境下的新型SRBD监护设备的探索。本文所提及的新型SRBD监护设备指可以通过舒适、便携的方式，可在居家环境下实现SRBD的初步筛查、就医提醒、预后评估等一类设备，但不局限于美国睡眠医学学会所分级的3型家庭SA监测设备（home SA test，HSAT）。HSAT主要是指包含至少2个呼吸参数、1个心脏参数以及血氧饱和度共4个参数的设备，可用于辅助临床评估OSA。而居家SRBD设备对于测量所涵盖的信号种类、测量方式、测量精度等并不做具体要求。但是，SRBD设备会综合考虑居家环境下的具体要求，如环境私密性、监测舒适性、使用便捷性等问题。针对居家环境中的SRBD监护问题，近年来也有不少相关的前沿研究。

本文归纳总结了近5年来发表的关于SRBD家庭监护设备的高水平文章，横向对比了不同的新型传感技术应用于SRBD家庭监护的优势和局限性，旨在阐明未来的研究方向和商业化方向。SRBD家庭监护的系统设计需要充分考虑新型传感技术的特点，同时尽可能满足居家环境下的使用需求。近年来，主流的系统设计路线可被划分为可穿戴型和无约束型两类。在第1章中，本文全面总结了两类设备的前沿研究成果，主要涵盖了传感原理、测量性能、处理算法和算法性能。在第2章中，首先讨论了各类新型SRBD家庭监护设备的优势和劣势，并从硬件、软件和临床试验等多个角度出发，探讨未来的研究重点和研究方向，帮助科研工作者快速了解领域全貌；与此同时，本文还分析了SRBD家庭监护设备的商业化价值，通过对比现有的商业化睡眠监护产品，探讨SRBD家庭监护设备的市场空间和产品定位，推动科研成果的转化落地。最后，在第3章中对基于新型传感技术的SRBD家庭监护设备做出了总结和展望。

1. 研究现状

针对居家环境中的SRBD监护问题，近年来科研的核心思路是：改良信号采集方式，以及提高配套软件性能。研究人员们将最新传感技术创新地用于呼吸测量任务，通过采集与呼吸具有关联性的各类生理信号，直接或间接地感知呼吸节律，从中发现异常呼吸事件。基本目标为在保证医疗价值的前提下，最大程度地改善设备的使用体验，让SRBD健康监护能够自然地融入生活。在信号采集的探索研究中，目前的系统设计路线有以下两种：第一，将传感器融入可穿戴配件中，实现灵活、便携的呼吸测量；第二，将传感器融入卧室环境中，避免了对人体的约束，实现舒适、隐蔽的呼吸测量。此外，配合硬件采集系统的信号处理算法研究也十分重要。配套算法需要根据系统的传感原理，针对特定信号，提取基本呼吸参数，并进一步实现异常呼吸的自动检测，不断优化算法的检测精度和运行效率。这些软硬件的研究相辅相成，全面展示了新型SRBD测量设备的实际应用价值，未来有望投入生产，真正改善人们的生活。如图1所示，本文将近年来新型SRBD监护设备的研究方向分为可穿戴型和无约束型两大类，后文将按照类别，对各项技术的研究成果依次展开论述。

图 1.

Main research topics of home SRBD monitors based on novel sensing technology

基于新型传感技术的家用SRBD监护设备的主要研究方向分类图

1.1. 可穿戴型

随着电子产品的集成度提高，可穿戴化是健康监测设备的重要发展方向之一。近几年可穿戴SRBD监护设备有了许多进展，如表1所示，这些设备都非常简单便携。其测量原理一是直接感知呼吸节律，例如测量口鼻气流的热量、记录胸腹呼吸运动，从而估计呼吸活动的周期性；二是间接获取呼吸节律，基于呼吸对其他生理信号的调制作用，例如脉搏、ECG信号等，提取与呼吸节律相关的衍生型呼吸信号^[2]。

表 1. Sensing technologies and measuring performance of novel wearable home SRBD monitors.

新型可穿戴型家用SRBD监护设备所用的传感技术及测量性能

类型		原理		基本呼吸参数 测量性能		SRBD检 测算法	SRBD检测性能		参考		数据集
热敏鼻贴[3]		鼻腔气流热量		呼吸波形		—	可从呼吸波形上观察到SA和呼吸不足		人工		—
电阻抗仪[4]		胸部生物电阻抗		呼吸波形		长短期 记忆网络	OSA、CSA和SH的检测准确率(74.8 ± 1.8)%、(64.6 ± 8.7)%、(56.3 ± 2.1)%		PSG		22男3女，4 647段OSA，2 851段CSA，19 469段SH，92 096段正常呼吸
呼吸绑带[5]		胸腹呼吸运动		呼吸率与估计值一致		—	可从呼吸波形上观察到SA		呼吸流量计		1男1女，60 s平静呼吸和10 s SA
呼吸绑带[6]		胸腹呼吸运动		呼吸波形		SVM	用胸、腹和胸腹特征检测SA的整体准确率分别为(75.9 ± 11.7)%、(73.8% ± 4.4)%和(81.8 ± 9.4)%		人工		34人，其中3人的AHI在15~30之间，31人的AHI大于30，每人约6 h 睡眠
导电织物[7]		胸腹呼吸运动		呼吸波形		—	可从呼吸波形上观察到SA，脉搏传导时间唤醒指数与AHI正相关		多参数监护仪		1名健康受试者，1名SA患者
光纤衣服[8]		胸腹呼吸运动		呼吸时长、呼吸周期和呼吸率		—	呼吸波形态与参考设备具有良好一致性		肺活量计		6男1女，记录37个呼吸周期
导电织物腕带[9]		呼吸对脉搏波的 调制作用		—		—	用脉搏波幅度、脉搏周期来评估SA		PSG		1名健康受试者，1名SA患者，整夜睡眠
颈部光电传感[10]		呼吸对脉搏波的 调制作用		呼吸率总体平均误差0.43 次呼吸/min		—	—		PSG		10男5女，4种血氧浓度，每种2次，每次30~180 s
下颌前移装置[11]		呼吸对脉搏波的 调制作用		RR最大平均绝对误差2.52 次呼吸/min		—	可从呼吸波形上观察到呼吸模式的变化		指尖PPG、 呼吸绑带		5人，多种姿势、呼吸模式和时长
臂带[12]		呼吸对ECG信号的 调制作用		呼吸率相对误差小于2.26%		—	—		呼吸绑带		11男4女，5种呼吸率各150 s，仰卧呼吸5 min
ECG传感[13]		呼吸对ECG信号的 调制作用		—		SVM	提取ECG信号和ECG衍生呼吸信号的特征，OSA检测准确率88.2%，设备可运行46 d		数据集标签		公开数据集，32人，共34 313 min，其中62%为SA

1.1.1. 直接测量

口鼻气流直接反映了呼吸状态。Zhang等^[3]制作了一款适合睡眠使用的柔性鼻腔热传感器，由于鼻腔内气流集中、环境稳定，因此呼吸的细微变化也能被检测到。

测量胸腹部的体积变化，可以直接得到呼吸波形。van Steenkiste等^[4]用可穿戴生物电阻抗仪来测量胸阻抗，并用长短期记忆网络划分OSA、CSA和SH。但传统的传感器通常坚硬沉重、透气性差，因此智能纺织品备受关注。Lo Presti等^[5]将光纤布拉格光栅聚合物制作成应力传感绑带，从胸腹运动中估算呼吸率（respiratory rate，RR）。Lin等^[6]则比较了呼吸绑带的测量部位，构建自适应非谐波模型提取胸、腹部数据特征，用支持向量机（support vector machine，SVM）划分OSA、CSA和正常呼吸，证明结合胸腹数据的监测效果更好。柔性传感器也可以制作成衣物，穿戴更加舒适。导电纱线经过编织后，对细微压力变化高度敏感，Fan等^[7]在衣服的胸部和腕部织入导电纱线，同时测量呼吸波和脉搏波，为诊断SAHS提供更多信息。Roudjane等^[8]在短袖的胸腹部位编入6个对形变敏感的螺旋光纤传感器，可以得到呼吸时间、呼吸周期和RR等参数，并检测SA事件。

1.1.2. 间接测量

脉搏波的幅度、传导时间等特征，都可用来评估SAHS^{[7, 9]}。Meng等^[9]用聚酯—金属混合纤维编织成脉搏波传感腕带，即使脉搏微弱或发生肢体运动，也可以准确测量脉搏，并进一步评估SA。光电容积描记法（photoplethysmography，PPG）是一种高度商业化的脉搏传感技术。Singh等^[10]将PPG传感器贴在胸骨上，此处的血流响应速度比指尖更快，但容易脱落而导致误差。Nabavi等^[11]在用于治疗OSA的下颌前移装置中增加了PPG传感器、温度计和加速度计，可以同时检测心率、RR、血氧饱和度和睡姿，让患者可以在治疗的同时跟踪疗效，提升了舒适度。

呼吸对ECG信号具有调制作用，可以从ECG信号中提取ECG衍生呼吸（ECG derived respiration，EDR）信号。Lazaro等^[12]设计了一款可以测量ECG信号的臂带，共有三个信号通道，然后通过分析呼吸对QRS复合波斜率和R波角度的调制作用来估计RR。持续工作能力是可穿戴设备的重要评价指标，Surrel等^[13]从ECG信号和EDR信号中提取特征，然后用低复杂度的异常值去除算法和SA时域评分法检测OSA，可以在可穿戴ECG信号测量设备上连续工作46 d。结合ECG传感器与运动传感器，可以用身体活动推断更丰富的呼吸参数^[14]。即使在ECG信号中出现了房颤等异常心律，也可以准确提取EDR信号，并估计RR^[15]，拓宽了适用人群范围。

相比贴片电极，可穿戴设备采集的脉搏波和ECG信号中含有更多噪声，但仍能轻松提取心跳间隔（RR interval，RRI）信号^[2]。近年来，有一些研究使用深度学习实现了基于RRI信号的SA检测，为可穿戴设备提供算法支持。Shen等^[16]使用多尺度扩展注意力网络提取RRI信号特征，并优化具有时间依赖性的加权损失函数，缓解了SA事件数量少于正常呼吸的不平衡现象。Ye等^[17]用多尺度频率扩展网络提取RRI信号特征，在数据缺失的情况下也能准确检测OSA，符合可穿戴数据特点，并降低了算法功耗。Faust等^[18]先用三阶高斯过程进行带通滤波，再用长短期记忆网络提取RRI信号特征，有效提高了分类精度。然而这些算法依赖数据标签，而无监督学习可以改善这种情况^[19]。另外，深度学习需要大量数据，所以这些研究只使用了公开数据集，未来还需要在可穿戴设备上进行临床测试。

1.2. 无约束型

无约束型设备与可穿戴设备最大的区别在于使用者不需要和设备直接接触。这类系统有两种设计方案，如表2所示，一种与床上用品融合，另一种放置在床铺周围，无论是近距离还是远距离测量，都避免了设备对肢体的束缚，具有舒适、无感的优势。

表 2. Sensing technologies and measuring performance of novel unconstrained home SRBD monitors.

新型无约束型家用SRBD监护设备所用的传感技术及测量性能

类型	原理	基本呼吸参数测量性能		SRBD检 测算法		SRBD检测性能		参考		数据集
压敏床垫[20]	胸腹呼吸运动	误差在 1、2、3 次呼吸/min 内，测量 RR 的准确率分别为 76.4%、97.2%、99.4%		—		—		PSG		26 名含有睡眠障碍患者，每人平均睡眠时间 476.8 min
压敏床垫[21]	胸腹呼吸运动	—		SVM		个性化、长时间 CSA 检测灵敏度高于 70%		人工		9 位 65 岁以上老人，监测时长达 8～12 个月
压敏床垫[22]	胸腹呼吸运动	四种睡姿下的测量 RR 的最大平均误差为 1.93 次呼吸/min		—		—		呼吸绑带		10 男 2 女，4 种睡姿各 5 min
心冲击信号床垫[23]	呼吸对心冲击 信号的调制作用	呼吸波形		—		从波形上可以观察到 SA，结合睡姿判断可实现 SA 自动干预		人工		受试者屏气模拟 SA
ECG信号床垫[24]	呼吸对 ECG 信号 的调制作用	测量 RR 的最小均方根误差小于 2 次呼吸/min		—		从波形上可以观察到呼吸不足		PSG		3 人，4 种睡姿各 5 min；4 男 3 女， 各 8 h 的睡眠
三维摄像机[26]	胸腹呼吸运动	测量潮气量、RR 和每分通气量的误差分别为 8.94 mL、1.36 次呼吸/min 和 0.2 L/min		—		—		人工测试肺 和呼吸器		呼吸器模拟新生儿和成人的呼吸，14 组不同的潮气量、RR、每分通气量和吸气时间
机械波[27]	呼吸气流	RR 中位误差小于 0.3 次呼吸/min		功率谱密度		识别 SA 和呼吸不足		视频		25 人，四种睡姿，多种环境因素、呼吸模式，每人约 2 h
近红外摄像机[28]	脉搏波	当每次呼吸含 2 次内的心跳时，测量 RR 的准确率为 91%		—		—		PSG		8 人，有效视频数据共 46.5 h
近红外和深度 摄像机[29]	胸腹呼吸运动	—		—		区分正常换气、过度换气和运动的平均准确率达到96%		人工		7 人，多种睡姿，多种呼吸模式，共 20 h
近红外和远红外 摄像机[30]	呼吸气流和 胸腹运动	测量 RR 的均方根误差低达 1.6 次呼吸/min		SVM		区分正常和 OSA 的精确度和灵敏度的调和平均值（F1）为 0.86，区分正常和 CSA 的 F1 为 0.93		呼吸绑带		17 女 13 男，按照指定节奏呼吸，模拟自由呼吸、OSA 和 CSA，共 492 min
无线局域网[31]	胸腹呼吸运动	RR 绝对误差中位数为 0.47次呼吸/min		—		—		PSG		6 个家庭，32 夜，共约 234 h
C波段无线电[32]	胸腹呼吸运动	RR 准确率高达 94.3%		峰值检测		5 名患者的 SA 检测准确率都大于 90%		可穿戴呼吸 传感器		5 人，多种呼吸模式
超宽带雷达[33]	胸腹呼吸运动	呼吸信噪比为 11.5，从频域上可以准确提取 RR		信号幅度		自动检测 SA，提醒使用者调整睡姿		呼吸模拟器		呼吸模拟器和真人

1.2.1. 近距离测量

随着材料科学发展，耐用、柔软的传感材料带来了床上呼吸感知设备的革新，主要以床垫的形式，从近距离采集睡眠生理信号，对睡姿、衣着和遮盖的限制更小，具有优势。

人体胸腹起伏对床铺的压力会产生变化，用压敏材料可以感知胸腹运动。Park等^[20]将聚氯乙烯薄膜压力传感器放在胸部下方，能精准检测低频、平稳的呼吸。Azimi等^[21]基于一款由72个光纤压力传感器制成的床垫，用患者第一周的数据调整模型参数，实现了个性化、长时间的CSA监测。Matar等^[22]则提出了一种姿势自适应算法，按照不同睡姿的压力分布差异重建呼吸信号，提高了压敏床垫的性能。

床垫测量心冲击信号和心脏生理信号时，会受到呼吸调制。Zhou等^[23]将导电纱线编织成床单，包含60个均匀分布的传感单元和1个位于胸部的传感单元，可以准确测量心冲击信号，再用滤波器分离得到呼吸信号，从波形上可以观察到SA现象，结合睡姿判断就可实现SA的自动报警，并提醒更换睡姿。Peng等^[24]设计了一款电容耦合式的柔性ECG信号传感床垫，用奇异谱分析提取EDR信号，实现了睡眠心肺参数的全面测量。

1.2.2. 远距离测量

睡眠呼吸活动会产生各种动态信号，例如呼吸气流、胸腹运动、血管搏动等，对空间中的物质产生扰动，因此用一组特殊信号的发射器和接收器，就可以得到呼吸信号。

深度摄像机可以用来跟踪胸腹起伏运动。Sun等^[25]利用形态学方法提取深度图像骨架，从而估计呼吸区域，在多种场景下都能有效提取呼吸频率。Rehouma等^[26]将深度摄像机应用到儿科重症监护病房，建立婴儿身体的三维表面模型，通过分析连续帧之间的表面体积变化来跟踪呼吸活动，能够估计婴儿呼吸的潮气量、RR和每分钟的通气量。然而视频数据具有隐私泄露风险，并且算法复杂度更高。

声音具有多普勒效应，Wang等^[27]用商用超声播放器和麦克风构成一组声学雷达，探测湍流样的呼吸气流，用功率谱密度估计RR，可以准确识别SA和呼吸不足事件。

以近红外（near infrared，NIR）和远红外（far infrared，FIR）为代表的红外传感技术，常用来感知运动和温度。van Gastel等^[28]用NIR技术实现远程睡眠PPG监测，能够准确估计RR。Deng等^[29]将NIR摄像机和深度摄像机结合，同时探测呼吸、头部姿势和身体姿势，从而区分睡眠中的正常换气、过度换气和身体运动。Scebba等^[30]用NIR摄像机测量胸腹运动，同时用FIR摄像机测量胸腹运动和鼻孔热气流，然后基于多光谱算法融合NIR信号和FIR信号的特征，改善RR测量效果，并提升OSA和CSA的检测准确率，证明了多传感技术结合的优异性。

无线电雷达可用来物体侦测和定距，例如高度商业化的无线局域网（Wi-Fi）已广泛用于室内的运动传感。胸腹运动会改变Wi-Fi传播路径，Zhang等^[31]同时考虑了静态和动态的传播路径，即使设备与人体相距10 m或有墙体阻挡，仍可以测量RR。除Wi-Fi外，Yang等^[32]将C波段无线电构成雷达系统，并铺设电磁波吸收材料来减少多径传播的干扰，用峰值检测处理方法估计RR和检测SA。Hung等^[33]则用脉冲式超宽带雷达以较高的精度来测量精细运动，从频域上能够准确提取RR。多人的呼吸测量也可用无线电实现，比如单转换步进频率连续波、单频连续波和Wi-Fi，有望应用到多人的睡眠呼吸监护任务中^[34-36]。

2. 讨论

2.1. 新型传感技术在SRBD家庭监护的应用优势和难点

目前针对家庭SRBD监护的可穿戴和无约束设备有各自的优势和难点，通过结合人工智能算法，可以丰富智能传感设备在健康监测及健康管理等方面的应用价值。

第一，可穿戴设备简单、便携，但舒适度和续航能力有待提升，体现在：① 舒适度和信号质量的平衡：通常可穿戴设备需要将设备固定在身体上，以此保证采集信号的质量，故佩戴方式不够舒适^{[3-4, 10, 12]}。如果佩戴过松，则容易发生传感器的脱落和偏移，引入噪声^{[2, 4, 10]}。将柔性传感材料融入衣物等常规物品中，是一种有效的解决方案^[5-9]。除此之外，也可以改变佩戴方式，提升舒适度^[11]。② 续航能力和便携性的平衡：电池的重量会降低便携性，在新型能源出现前，只能尽可能降低系统功耗。在保证医疗价值的前提下，减少算法本身的复杂度，或降低无线通讯的数据传输量是有效的解决方案^[13]。

第二，无约束设备隐蔽、舒适，但分析算法复杂，研发成本高，体现在：① 床垫采集的呼吸信号容易淹没在噪声中，导致信号源分离比较困难^[20-24]。使用个性化算法，能有效提升测量性能^[21-22]。另外，用于制作床垫的特殊传感材料的成本也比较高。② 摄像机监测存在隐私泄露、身体遮挡等问题，导致测量失效^{[26, 28]}。多传感技术的融合可以一定程度上改善遮挡问题^[29-30]。但多传感系统的硬件成本更高，分析算法更复杂，并不适合家庭使用，反而可用于一些特殊医疗场所^[26]。③ 无线电具有良好的私密性，但难以解决身体遮挡问题^[31-33]。同时，新型射频技术的研发依赖昂贵的收发设备^[32-33]。但是基于商用无线电的研究方向仍具有一定潜力，需要进一步提升数据处理算法^[31]。

第三，在硬件系统中配备合适的算法，可以充分发挥智能传感设备的医疗诊断价值。许多以传感材料研发为主的研究中，目前仅完成了波形形态分析和呼吸率测量，而缺乏配套的自动SA检测算法，应用层面的探索略显不足，还需要后续跟进^{[3, 5, 7, 8, 10-12, 20, 22-24, 26, 28, 31]}。部分研究简单用峰值检测方法，对设备测量呼吸和检测SA的能力进行初步验证^[32-33]。也有研究更进一步，先提取信号特征，然后用机器学习划分正常和异常呼吸，但特征选择需要一定的专业知识^{[6, 13, 21, 30]}。深度学习能够自动提取特征，但对数据量的要求很高，并且解释性下降^{[4, 16-18]}。无监督、半监督学习方法可以削弱对标签的依赖性^[19]。这些分析方法的表现各有不同，应当根据设备采集的信号特点，选择合适的算法。另外，多传感器、多模态的数据融合也很重要，能够有效提高抗噪能力^{[14, 23, 29-30]}。此外，算法复杂度与设备的实时性和续航能力密切相关，值得深入研究^{[13, 17]}。

2.2. 新型家用SRBD监护研究的商业化潜力

目前对于新型传感技术在家庭SRBD监护的应用，仍处于实验室研发阶段，距离真正投入市场，还有很多路要走。前文已详细综述了近些年的科研成果，本节将介绍现有的商业化睡眠监护产品，阐明新型家用SRBD监护设备的定位，从而展望未来可能的科研方向和商业化路线。

现有的商业化睡眠监护产品包括传统的PSG仪器、便携式PSG仪器和简化版PSG仪器。传统的PSG设备以Embla NDx（Natus Medical Inc.，美国）、Grael 4K（Compumedics Ltd.，美国）为代表，可支持全面的睡眠生理信号监测，并不断迭代升级自动分析算法，在临床和科研领域已有广泛的应用。然而传统的PSG设备无法随意移动，并且需要专业人士全程参与；为了扩大受众面，由此出现了便携式的PSG设备。目前已经有了许多成熟的产品，例如Embletta MPR（Natus Medical Inc.，美国）、Somté（Compumedics Ltd.，美国）等，这类设备精度略低于传统PSG设备，但仍能满足公认的睡眠测量要求。但是便携式PSG设备仍含有大量采集电极，相应的配置也较为复杂。为了进一步提高设备的便携性和舒适性，出现了简化版的PSG设备。这种设备充分精简了测量目标，着重解决特定的睡眠测量任务。例如针对SAHS诊断的HSAT设备，至少同时测量呼吸气流、呼吸运动、心律和血氧饱和度这4种参数。目前也有一些睡眠呼吸筛查式的便携PSG设备，例如Nox T3s（Nox Medical Co.，美国）、NPSG-B（上海诺城电气股份有限公司，中国）等，在诊断SRBD中发挥了重要作用，但精度不可避免地低于传统PSG设备。本文所综述的新型SRBD监护设备，并不局限于美国睡眠医学学会所划分的简化版PSG，而是涵盖了使用全新的传感测量方式的可用于SRBD监护的一类设备，充分考虑了居家环境中对环境私密性、监测舒适性、使用便捷性的需求，将健康监护真正融入日常生活。

这类新型监护设备的测量精度存在一定程度的下降，但是使用体验、性价比都能得到显著提升，这种提升对于家用产品来说极具商业竞争力。尤其是对一些特殊群体而言，例如中老年、婴幼儿，在居家环境中监测睡眠呼吸，可以避免出现紧张情绪，反映更真实的健康状态，并且舒适的测量方式也不会干扰自然睡眠，适合长期使用。美国医学学会指出，日常化的家用睡眠呼吸监测设备，可以作为医院诊断的辅助。当患者出现不明原因的嗜睡和疲劳时，可以先在家中自行观察夜间有无出现呼吸障碍症状，如有异常再到医院进行精确检查，并保持日常健康观察习惯，这种家庭和医院相结合的方式，能提高诊断效率，合理分配医疗资源^[1]。基于新型传感技术的更加轻量、舒适的家用SRBD监护仪，刚好可以满足这种日常的家庭监护需求。除了SRBD本身外，家用SRBD监护设备在其他慢性病、流行病等的预防和治疗上还有很多潜在应用，值得进一步挖掘。有研究指出OSA与新冠肺炎患者病情恶化具有相关性，也有研究表明及时治疗OSA有望改善阿兹海默症的症状^[37-39]。未来，可以增加相应的自动分析算法，从应用层面丰富设备功能，提高商业化价值。

3. 总结与展望

可穿戴型设备、无约束型设备是SRBD家庭监护的两大主流研究方向。可穿戴型设备具有轻巧便携的优势，以直接或间接的方式测量呼吸，而无约束型设备更加隐蔽舒适，以近距离或远距离的形式测量呼吸，满足不同人群的家庭睡眠呼吸监护需求。目前相关领域研究主要集中于新型传感技术搭建而成全新的测量系统，并验证其测量性能，系统设计需要贴合传感技术的特点，与传感技术同步迭代革新。在开发硬件系统的同时，配套算法也应受到重视，以保证新型设备的准确性和稳定性，同时探索在各类SRBD及其它慢性疾病的应用。现有研究大部分只开展了实验室内的小规模测试，缺乏大批量、长时间的临床数据验证。此外，现有设备涵盖的监测信号种类不同、监测方式不一、验证指标存在差异，迫切需要建立公认的跨设备评价标准。同时，还需要进一步细化设备的使用条件、适用人群等，明确设备在相关SRBD初筛、评估、诊断、预后等不同情况下的使用规范等。综上所述，未来可以在改进硬件系统、提升软件算法、增加临床试验、丰富应用场景、完善行业标准等方向开展研究，为家庭睡眠监护提供舒适、便捷的解决方案。

重要声明

利益冲突声明：本文全体作者均声明不存在利益冲突。

作者贡献声明：吴咏霖负责资料收集、文章撰写、文章修改；陈晨、陈炜和韩芳对文章框架和主题提供了指导性的意见，并负责文章修改。

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