刘官正 吴 丹 梅占勇 朱青松 王 磊*（中国科学院深圳先进技术研究院，深圳 58055）

2（中山大学工学院生物医学工程系，广州 510275）

引言

近几年来，非侵入式呼吸监测得到了快速发展，被广泛应用于慢性疾病的早期发现和诊断，如睡眠呼吸暂停综合症［1］，慢性阻塞性肺病［2］。事实上，基于气体分析的呼吸监测方法（诸如BIOPAC公司的CO2分析仪［3］）已被广泛应用于医院和监护中心；然而，这类设备通常是笨重并且昂贵的台式设备，不适用于日常生活（activities）情况下的呼吸监测。

传统呼吸信号检测方法主要有压力传感、温度传感（如呼吸气流引起温度变化）、阻抗法［4-5］。呼吸信号检测技术是一个不断发展和创新领域。Y.P.Huang等提出了一种新型的压电传感呼吸气流变化的非侵入式呼吸检测方法［6］。Wei还专门设计了一种CMOS/MEMS呼吸气流传感器［7］。Mack等提出一种心冲击体积描记法（ballistocardiography）来实现睡眠呼吸监测［8］。C.R.Merritt等提出了一种新的容抗传感方法对呼吸信号进行检测［9］。叶继伦则率先探讨了病人监测的呼吸测量方法及其有效性的评价，提出了一些评价指标，如误检率、漏检率、准确率等［10］。张政波提出的呼吸感应体积描记技术（respiratory inductive plethysmography，RIP），相比其它方法不仅具有高的灵敏度，也适合穿戴式监测［11］。此外，也有不少专家采用微波多普勒传感器［12］和雷达［13］等新技术，对呼吸等体征信号检测进行了探索和研究。

体域网（body area network，BAN）由监测传感器、处理器、收发器和电池组成，通过穿戴于被监护者身上的监测传感器，采集人的各种生理参数和运动信息，以无线的方式由收发器上传到处理器，可实现对被监护者的长时间连续监测和量化评估，以及治疗和干预［14］。……