阅读说明：本技术 确定呼吸阶段的方法及装置、磁共振成像方法及系统 (Method and device for determining respiratory phase and magnetic resonance imaging method and system ) 是由 何金强 翁得河 谢树群 董芳 于 2019-08-21 设计创作，主要内容包括：本公开提供了确定呼吸阶段的方法及装置、磁共振成像方法及系统。确定呼吸阶段的方法包括：从呼吸信号中提取距离特征值、点数特征值以及面积特征值,其中,所述距离特征值、所述点数特征值以及所述面积特征值用于指示所述呼吸信号中相邻的两个波形的波形变化；根据所述距离特征值、所述点数特征值以及所述面积特征值训练呼吸信号模型,以利用所述呼吸信号模型确定呼吸信号的呼吸阶段。本公开解决了相关技术中无法准确地确定呼吸信号的呼吸阶段的问题,具有能够准确地确定呼吸阶段的有益效果。(The present disclosure provides a method and apparatus for determining a respiratory phase, a magnetic resonance imaging method and system. The method for determining the respiratory phase comprises the following steps: extracting a distance characteristic value, a point characteristic value and an area characteristic value from a respiratory signal, wherein the distance characteristic value, the point characteristic value and the area characteristic value are used for indicating waveform changes of two adjacent waveforms in the respiratory signal; and training a respiratory signal model according to the distance characteristic value, the point characteristic value and the area characteristic value so as to determine the respiratory phase of the respiratory signal by using the respiratory signal model. The method and the device solve the problem that the breathing phase of the breathing signal cannot be accurately determined in the related art, and have the advantage that the breathing phase can be accurately determined.)

确定呼吸阶段的方法及装置、磁共振成像方法及系统

技术领域

本公开涉及医疗磁共振成像领域，尤其涉及确定呼吸阶段的方法及装置、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)方法及系统以及存储介质。

背景技术

磁共振成像是断层成像中的一种，它利用磁共振现象从受检体例如人体中获得电磁信号，并重建出信息。具体地，磁共振成像系统通过对静磁场中的人体施加某种特定频率的射频脉冲，使人体中的氢质子受到激励而发生磁共振现象。停止脉冲后，质子在弛豫过程中产生磁共振(Magnetic Resonance，MR)信号。通过对磁共振信号的接收、空间编码和图像重建等处理过程，重建出人体信息。

在磁共振成像时，受检体的呼吸运动降低了受检体的腹部等受呼吸运动影响的部位的磁共振图像质量。为了消除呼吸运动导致的磁共振图像中的运动伪影，通常使用呼吸感应器来检测受检体的呼吸运动状态，并且在适当的时候触发磁共振数据采集。

但是，磁共振成像系统中的不同的线圈单元会接收到不一致的呼吸运动信号，这导致每个接收通道会获得有差别的呼吸运动信息，并且这些信息对于不同的受检体不同的位置都会产生差别。

发明内容

根据本公开实施方式的一个方面，提供了确定呼吸信号的呼吸阶段的方法。该方法包括：从呼吸信号中提取距离特征值、点数特征值以及面积特征值，其中，所述距离特征值、所述点数特征值以及所述面积特征值用于指示所述呼吸信号中相邻的两个波形的波形变化；根据所述距离特征值、所述点数特征值以及所述面积特征值训练呼吸信号模型，以利用所述呼吸信号模型确定呼吸信号的呼吸阶段。

通过上述方法，解决了相关技术中无法准确地确定呼吸信号的呼吸阶段的问题，具有能够准确地确定呼吸阶段的有益效果。

在本公开的一个示例性实施方式中，所述距离特征值是所述相邻的两个波形中的第一波形的后半个波形的宽度与所述相邻的两个波形中的第二波形的前半个波形的宽度的比值；和/或所述点数特征值是所述相邻的两个波形中的第一波形的至波峰点的一段上升波形的宽度与所述第一波形的至波谷点的一段下降波形的宽度的比值；和/或所述面积特征值是所述相邻的两个波形的两个波峰点与所述两个波形之间的波谷点所形成的面积与所述第二波形所形成的面积的比值。

通过提取表征呼吸信号相邻两个波形的波形变化特征，例如，距离特征值、点数特征值和面积特征值，可以通过比较吸气和呼气的曲线形状的不同，而利用呼吸曲线的特征来识别呼吸阶段。

在本公开的一个示例性实施方式中，在从呼吸信号中提取距离特征值、点数特征值以及面积特征值之前，所述方法还包括：获取所述两个波形中的第一波形的波峰点和第二波形的波峰点，分别作为第一极大值点和第二极大值点；获取所述两个波形之间的波谷点，作为第一极小值点，并获取所述第二波形的、所述第二极大值点之后的波谷点，作为第二极小值点；确定所述第一极大值点、所述第一极小值点、所述第二极大值点以及所述第二极小值点分别对应的时间点，作为第一极大值时间点、第一极小值时间点、第二极大值时间点和第二极小值时间点。

通过上述方法，能够获取呼吸信号相邻两个波形的相关极值点及其对应的时间点，从而可以利用所获取的极值点及相应的时间点简单且快速地计算出呼吸信号的与波形变化相关的呼吸特征值。

在本公开的一个示例性实施方式中，从呼吸信号中提取距离特征值包括：计算所述第一极小值时间点和所述第一极大值时间点之间的差值与所述第二极大值时间点和所述第一极小值时间点之间的差值的比值；将所计算出的比值作为所提取的距离特征值。

通过计算相邻的两个波形中的第一波形的后半个波形的底部宽度与第二波形的前半个波形的底部宽度的比值，可以比较出第一波形的后半个波形与第二波形的前半个波形的变化，从而能够比较容易地提取出呼吸信号的距离特征值。

在本公开的一个示例性实施方式中，从呼吸信号中提取点数特征值包括：根据预先确定的幅度比例参数以及所述第一极大值点和所述第一极小值点，确定所述第一波形的、至所述第一极大值点的一段上升波形的开始时间点和所述第一波形的、至所述第一极小值的一段下降波形的开始时间点，分别作为用于确定所述呼吸阶段的呼气末开始时间点的第一时间点和第二时间点；计算所述第一极大值时间点和所述第一时间点之间的差值与所述第一极小值时间点和所述第二时间点之间的差值的比值；将所计算出的比值为所提取的点数特征值。

通过计算第一波形中的至波峰点的一段上升波形对应的时间与第一波形中的至波谷点的一段下降波形对应的时间之间的比值，可以比较出第一波形的波峰附近波形与波谷附近波形的变化，从而能够比较容易地提取出呼吸信号的点数特征值。

在本公开的一个示例性实施方式中，根据以下两个公式分别确定所述第一时间点和所述第二时间点：mag(t_1)＝mag(t_max1)*p+mag(t_min1)*(1-p)；mag(t_2)＝mag(t_max1)*(1-p)+mag(t_min1)*p；其中，t_1为所述第一时间点，t_max1为所述第一极大值时间点，p为所述幅度比例参数，t_min1为所述第一极小值时间点，mag为幅度函数。

通过上述公式，可以精确地计算出呼吸信号的点数特征值。

在本公开的一个示例性实施方式中，所述幅度比例参数p等于80％。

幅度比例参数取值为80％是在实践中考虑到磁共振成像系统的其他参数而确定的经验值，通过将幅度比例参数设置为80％，可以更精确地计算出呼吸信号的点数特征值。

在本公开的一个示例性实施方式中，从呼吸信号中提取面积特征值包括：计算所述第一极大值点、所述第二极大值点和所述第一极小值点所确定的第一多边形面积与所述第一极小值点、所述第二极大值点、所述第二极小值点所确定的第二多边形面积的比值；将所计算出的比值作为所提取的面积特征值。

通过计算相邻的两个波形的两个波峰点与两个波形之间的波谷点所形成的面积和两个波形的两个波谷点与第二波形的波峰点所形成的面积的比值，可以比较出第一波形与第二波形的变化，从而能够比较容易地提取出呼吸信号的面积特征值。

根据本公开实施方式的另一方面，提供了确定呼吸信号的呼吸阶段的装置，包括：提取模块，被配置为从呼吸信号中提取距离特征值、点数特征值以及面积特征值，其中，所述距离特征值、所述点数特征值以及所述面积特征值用于指示所述呼吸信号中相邻的两个波形的波形变化；确定模块，被配置为根据所述距离特征值、所述点数特征值以及所述面积特征值训练呼吸信号模型，以利用所述呼吸信号模型确定呼吸信号的呼吸阶段。

通过上述装置，解决了相关技术中无法准确地确定呼吸信号的呼吸阶段的问题，具有能够准确地确定呼吸阶段的有益效果

在本公开的一个示例性实施方式中，所述提取模块包括：极大值点获取单元，被配置为获取所述两个波形中的第一波形的波峰点和第二波形的波峰点，分别作为第一极大值点和第二极大值点；极小值点获取单元，被配置为获取所述两个波形之间的波谷点，作为第一极小值点，并获取所述第二波形的、所述第二极大值点之后的波谷点，作为第二极小值点；时间点确定单元，被配置为确定所述第一极大值点、所述第一极小值点、所述第二极大值点以及所述第二极小值点分别对应的时间点，作为第一极大值时间点、第一极小值时间点、第二极大值时间点和第二极小值时间点。

通过上述结构，能够获取呼吸信号相邻两个波形的相关极值点及其对应的时间点，从而可以利用所获取的极值点及相应的时间点简单快速地计算出呼吸信号的与波形变化相关的呼吸特征值。

在本公开的一个示例性实施方式中，所述提取模块包括：距离计算单元，被配置为计算所述第一极小值时间点和所述第一极大值时间点之间的差值与所述第二极大值时间点和所述第一极小值时间点之间的差值的比值；距离提取单元，被配置为将所计算出的比值作为所提取的距离特征值。

通过计算相邻的两个波形中的第一波形的后半个波形的底部宽度与第二波形的前半个波形的底部宽度的比值，可以比较出第一波形的后半个波形与第二波形的前半个波形的变化，从而能够比较容易地提取出呼吸信号的距离特征值。

在本公开的一个示例性实施方式中，所述提取模块包括：特征点确定单元，被配置为根据预先确定的幅度比例参数以及所述第一极大值点和所述第一极小值点，确定所述第一波形的、至所述第一极大值点的一段上升波形的开始时间点和所述第一波形的、至所述第一极小值的一段下降波形的开始时间点，分别作为用于确定所述呼吸阶段的呼气末开始时间点的第一时间点和第二时间点；特征点计算单元，被配置为计算所述第一极大值时间点和所述第一时间点之间的差值与所述第一极小值时间点和所述第二时间点之间的差值的比值；特征点提取单元，被配置为将所计算出的比值作为所提取的点数特征值。

通过计算第一波形中的至波峰点的一段上升波形对应的时间与第一波形中的至波谷点的一段下降波形对应的时间之间的比值，可以比较出第一波形的波峰附近波形与波谷附近波形的变化，从而能够比较容易地提取出呼吸信号的点数特征值。

在本公开的一个示例性实施方式中，所述提取模块包括：面积计算单元，被配置为计算所述第一极大值点、所述第二极大值点和所述第一极小值点所确定的第一多边形面积与所述第一极小值点、所述第二极大值点、所述第二极小值点所确定的第二多边形面积的比值；面积特征提取单元，被配置为将所计算出的比值作为所提取的面积特征值。

通过计算相邻的两个波形的两个波峰点与两个波形之间的波谷点所形成的面积和两个波形的两个波谷点与第二波形的波峰点所形成的面积的比值，可以比较出第一波形与第二波形的变化，从而可以比较容易地提取出呼吸信号的面积特征值。

根据本公开的又一个方面，提供了磁共振成像方法，包括：根据本公开提供的上述确定呼吸信号的呼吸阶段的方法确定出呼吸信号的呼吸阶段；根据所确定的呼吸阶段对受检体的受检部位磁共振成像。

在上述方法中，通过确定出呼吸信号的呼气末阶段，可以在所确定的呼气末阶段的开始时间点触发磁共振成像系统进行扫描，从而避免了磁共振成像中的运动伪影。

根据本公开的再一个方面，提供了磁共振成像系统，包括：本公开提供的上述确定呼吸信号的呼吸阶段的装置，被配置为确定呼吸信号的呼吸阶段；成像装置，被配置为根据所确定的呼吸阶段对受检体的受检部位磁共振成像。

在该磁共振成像系统中，通过确定出呼吸信号的呼气末阶段，可以在所确定的呼气末阶段开始时间点触发磁共振成像系统进行扫描，从而避免了磁共振成像中的运动伪影。

根据本公开的再一个方面，提供了非暂时性可读存储介质，其上存储有程序，在所述程序被执行时，使得处理器执行本公开提供的确定呼吸信号的呼吸阶段的方法。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本公开的进一步理解，构成本公开的一部分，本公开的示意性实施方式及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中：

图1是根据相关技术的呼吸信号的时序图；

图2是根据本公开实施方式的确定呼吸信号的呼吸阶段的方法的流程图；

图3是是根据本公开实施方式的获取呼吸特征值的流程图；

图4是根据本公开实施方式的示出呼吸信号的相邻两个波形的示意图；

图5是根据本公开实施方式的示出呼吸信号的距离特征的示意图；

图6是根据本公开实施方式的示出呼吸信号的点数特征的示意图；

图7是根据本公开实施方式的示出呼吸信号的面积特征的示意图；

图8是根据本公开的实施方式的确定呼吸信号的呼吸阶段的装置的结构示意图；

图9是利用本公开实施方式的呼吸特征值的分类效果示意图；以及

图10是作为根据本公开实施方式的确定呼吸信号的呼吸阶段的方法的实现装置的硬件部分的一部分的计算装置100的实例的示意图。

具体实施方式

为了使本领域技术人员更好地理解本公开，下面将结合本公开的附图，对本公开的实施方式进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅是本公开的一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本公开中的实施方式，本领域技术人员在未付出创造性劳动的情况下所获得的所有其他实施方式，均属于本公开保护的范围。

根据对呼吸运动的自然理解，一般的呼吸运动周期由三个阶段组成：吸气、呼气和呼气末。图1是根据相关技术的呼吸信号的时序图，其中，横轴表示时间，纵轴表示呼吸的幅度。如图1所示，EX表示呼气阶段，IN表示吸气阶段，EOE表示呼气末阶段。在呼气即将结束即EOE阶段时，呼吸运动很小。对于磁共振成像，如果在呼气末阶段获取图像数据，则运动伪影可以忽略不计。由此可见，问题的关键是如何确定呼吸信号的呼气末阶段。

本公开的一个示例性实施方式提供了一种确定呼吸运动的呼吸阶段的方法。图2是根据本公开实施方式的确定呼吸信号的呼吸阶段的方法的流程图。如图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤S22，从呼吸信号中提取呼吸特征值。

从呼吸信号中提取例如距离特征值、点数特征值以及面积特征值等呼吸特征值。这些呼吸特征值主要用于指示呼吸信号中相邻的两个波形的波形变化。这样，通过比对相邻的两个波形的波形变化，利用吸气和呼气的曲线形状的不同，便可以确定出一个波形中的呼气末阶段。

步骤S24，根据所提取的呼吸特征值，训练呼吸信号模型，并利用该呼吸信号模型确定呼吸信号的呼吸阶段。

从呼吸信号例如Pilot Tone呼吸信号中提取出这些呼吸特征值之后，用来训练支持向量机(Support Vector Machine，SVM)模型。在将SVM模型训练完毕之后，便可以利用这个模型判断呼吸信号的呼吸阶段。

图3是是根据本公开实施方式的获取呼吸特征值的流程图，如图3所示，该方法包括以下步骤：

步骤S32，确定呼吸信号相邻两个波形的极值点及相应的时间点。

图4是根据本公开实施方式的示出呼吸信号的相邻两个波形的示意图，其横向表示时间，纵向表示呼吸信号的幅度。

首先，获取两个波形中的第一波形的波峰点和第二波形的波峰点，分别作为第一极大值点max1和第二极大值点max2。接着，获取两个波形之间的波谷点，作为第一极小值点min1，并获取紧随第二极大值点max2之后的波谷点，作为第二极小值点min2。

接下来，确定第一极大值点max1、第一极小值点min1、第二极大值点max2以及第二极小值点min2分别对应的时间点，即，第一极大值时间点t_max1、第一极小值时间点t_min1、第二极大值时间点t_max2和第二极小值时间点t_min2。

步骤S34，确定距离特征值。

在确定了极值点和其对应的时间点之后，利用相应的时间点计算距离特征值。

图5是根据本公开实施方式的示出呼吸信号的距离特征的示意图，如图5所示，D1表示第一极小值时间点t_min1和第一极大值时间点t_max1之间的距离差值，D2表示第二极大值时间点t_max2和第一极小值时间点t_min1之间的距离差值。利用以下公式可以计算得到距离特征值：

f1＝(t_min1–t_max1)/(t_max2–t_min1)。

上述公式也可以表示为f1＝D1/D2，其中f1表示距离特征值。

步骤S36，确定点数特征值。

在确定了极值点和其对应的时间点之后，利用相应的时间点计算点数特征值。

图6是根据本公开实施方式的示出呼吸信号的点数特征的示意图，如图6所示，N1和N2表示第一波形上的可能的呼气末阶段，h表示呼吸信号在第一极大值点处的幅度。

根据预先确定的幅度比例参数p、第一极大值点max1以及第一极小值点min1确定第一波形上的、至第一极大值点max1的一段上升波形N1的开始时间点t_1(未示出)，并确定第一波形上的、至第一极小值点min_1的一段下降波形N2的开始时间点t_2(未示出)。t_1被称为第一时间，t_2被称为第二时间。

在本公开的一个示例性实施方式中，根据以下两个公式分别计算第一时间t_1和第二时间t_2:

mag(t_1)＝mag(t_max1)*p+mag(t_min1)*(1-p)；

mag(t_2)＝mag(t_max1)*(1-p)+mag(t_min1)*p。

其中，mag(t)是呼吸信号的幅度对于时间t的函数，p为预先确定的幅度比例参数。

例如，假设预先确定的幅度比例参数p为80％，则第一时间t_1和第二时间t_2则应当满足：

mag(t_1)＝mag(t_max1)*0.8+mag(t_min1)*0.2；

mag(t_2)＝mag(t_max1)*0.2+mag(t_min1)*0.8。

在确定了可能的呼气末阶段开始时间点，即第一时间点t_1和第二时间点t_2之后，计算第一极大值时间点t_max1和第一时间点t_1之间的差值与第一极小值时间点t_min1和第二时间点t_2之间的差值的比值，将计算结果作为点数特征值。即，利用以下公式计算点数特征值：

f2＝(t_max1-t_1)/(t_min1-t_2)。

步骤S38，确定面积特征值。

在确定了极值点和其对应的时间点之后，利用相应的时间点计算面积特征值。

图7是根据本公开实施方式的示出呼吸信号的面积特征的示意图，如图7所示，连接第一极大值点max1和第二极大值点max2，这样，在第一极大值点max1、第二极大值点max2、以及第一极小值点min1之间形成了第一多边形，其面积表示为S1。同时，连接第一极小值点min1和第二极小值点min2，这样，在第一极小值点min1、第二极大值点max2和第二极小值点min2之间形成了第二多边形，其面积表示为S2。

在本公开的一个实施方式中，利用以下公式计算面积特征值：

f3＝s(t_max1,t_max2)/s(t_min1,t_min2)。

其中，f3表示面积特征值，s表示由极值点围成的多边形的面积，实际上，f3是图7中所示的这两个面积S1和S2的比值S1/S2。

本公开实施方式对上述步骤S34至S38并没有执行顺序的限制，可以以不同的顺序来执行，也可以同时执行。

本公开的一个实施方式还提供了确定呼吸信号的呼吸阶段的装置。图8是根据本公开的实施方式的确定呼吸信号的呼吸阶段的装置的结构示意图，如图8所示，该装置包括提取模块82、确定模块84。

提取模块82被配置为从呼吸信号中提取呼吸特征值，用于训练SVM模型。这些呼吸特征包括但不限于距离特征值、点数特征值和面积特征值。

在本公开的一个示例性实施方式中，通过以下公式计算距离特征值：

f1＝(t_min1–t_max1)/(t_max2–t_min1)。

f1表示距离特征值、t_min1表示呼吸信号中相邻的两个波形之间的的波谷点，t_max1表示第一波形的波峰点，t_max2表示第二波形的波峰点。

在本公开的一个示例性实施方式中，假设极大值点和极小值点幅度的80％的时间点分别是第一时间t_1和第二时间t_2,也就是满足条件mag(t_1)＝mag(t_max1)*0.8+mag(t_min1)*0.2以及mag(t_2)＝mag(t_max1)*0.2+mag(t_min1)*0.8。

通过上述公式计算出第一时间t_1和第二时间t_2之后，利用公式f2＝(t_max1-t_1)/(t_min1-t_2)计算出点数特征值，利用公式f3＝s(t_max1,t_max2)/s(t_min1,t_min2)计算出面积特征值，其中，f2表示点数特征值，f3表示面积特征值，s(t1,t2)定义为从时间t1到t2的所有时间点与波形之间形成的封闭多边形的面积，例如，s(t_max1,t_max2)表示从时间t_max1到t_max2的所有时间点形成的封闭多边形面积，s(t_min1,t_min2)表示从时间t_min1到t_min2的所有时间点形成的封闭多边形面积。

从呼吸信号中提取这些呼吸特征值之后，确定模块84使用这些呼吸特征值来训练SVM模型，即呼吸信号模型。在将SVM模型训练完毕之后，便可以利用该模型判断呼吸阶段。

图9是利用本公开实施方式的呼吸特征值的分类效果示意图。如图9所述，三个轴分别表示距离特征、点数特征和面积特征，实心方块小点表示输入距离特征值、点数特征值和面积特征值之后，经分类器分类确定呼气末阶段在波形的波峰部，实心圆形小点表示输入距离特征值、点数特征值和面积特征值之后，经分类器分类确定呼气末阶段在波形的波谷部。这样，便确定出了呼吸信号的呼气末阶段，从而可以在呼气末阶段触发磁共振系统进行扫描，以提高磁共振图像的质量，避免了运动伪影。

本公开的一个示意性实施方式还提供了磁共振成像方法。磁共振成像方法是一种图像输出方法，首先，利用本公开的确定呼吸信号的呼吸阶段的方法确定出呼吸阶段，其次，根据所确定的呼吸阶段对受检体的受检部位磁共振成像。具体地，在呼吸信号的呼气末阶段触发磁共振成像系统进行扫描，从而避免了磁共振图像的运动伪像，进而能够高精度地生成活体组织的图像。

本公开的一个示意性实施方式还提供了磁共振成像系统，包括本公开提供的确定呼吸阶段的装置以及成像装置。受检体被放置到磁共振成像系统中之后，利用本公开提供的确定呼吸阶段的装置确定出呼吸信号的呼吸阶段，尤其是呼气末阶段。接下来，在呼气末阶段的开始时间点触发磁共振成像系统发射磁共振信号以进行扫描，并利用梯度线圈修改外部磁场，即一方面选择受检体的体层，另一方面产生磁共振信号的区域编码。然后，例如通过傅里叶转换对磁共振信号进行重建，以产生所选体层的图像，用于医学诊断。磁共振信号的产生和探测利用高频系统实现，该系统包括将高频激发脉冲射入到受检体的身体中的发射天线以及接收经受检体调制的共振信号的接收天线。

本公开实施方式还提供了非暂时性可读存储介质，其上存储有程序，在该程序被执行时，使得处理器执行本公开所提供的确定呼吸信号的呼吸阶段的方法。

图10是作为根据本公开实施方式的确定呼吸信号的呼吸阶段的方法的实现装置的硬件部分的一部分的计算装置100的实例的示意图。如图10所示，该计算装置100可以包括用于进行总体控制的CPU 1010、用于存储系统软件的只读存储器(Read Only Memory，ROM)1020、用于存储写入/读出数据的随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)1030、用于存储各种程序及数据的存储单元1040、作为输入输出的接口的输入输出单元1050、以及用于实现通信功能的通信单元1060。可替代地，CPU1010可以由诸如微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理器替代。输入输出单元1050可以包括输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口等各种接口。本领域普通技术人员可以理解，图10所示的结构仅为示意，其并不对主控系统的硬件构造造成限定。例如，计算装置100还可包括比图10中所示更多或者更少的组件，或者具有与图10所示不同的配置。

应当注意到的是，上述CPU 1010可以包括一个或多个处理器，该一个或多个处理器和/或其他数据处理电路在本公开中通常可以被称为“确定呼吸阶段的装置”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分地结合到计算装置100中的其他部件中的任意一个内。

存储单元1040可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本公开中描述的主控指令计算方法所对应的程序指令/数据存储装置，CPU 1010通过运行存储在存储单元1040内的软件程序以及模块，从而实现上述的主控指令的计算方法。存储单元1040可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储单元1040可进一步包括相对于CPU 1010远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算装置100。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

通信单元1060用于经由网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算装置100的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，通信单元1060包括网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，通信单元1060可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本公开的实施方式中，通过提取呼吸信号例如Pilot Tone呼吸信号的特征值来基于机器学习方法例如SVM方法来训练呼吸信号模型，并进一步基于呼吸信号模型来确定呼吸信号的呼吸阶段，使得具有鲁棒性和高性能、并支持Pilot Tone应用的有益效果。

以上所述仅是本公开的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本公开的保护范围。