一种基于心电数据的睡眠状态识别分类方法
- 专利权人:
- 中山大学
- 发明人:
- 罗语溪,吴欣,曾令紫,吴舒淇,张仰婷
- 申请号：
- CN201910599870.8
- 公开号：
- CN110151169A
- 申请日:
- 2019.04.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于心电数据的睡眠状态识别分类方法,本发明在使用二分类多层神经网络对SAHS患者和健康个体进行识别分类之后,使用深层神经网络与二叉树的决策融合法将多分类问题分解为多个二分类问题,且对于每一个二分类模型,经特征筛选分别得到不同的最优特征组,从而更好地对两者的睡眠状态以及SAHS患者的睡眠模态进行识别。本发明利用心电波形的时域及心率变异性信息,进行SAHS筛查、呼吸模态及睡眠状态识别,心电信号波形稳定,生理意义明确,同时测量方便,极大减轻患者生理负荷,有利于实现便携式睡眠监测,具有广泛的应用范围。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
