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一种SAHS筛查、呼吸模态及睡眠状态的级联识别方法
- 专利权人:
- 中山大学
- 发明人:
- 罗语溪,曾令紫,周国琳,廖源源,吴欣
- 申请号：
- CN201811244536.2
- 公开号：
- CN109303564A
- 申请日:
- 2018.24.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种SAHS筛查、呼吸模态及睡眠状态的级联识别方法,该方法对脉搏波的时域、频域及非线性特征进行提取,并对提取的所有特征值进行评价打分、筛选,用随机森林等机器学习模型进行模式识别。选取最优特征组进行SAHS病人和正常人识别;对识别出来的SAHS病人组,再对原始特征值集进行特征评价打分,并选取最优特征组进行呼吸模态和睡眠状态识别;对识别出来的正常人组,同样对原始特征值集进行特征评价打分,并选取最优特征组进行睡眠状态识别。从而实现级联分类。本发明利用单导脉搏波信号,进行SAHS筛查、呼吸模态及睡眠状态识别,极大减轻病人生理负荷,同时也能实现便携式睡眠监测,具有更广泛的应用范围。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
