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申请/专利权人：黑龙江大学
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118285812A
主分类号：A61B5/346
分类号：A61B5/346;A61B5/352;A61B5/00;G16H50/30;G06F18/213;G06F18/10;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/049;G06N3/09
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：一种基于多尺度时间卷积的睡眠呼吸暂停检测方法，属于睡眠呼吸暂停检测领域领域，为解决现有睡眠呼吸暂停检测算法稳定性、适用性、准确性、实用性差的问题。包括：采用多导睡眠仪PSG获取心电信号数据，输送至预处理模块进行信号预处理；计算获得R峰振幅信号RA和R峰间隔信号RRI；将R峰振幅信号RA和R峰间隔信号RRI输入至多尺度时间卷积网络MTCNet中，提取不同时间段的信号特征，并对不同时间段的信号特征的差异进行学习，获取输出特征；将输出特征输送至时间卷积网络中，采用扩展卷积，并通过控制参数扩展率使输入采样不重叠，采用跨层的扩展率捕获远程信息，输出睡眠呼吸暂停信号。本发明用于对睡眠呼吸暂停进行检测。
主权项：1.一种基于多尺度时间卷积的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，它包括：S1、采用多导睡眠仪PSG获取心电信号数据；S2、将心电信号数据输送至预处理模块中进行信号预处理；S3、计算获得预处理后的心电信号数据的R峰振幅信号RA和R峰间隔信号RRI；S4、将R峰振幅信号RA和R峰间隔信号RRI输入至多尺度时间卷积网络MTCNet中，提取不同时间段的信号特征，并对不同时间段的信号特征的差异进行学习，获取输出特征；S5、将S4获取的输出特征输送至时间卷积网络中，采用扩展卷积，并通过控制参数扩展率使输入采样不重叠，采用跨层的扩展率捕获远程信息，输出睡眠呼吸暂停信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 黑龙江大学 一种基于多尺度时间卷积的睡眠呼吸暂停检测方法
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