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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于聚类对比学习的睡眠呼吸暂停检测方法，具体包括如下步骤：步骤1，输入公开数据集中原始ECG信号，将数据集中的ECG信号经过相应的预处理操作后划分为训练集；步骤2，构建基于聚类对比学习的睡眠呼吸暂停检测模型，对步骤1得到的预处理后的训练集进行对比学习预训练；步骤3，对步骤2中对比学习预训练完成后，将完成预训练的一组编码器模块训练权重保存下来，最后将与该权重对应的编码器输出的特征输入分类器进行微调阶段的学习，并继续优化该权重；步骤4，将步骤1预处理后的测试集送入步骤3微调好的编码器权重，输出测试集分类检测的结果。本发明利用聚类方法和对比学习框架，提高了睡眠呼吸暂停事件检测的准确性。
主权项：1.基于聚类对比学习的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤1，输入公开数据集中原始ECG信号，将数据集中的ECG信号经过相应的预处理操作后划分为训练集Itrain和测试集Itest；步骤2，构建基于聚类对比学习的睡眠呼吸暂停检测模型，对步骤1得到的预处理后的训练集Itrain进行对比学习预训练；步骤3，对步骤2中对比学习预训练完成后，将完成预训练的一组编码器模块训练权重保存下来，最后将与该权重对应的编码器输出的特征输入分类器进行微调阶段的学习，并继续优化该权重；步骤4，将步骤1预处理后的测试集Itest送入步骤3微调好的编码器权重，输出测试集分类检测的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于聚类对比学习的睡眠呼吸暂停检测方法
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