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申请/专利权人：山东大学

摘要：本发明涉及睡眠呼吸暂停检测技术领域，公开了基于确定学习的单通道气流睡眠呼吸暂停实时检测系统，系统用于：获取被试者睡眠阶段单侧鼻腔通道的气流信号；对信号采用滑动窗口进行处理，得到若干个待测样本；基于确定学习算法，建立呼吸系统动态模型，基于所构建的呼吸系统动态模型，生成呼吸动力学图；将呼吸动力学图转换为呼吸动力学得分；基于确定学习特征提取算法，将当前呼吸气流信号动态信息转换为当前气流信号的动态特征；将当前气流信号的呼吸动力学特征和动态特征进行融合，得到当前气流信号的融合特征；将融合特征输入到训练后的分类器中，得到睡眠呼吸暂停与否的检测结果。本发明可以实现综合评估与高精度监测。

主权项：1.基于确定学习的单通道气流睡眠呼吸暂停实时检测系统，其特征是，包括：信号获取模块，其被配置为：获取被试者睡眠阶段单侧鼻腔通道的气流信号；预处理模块，其被配置为：对获取的气流信号，采用滑动窗口进行处理，得到若干个待测样本；呼吸系统动态模型构建模块，其被配置为：基于确定学习算法，建立呼吸系统动态模型，所述呼吸系统动态模型，用于模拟当前时刻之前的设定时间范围内的气流信号的动态特性；呼吸动力学特征生成模块，其被配置为：基于所构建的呼吸系统动态模型对待测样本进行处理，生成呼吸动力学图；将呼吸动力学图转换为呼吸动力学得分；所述将呼吸动力学图转换为呼吸动力学得分，具体包括：在呼吸动力学图上叠加多个等间距的同心圆，将相邻同心圆之间的区域设置为得分区域，得分区域的预设得分由外到内依次降低，根据呼吸动力学图中每个轨迹点所归属的同心圆区域，得到每个轨迹点的得分，得到每个轨迹点的得分后，对当前时刻之前设定时间段内的得分进行求和，得到当前时刻呼吸动力学得分，因此每一秒钟的信号都有一个呼吸动力学得分，当前时刻的呼吸动力学特征的特征值为前一段时间的呼吸动力学得分；动力学特征提取模块，其被配置为：基于确定学习特征提取算法，将当前呼吸气流信号动态信息转换为当前气流信号的动态特征；特征融合模块，其被配置为：将当前气流信号的呼吸动力学特征和动态特征进行融合，得到当前气流信号的融合特征；分类模块，其被配置为：将融合特征输入到训练后的分类器中，得到睡眠呼吸暂停与否的检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 基于确定学习的单通道气流睡眠呼吸暂停实时检测系统