【发明公布】一种基于心跳间期的睡眠呼吸暂停自动检测方法及装置_北京交通大学_202010077427.7 

申请/专利权人:北京交通大学

申请日:2020-01-29

发明/设计人:王晶;林友芳;韩升;万怀宇;武志昊;董兴业;张硕

公开(公告)日:2020-05-19

代理机构:北京红福盈知识产权代理事务所(普通合伙)

公开(公告)号:CN111166294A

代理人:陈月福

主分类号:A61B5/00(20060101)

地址:100044 北京市海淀区上园村3号北京交通大学计算机科学与信息技术学院

分类号:A61B5/00(20060101);A61B5/0205(20060101);A61B5/0402(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2020.05.19#公开

摘要:本发明提供了一种基于心跳间期的睡眠呼吸暂停自动检测方法和装置,用于解决现有技术中睡眠呼吸暂停检测不准确、精度不高的问题。所述睡眠呼吸暂停自动检测方法首先采集睡眠时的心跳间期信息,再通过残差神经网络对所述心跳间期信息自动提取特征,并进一步提取心率变异性特征,再将所述自动提取特征和心率变异性特征集合进行融合,从而判断是否出现呼吸暂停。本发明通过提取心电图ECG信号中的心跳间期特征,并将此特征在残差神经网络中进行深入分析,结合了心率变异性特征,且所述残差神经网络中的所有权重都可以在临床上进行微调,提高了提高了睡眠检测的灵性性、准确性和精确性;同时只需要单导心电信息,采集过程简单便捷,具有相当的普适性。

主权项:1.一种基于心跳间期的睡眠呼吸暂停自动检测方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤S1,采集睡眠时的人体心电图ECG信号,根据心电周期PQRST五个波中的R波,进行相邻心电的心跳间期信息提取,生成心跳间期时间序列;步骤S2,基于预设的残差神经网络对所述心跳间期时间序列进行特征自动提取,得到第一心率变异性特征;步骤S3,基于心跳间期时间序列进行心率变异性特征提取,获得第二心率变异性特征;步骤S4,将所述残差神经网络自动提取的第一心率变异性特征和所述第二心率变异性特征集合进行特征融合,一起输入到分类器,判断是否出现呼吸暂停。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京交通大学 一种基于心跳间期的睡眠呼吸暂停自动检测方法及装置

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