申请/专利权人：黄淮学院

申请日：2019-12-27

公开（公告）日：2020-06-09

公开（公告）号：CN111248859A

主分类号：A61B5/00(20060101)

分类号：A61B5/00(20060101)

优先权：

专利状态码：失效-发明专利申请公布后的撤回

法律状态：2022.10.18#发明专利申请公布后的撤回;2020.07.03#实质审查的生效;2020.06.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的睡眠呼吸暂停自动检测方法，该方法具体包括：S1选择暂停分析信号，从睡眠数据集中选择单通道ECG信号；S2将ECG数据分成训练集、验证集和测试集；S3使用训练集训练深度卷积网络，使用验证集评估选择模型参数，使用测试集测试模型性能；S4利用最终的模型对呼吸暂停进行检测。通过上述方式，本发明能够实现全自动的睡眠呼吸暂停的实时检测，为普及睡眠呼吸暂停的检测和降低睡眠呼吸暂停引起的猝死提供有效支撑。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的睡眠呼吸暂停自动检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1：选择暂停分析信号，从睡眠数据集中选择单通道心电信号；S2：将心电信号数据分成训练集、验证集和测试集；S3：使用训练集训练深度卷积网络，使用验证集评估选择模型参数，使用测试集测试模型性能；S4：利用最终的模型对呼吸暂停进行检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 黄淮学院 基于卷积神经网络的睡眠呼吸暂停自动检测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD