申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2021-01-26

公开（公告）日：2021-04-20

公开（公告）号：CN112686213A

主分类号：G06K9/00(20060101)

分类号：G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.05.07#实质审查的生效;2021.04.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络及毫米波的OSAHS诊断系统，利用毫米波模块采集被测患者整晚胸腔运动信号，并通过滤波算法进行背景杂波滤除处理，还原呼吸信号利用特征提取模块对时域信号进行处理，通过基于GRU神经网络的胸腔信号分类模型，实现对正常状态、阻塞暂停状态、中枢暂停状态、混合暂停状态的四分类；根据对各类胸腔运动状态的统计，结合AHI指数识别患者的呼吸暂停综合征情况。

主权项：1.一种基于循环神经网络及毫米波的OSAHS诊断系统，包括依次连接的雷达接收前端模块、背景杂波滤除模块、胸腔运动特征提取模块和分类模块，其特征在于：所述雷达接收前端模块，通过毫米波雷达采集回波信号；所述背景杂波滤除模块，对背景杂波进行滤除；所述胸腔运动特征提取模块，对胸腔运动波形进行特征提取；所述分类模型，采用GRU神经网络，对提取的胸腔运动波形特征进行分类训练，并通过并通过训练好的分类模型进行呼吸波形的自动识别与检测，GRU是标准循环神经网络的改进版，使用了更新门与重置门，这两个门控向量决定了哪些信息最终能作为门控循环单元的输出，它们能够保存长期序列中的信息，且不会随时间而清除或因为与预测不相关而移除。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于循环神经网络及毫米波的OSAHS诊断系统

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