申请/专利权人：中山大学附属第一医院;华南师范大学;深圳技术大学

申请日：2023-02-21

公开（公告）日：2023-06-30

公开（公告）号：CN116350178A

主分类号：A61B5/00

分类号：A61B5/00;A61B5/145;G06F18/241;G06F18/214;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.07.18#实质审查的生效;2023.06.30#公开

摘要：本发明公开了一种OSAHS检测方法、系统、装置及介质，方法包括：获取原始血氧信号数据，对原始血氧信号数据进行数据预处理，得到血氧信号切片数据；利用一维神经网络分类器，对血氧信号切片数据进行分析，获得一阶段分类结果；利用基于规则匹配的分类器，对目标片段的血氧信号切片数据进行分析，获得二阶段分类结果；本发明仅依据血氧信号，能够实现信号采集的简便性进而有效降低检测成本；同时，通过基于学习的神经网络实现一阶段分类，保证分类结果的通泛化，进而结合血氧信号统计指标的分数实现二阶段分类，实现分类细化与偏差纠正，得到精确的分类结果。本发明能够实现精确且低成本的OSAHS检测，可广泛应用于数据检测技术领域。

主权项：1.一种OSAHS检测方法，其特征在于，包括：获取原始血氧信号数据，对所述原始血氧信号数据进行数据预处理，得到血氧信号切片数据；利用一维神经网络分类器，对所述血氧信号切片数据进行分析，获得一阶段分类结果；其中，所述一维神经网络分类器通过已标注睡眠呼吸事件的血氧信号数据训练生成的；所述一阶段分类结果包括正常呼吸、疑似低通气和呼吸暂停；利用基于规则匹配的分类器，对目标片段的血氧信号切片数据进行分析，获得二阶段分类结果；其中，所述基于规则匹配的分类器通过使用血氧信号统计指标的分数作为判别标准生成的；所述目标片段包括所述一阶段分类结果为正常呼吸和疑似低通气的血氧信号切片数据对应的片段；所述二阶段分类结果包括正常呼吸、低通气和呼吸暂停。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学附属第一医院;华南师范大学;深圳技术大学 一种OSAHS检测方法、系统、装置及介质

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