申请/专利权人：西安理工大学

申请日：2020-05-28

公开（公告）日：2023-08-25

公开（公告）号：CN111685774B

主分类号：A61B5/145

分类号：A61B5/145;A61B5/08;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.08.25#授权;2020.10.20#实质审查的生效;2020.09.22#公开

摘要：本发明公开了一种基于概率集成回归模型的OSAHS诊断方法，通过采集血氧饱和度并进行预处理，根据血氧饱和度下降段对应的时间找到鼾声信号；利用梅尔倒谱系数进行特征提取，将特征输入到卷积神经网络中结合逻辑回归模型将下降段音频信号分类为鼾声、呼吸和噪声，并对处理后的鼾声与血氧饱和度进行特征提取；最后利用概率集成回归模型自动预测预测患者的睡眠呼吸暂停低通气指数诊断OSAHS，使患者在家就可以对睡眠状态进行初步的检测，解决OSAHS患者在医院排队进行PSG监测，同时减缓医生的压力。

主权项：1.基于概率集成回归模型的OSAHS诊断方法，其特征在于，首先对血氧饱和度进行了预处理，将采集到的血氧饱和度信号预处理，首先读取血氧饱和度信号，对血氧饱和度进行去零，去除因设备脱落等原因造成的血氧饱和度为零的情况；然后利用窗口为150ms的中值滤波，对血氧饱和度数据进行平滑处理，去除由于设备或外界导致的血氧饱和度出现突变的数据；接着通过对血氧饱和度数据求导，自动发现其下降和上升的阶跃变化，得到血氧饱和度信号下降和上升的起点和终点；其次根据血氧饱和度下降段对应的时间找到鼾声信号，利用梅尔倒谱系数进行特征提取，将特征输入到卷积神经网络中结合逻辑回归模型将下降段音频信号分类为鼾声、呼吸和噪声，并对处理后的鼾声与血氧饱和度进行特征提取；最后提出基于概率集成回归模型的呼吸暂停低通气指数预测，通过概率集成回归模型的卷积层，池化层以及全局池化层的计算，利用概率集成回归模型训练出呼吸暂停低通气每小时发生的概率，最终预测出呼吸暂停低通气指数；具体操作如下：步骤1：读取血氧饱和度信号：从多导睡眠监测设备读取与鼾声音频信号同步的血氧饱和度信号；步骤2：去零，将因设备或外界原因未采集到的血氧饱和度信号为零的值去除；步骤3：去噪，运用中值滤波对血氧饱和度进行去噪，将血氧饱和度信号中突升突降的值用该时刻相邻域的中值代替，使该值与周围的值接近，从而消除孤立的噪声点；步骤4：求导，血氧饱和度信号特点呈现为离散状态，对离散数据求导其实就是求差分，例如第k秒的导数为：Δfxk＝fxk-fxk-1其中，fxk表示第k秒血氧饱和度的值，fxk-1表示第k-1秒的血氧饱和度的值，求导后自动发现其下降和上升的阶跃变化，当血氧饱和度下降＝2％时确定为血氧饱和度的一个下降段；步骤5：血氧饱和度特征提取：从步骤4得到的血氧饱和度下降段中提取两个特征：一个是下降段下降量，即血氧饱和度从开始下降到下降到最低点下降的多少；另一个是血氧饱和度下降幅值，即血氧饱和度下降到最低点的值；步骤6：由于血氧饱和度信号与鼾声同时开始采集，因此可根据血氧饱和度下降段的时间找到相应时间段的鼾声信号；步骤7：对步骤6得到的每个鼾声段利用梅尔倒谱系数进行特征提取，将特征输入卷积神经网络并结合逻辑回归模型将鼾声信号分为鼾声、呼吸和噪声；步骤8：鼾声信号特征提取：针对鼾声信号特征提取包括下降段鼾声能量以及鼾声在该下降段的占比；步骤9：将步骤8的鼾声信号特征与步骤5的血氧饱和度特征以及标准AHI输入到概率集成回归模型中进行卷积运算，卷积运算后特征经过Sigmoid函数运算，将特征分布在0-1范围内；所述AHI是每小时睡眠内呼吸暂停加上低通气的次数；步骤9所述卷积运算的计算公式如下： 其中n为输入特征矩阵的个数，Xk代表第k个输入矩阵；Wk表示卷积核的第k个子卷积核矩阵；Si,j即卷积核W对应的输出矩阵的对应位置元素的值；步骤10：对步骤9处理后的特征进行最大池化操作，求出患者每小时发生呼吸暂停低通气的概率；步骤11：将步骤10得到的发生呼吸暂停低通气的概率通过全局池化运算，得到患者整夜睡眠发生呼吸暂停事件的总概率；最后将总概率与整晚睡眠时间相乘得到预测AHI；步骤11所述全局池化运算在窗口上计算的函数为：其中X表示所有特征，x表示某个特征值，p＝1；步骤12：运用均方误差计算预测AHI与标准AHI的损失函数，在训练数据上反复进行训练，当训练损失函数最小时，在测试数据上进行验证得到最终的预测AHI值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安理工大学 基于概率集成回归模型的OSAHS诊断方法

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