[发明专利]睡眠呼吸暂停检测方法、装置、设备以及存储介质

权利要求书

1.一种睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建第一深度分类模型以及第二深度分类模型，其中，所述第一深度分类模型为基于单通道血氧饱和度信号的深度分类模型，所述第二深度分类模型为基于单通道呼吸努力信号的深度分类模型；

获取待测用户在预设的时间段内的血氧饱和度信号以及呼吸努力信号，根据预设的采样周期，将所述血氧饱和度信号划分为若干个血氧饱和度信号段，以及将所述呼吸努力信号划分为若干个呼吸努力信号段；

将所述若干个血氧饱和度信号段输入至所述第一深度分类模型，获得各个血氧饱和度信号段对应的第一检测序列，将所述若干个呼吸努力信号段输入至所述第二深度分类模型，获得各个呼吸努力信号段对应的第二检测序列；

将同一采样周期对应的所述第一检测序列以及第二检测序列进行融合处理，获取融合处理后各个采样周期对应的第三检测序列，其中，所述第三检测序列包括若干个检测向量，所述检测向量包括呼吸暂停向量以及呼吸正常向量；

根据所述第三检测序列中呼吸暂停向量以及呼吸正常向量，获取所述各个采样周期对应的第三检测序列的睡眠呼吸暂停检测信息，进行组合，作为所述待测用户在所述时间段内的睡眠呼吸暂停检测信息。

2.根据权利要求1所述的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，所述构建基于单通道血氧饱和度信号的深度分类模型以及基于单通道呼吸努力信号的深度分类模型，包括步骤：

获取若干个样本用户对应的若干个样本血氧饱和度信号以及若干个样本呼吸努力信号；

按照预设的采样周期，对所述若干个样本用户对应的若干个样本血氧饱和度信号进行划分，获取若干个样本血氧饱和度信号对应的若干个样本血氧饱和度信号段，其中，所述样本血氧饱和度信号段包括若干个样本血氧饱和度信号点；

分别对若干个样本血氧饱和度信号段的样本血氧饱和度信号点进行标签标注，获取若干个样本血氧饱和度信号段对应的第一标签序列，将所述若干个样本血氧饱和度信号段以及对应的第一标签序列输入至预设的第一神经网络模型中进行训练，获取训练好的第一神经网络模型，作为所述第一深度分类模型；

对所述若干个样本呼吸努力信号进行结构化预处理，获取若干个样本呼吸努力信号对应的若干个第二标签序列，并将所述若干个样本呼吸努力信号段以及对应的第二标签序列输入至预设的第二神经网络模型中进行训练，获取训练好的第二神经网络模型，作为所述第二深度分类模型，其中，所述结构化预处理包括降采样、滑窗分割、标签标注以及标准化处理。

3.根据权利要求2所述的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于：所述第一神经网络模型包括轻度神经网络模型、中度神经网络模型以及重度神经网络模型，所述第一深度分类模型包括轻度深度分类模型、中度深度分类模型以及重度深度分类模型。

4.根据权利要求3所述的睡眠呼吸暂停检测方法，其特征在于，所述将所述各个样本血氧饱和度信号段以及对应的第一标签序列输入至预设的第一神经网络模型中进行训练，获取训练好的第一神经网络模型，作为所述第一深度分类模型，包括步骤：

获取所述若干个样本用户对应的若干个样本血氧饱和度信号的氧减饱和度指数，根据所述氧减饱和度指数以及预设的氧减饱和度阈值区间，获取若干个样本用户对应的睡眠呼吸暂停严重程度标签；

根据所述若干个样本用户对应的睡眠呼吸暂停严重程度标签，分别将所述若干个样本用户对应的样本血氧饱和度信号段以及对应的第一标签序列输入至相应的第一深度分类模型中进行训练，获取所述轻度深度分类模型、中度深度分类模型以及重度深度分类模型。