[发明专利]一种基于脉搏波数据的睡眠呼吸状态自动判别方法及系统有效
| 申请号： | 201810391524.6 | 申请日： | 2018-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN108847279B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 吴疆;李肃义;叶壮 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;A61B5/02;A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 王戈 |
| 地址： | 130000 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于脉搏波数据的睡眠呼吸状态自动判别方法及系统。所述判别方法包括：获取人体的脉搏波信号，将所述脉搏波信号归一化处理，获得归一化脉搏波信号；将所述归一化脉搏波信号及对应的睡眠呼吸状态打包及分批，获得网络训练数据集和测试数据集；根据所述网络训练数据集和所述测试数据集建立基于深度置信网络的睡眠呼吸状态的自动判别模型；选取所述测试数据集对构建的基于所述脉搏波信号的睡眠呼吸状态的自动判别模型进行测试，并对网络性能和预测精度进行评估。通过建立模型的方法有效地完成了睡眠呼吸状态的自动判别，提高了自动判别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 脉搏 数据 睡眠 呼吸 状态 自动 判别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于脉搏波数据的睡眠呼吸状态自动判别方法，其特征在于，所述判别方法包括：获取人体的脉搏波信号，将所述脉搏波信号归一化处理，获得归一化脉搏波信号；将所述归一化脉搏波信号及对应的睡眠呼吸状态打包及分批，获得网络训练数据集和测试数据集；根据所述网络训练数据集和所述测试数据集建立基于深度置信网络的睡眠呼吸状态的自动判别模型；选取所述测试数据集对构建的基于所述脉搏波信号的睡眠呼吸状态的自动判别模型进行测试，并对网络性能和预测精度进行评估。
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