【摘 要】
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通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法。通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%～21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%～16%)条件下光电容积脉
【基金项目】
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国家“十三五”重点科技支撑资助项目(2016YFC080176)
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通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法。通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%～21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%～16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography,PPG)信号,获得人体生理状态的模式识别网络。经测试该网络的识别正确率可达92.8%。利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析,混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%,AUC(area under curve)值接近1,认为该网络分类性能优良,并且可在4 s内完成整个识别过程。
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