【摘 要】
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睡眠呼吸暂停是一种常见的睡眠障碍,与多种疾病发生有关。文中提出了使用深度学习方法来实现睡眠呼吸暂停事件检测。心电信号两个阶段的预处理分别作为CNN和LSTM模型的输入:C
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573246)~~
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睡眠呼吸暂停是一种常见的睡眠障碍,与多种疾病发生有关。文中提出了使用深度学习方法来实现睡眠呼吸暂停事件检测。心电信号两个阶段的预处理分别作为CNN和LSTM模型的输入:CNN模型以原始ECG信号作为输入,通过卷积自动提取特征来识别睡眠呼吸暂停;LSTM模型使用心电的间接信号作为输入,从RR间期和呼吸信号中自动提取特征。实验表明,LSTM模型准确度较高为87.4%,与传统方法性能接近。文中所提方法结合了人工特征提取和深度学习优点,比传统分类方法更具适用性。
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