【摘 要】
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为实现睡眠分期,为穿戴式生理参数监测技术在慢病监测领域的应用提供技术支撑,发展基于心率变异性和支持向量机模型的睡眠分期算法。从心率时间间期序列中提取时域、频域和非
【机 构】
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北京海思瑞格科技有限公司,空军特色医学中心,北京航空航天大学生物与医学工程学院,解放军总医院医学工程保障中心
【基金项目】
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中国博士后科学基金(2017M613418),国家自然科学基金(61471398),首长保健专项(16BJZ23)
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为实现睡眠分期,为穿戴式生理参数监测技术在慢病监测领域的应用提供技术支撑,发展基于心率变异性和支持向量机模型的睡眠分期算法。从心率时间间期序列中提取时域、频域和非线性等86个特征,将多导睡眠图仪的三分类结果(醒、快速眼动期、非快速眼动期)作为"金标准",采用支持向量机作为多分类器模型;为保证训练集数据质量,使用开放睡眠数据库SHHS中由专家确认挑选的67例PSG样本作为训练集,实现特征筛选和模型参数训练。为验证模型的泛化性能,从SHHS数据库中进一步随机提取939例PSG样本,对模型性
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