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本发明公开了基于睡眠数据对睡眠呼吸紊乱事件进行分类的方法,涉及睡眠数据分析技术领域,通过对Physionet提供的UCDDB数据探索,通过小波降噪的方式对数据进行预处理,并且通过小波8层阈值分解心电数据获得低中高频数据,为特征提取打下基础,并对数据进行可视化通过模极大值法提取心电数据的R波峰值,借由此得到RR间期,通过分析RR间期与心率变异性之间的关系,采用CNN卷积神经网络模型,整体分类效果较好,寻找到一个性能较好并且训练速度较快的模型,最终得到一个能够为医院做OSA诊断的初筛理想模型。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113397556 A
(43)申请公布日 2021.09.17
(21)申请号 202110828099.4 A61B 5/363 (2021.01)
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