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基于模糊支持向量机的睡眠呼吸暂停综合征的分类

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采用去趋势波动分析法(DFA)和自回归模型谱分析法研究心率变异性与睡眠时相的相关性，计算了38 名健康者和28 名不同程度睡眠呼吸暂停综合征(SAS)在各个睡眠阶段的标度指数及心率变异的频域特征；并比较了健康与SAS的各参数间的差异性，提出新的SAS 初筛的特征参数。应用模糊支持向量机(FSVM)将正常数据与异常数据分类，实现对SAS的自动初步筛选。通过实验测试，其分类正确率达到93.94%。因此可协助人工诊断实现社区大规模的SAS初步筛选，减少医务工作者的工作量，提高诊断效率。

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来源
《中国生物医学工程学会成立30周年纪念大会暨2010中国生物医学工程学会学术大会》|2010年|22-27|共6页
会议地点北京
作者
刘素娟; 江丽仪; 吴效明;
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作者单位

中国生物医学工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 R563.804;
关键词
模糊支持向量机; 睡眠呼吸暂停综合征; 分类规则; 心率变异; 自回归模型谱; 去趋势波动分析法;

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