基于多通道的睡眠呼吸暂停检测

熊馨; 张亚茹; 吴迪; 冯建楠; 易三莉; 王春武; 刘瑞湘; 贺建峰

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基于多通道的睡眠呼吸暂停检测

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目的为了提高检测性能和验证不同生理信号对睡眠呼吸暂停的检测结果,本文提出一种信号叠加和通道相加检测睡眠呼吸暂停的方法。方法首先对100例睡眠呼吸障碍患者的心电(electrocardiogram,ECG)和脑电(electroencephalogram,EEG)信号通过小波阈值方法进行预处理,其次进行通道相加和信号叠加,然后通过Relief特征选择算法对30个特征进行分析,最后采用支持向量机(support vector machine,SVM)构建睡眠呼吸暂停分类模型,并验证该模型的准确性。结果实验结果表明,通道相加和信号叠加时睡眠呼吸暂停检测的最高准确率分别为96.24%和96.18%。结论ECG和EEG两种信号叠加和通道相加的方法均可提高睡眠呼吸暂停检测结果,且X2(ECG)和C3-A2(EEG)通道相加检测结果最好。

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来源
《北京生物医学工程》 |2023年第2期|152-157|共7页
作者
熊馨; 张亚茹; 吴迪; 冯建楠; 易三莉; 王春武; 刘瑞湘; 贺建峰;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

韩山师范学院物理与电子工程学院;

云南省第二人民医院临床心理科;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物信息、生物控制;
关键词
睡眠呼吸暂停; 心电信号; 小波阈值; RELIEF算法; 支持向量机;

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