公开(公告)号：CN116763253A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310590923.6

申请日：2023-05-23

申请人： 华南师范大学 ,  中山大学附属第一医院 ,  深圳技术大学

发明人： 马文俊 ,  邹瑞峰 ,  樊小毛 ,  乐慧君 ,  雷文斌

IPC分类号： A61B5/00

摘要： 本发明公开了一种基于双尺度卷积神经网络的睡眠呼吸暂停检测方法，方法具体包括：获取原始睡眠呼吸的数据集；对所述数据集进行预处理后得到目标片段；通过双尺度卷积神经网络对所述目标片段进行特征提取后得到目标特征图；将所述目标特征图接入全连接分类器中进行分类得到睡眠呼吸暂停检测结果。本发明采集SpO2数据进行检测，操作简单，方便携带，便于普及；通过双尺度卷积神经网络，不仅解决了SpO2延迟的问题，还提高了检测性能，可广泛应用于生理信息检测技术领域。

公开(公告)号：CN116350178A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310149628.7

申请日：2023-02-21

申请人： 中山大学附属第一医院 ,  华南师范大学 ,  深圳技术大学

发明人： 雷文斌 ,  乐慧君 ,  邹瑞峰 ,  马文俊 ,  樊小毛

IPC分类号： A61B5/00 ,  A61B5/145 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明公开了一种OSAHS检测方法、系统、装置及介质，方法包括：获取原始血氧信号数据，对原始血氧信号数据进行数据预处理，得到血氧信号切片数据；利用一维神经网络分类器，对血氧信号切片数据进行分析，获得一阶段分类结果；利用基于规则匹配的分类器，对目标片段的血氧信号切片数据进行分析，获得二阶段分类结果；本发明仅依据血氧信号，能够实现信号采集的简便性进而有效降低检测成本；同时，通过基于学习的神经网络实现一阶段分类，保证分类结果的通泛化，进而结合血氧信号统计指标的分数实现二阶段分类，实现分类细化与偏差纠正，得到精确的分类结果。本发明能够实现精确且低成本的OSAHS检测，可广泛应用于数据检测技术领域。