公开(公告)号：CN119279497A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411167544.7

申请日：2024-08-23

Applicant: 河南工业大学

Inventor： 牛群峰 ,  桂冉冉 ,  王莉 ,  张元 ,  李鹏

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  A61B5/389 ,  A61B5/398 ,  A61B5/145 ,  A61B5/318 ,  A61B5/08 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09

Abstract: 一种基于S变换和MDSNet的自动睡眠呼吸暂停检测方法，包括以下步骤：S1，采集待检测患者的多种生理信号，并采用有监督主成分分析进行降维，得到三种主要成分；S2，基于S变换分别对三种主要成分进行处理得到三个S‑动态谐谱矩阵，三个S‑动态谐谱矩阵与三种主要成分一一对应；S3，对S‑动态谐谱矩阵进行单通道映射得到单通道S‑动态谐谱图，基于三个单通道S‑动态谐谱图构建混合RGB图；S4，利用训练好的改进MDRNet网络模型识别混合RGB图，输出识别结果，本发明，提高了睡眠呼吸暂停检测结果的准确性，同时，能够区分不同类型的睡眠呼吸暂停，即适用范围广。

公开(公告)号：CN118697274A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410631678.3

申请日：2024-05-21

Applicant: 河南工业大学

Inventor： 牛群峰 ,  桂冉冉 ,  王莉 ,  石磊 ,  贾昆明

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/398 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  G06F123/02

Abstract: 一种基于三维时频特征融合图的老年人自动睡眠分期方法，包括以下步骤：S1，采集老年人睡眠过程中的生理信号，生理信号包括Fpz‑Cz EEG信号、Pz‑Oz EEG信号和水平EOG信号，并进行时频域特征提取，得到三个时频域特征矩阵；S2，根据生理信号的时域特征和频域特征对分期结果的贡献度得到每个时频域特征矩阵的权重，对每个时频域特征矩阵进行加权处理，得到加权矩阵；S3，加权矩阵线性映射得到相应的单通道时频融合特征图，将三个单通道时频融合特征图分别作为RGB的一个通道，得到三维时频特征融合图；S4，利用训练好的改进睡眠分期网络模型识别三维时频特征融合图，输出分期结果，本发明，提高了老年人睡眠分期结果的准确性，即实现对老年人睡眠阶段的精确识别。