【技术实现步骤摘要】
一种用于判断睡眠呼吸暂停的信号检测方法及系统
本专利技术涉及睡眠呼吸信号研究领域，特别是涉及一种用于判断睡眠呼吸暂停的信号检测方法及系统。
技术介绍
睡眠是一种重要的生理活动，对于人体的物理和精神方面的自我恢复具有非常关键的作用。近年来，随着人们生活节奏的加快和工作压力的增加，人们对于自身的健康意识日益增强，各种便携式的医疗检测设备在家庭生活应用中得到了普及。而一般的便携式检测设备对获取的生命体征信号的处理方式较为简单，其分类方法以及特征工程检测方法多局限于单一维度的经验统计，未结合多维特征来对信号检测模型进行有效训练，因此，可能存在分类精准度不高，导致睡眠呼吸暂停事件判断不够准确的问题。
技术实现思路
为克服相关技术中存在的问题，本专利技术实施例提供了一种用于判断睡眠呼吸暂停的信号检测方法及系统。根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种用于判断睡眠呼吸暂停的信号检测方法，包括如下步骤：获取用户睡眠时的生命体征信号；将用户睡眠时的生命体征信号进行结构化处理去除无效信号获得有效体征信...
【技术保护点】
1.一种用于判断睡眠呼吸暂停的信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取用户睡眠时的生命体征信号；/n将用户睡眠时的生命体征信号进行结构化处理去除无效信号获得有效体征信号集合；/n提取并通过睡眠呼吸样本信号的多维形态特征对分类器初始模型进行特征训练获得睡眠呼吸检测模型；/n将有效体征信号集合输入到睡眠呼吸检测模型中进行信号处理获得用户睡眠时发生呼吸暂停的概率数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于判断睡眠呼吸暂停的信号检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取用户睡眠时的生命体征信号；
将用户睡眠时的生命体征信号进行结构化处理去除无效信号获得有效体征信号集合；
提取并通过睡眠呼吸样本信号的多维形态特征对分类器初始模型进行特征训练获得睡眠呼吸检测模型；
将有效体征信号集合输入到睡眠呼吸检测模型中进行信号处理获得用户睡眠时发生呼吸暂停的概率数据。
2.根据权利要求1所述用于判断睡眠呼吸暂停的信号检测方法，其特征在于，
将用户睡眠时的生命体征信号进行结构化处理去除无效信号，获得有效体征信号集合的方法包括如下步骤：
通过离床判决方法去除离床信号；
通过体动判决方法去除体动信号；
通过信号有效性判决去除无效信号区间；
将去除无效信号区间后的生命体征信号进行合理拼接，获得去除干扰后的有效体征信号集合。
3.根据权利要求1所述用于判断睡眠呼吸暂停的信号检测方法，其特征在于，
提取并通过睡眠呼吸样本信号的多维形态特征对分类器初始模型进行特征训练获得睡眠呼吸检测模型的方法，包括如下步骤：
对睡眠呼吸样本信号进行结构化处理去除无效信号，获取有效睡眠呼吸样本信号集合；
提取有效睡眠呼吸样本信号中的BCG样本信号；
提取固定时间尺度内的BCG样本信号的多维形态特征集合，所述多维形态特征包括：低频特征、峰值特征、面积特征、功率谱特征和非线性特征；
将提取的BCG样本信号的多维形态特征集合输入到集成学习模型中进行特征优化，获得稳态特征集合；
将稳态特征集合输入到多个分类器初始模型中进行特征分类训练获得睡眠呼吸检测模型。
4.根据权利要求3所述用于判断睡眠呼吸暂停的信号检测方法，其特征在于，
提取有效睡眠呼吸样本信号中的BCG样本信号的方法为：
识别BCG样本信号的J峰和K谷，定位固定时间尺度内的每个BCG样本信号的J峰位置和K谷位置；
将J峰向左遍历第一时间尺度，K峰向右遍历第二时间尺度，以...
【专利技术属性】
技术研发人员：张涵，李思桦，梁敬贤，朱玮玮，叶颂斌，余宝贤，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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