【技术实现步骤摘要】
睡眠障碍自动分析方法及装置、处理设备及存储介质
本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种睡眠障碍自动分析方法及装置、处理设备及存储介质。
技术介绍
检测与睡眠相关的第一生理信号，然后对这些第一生理信号进行分析获得睡眠障碍。一方面，相关技术中分析第一生理信号的方法，一般是基于判决门限时间的。但是这种基于判决门限的方式，被检测对象因为自身状况和外界环境的变化，导致正常第一生理信号或异常第一生理信号与判决门限对应不上的问题，从而出现精确度差的问题。另一方面，基于判定规则的方式，有很多判定是无法有判决门限来表示的，如此，由于存在判定遗漏，会导致不精确。或者，有一些判定需要非常复杂的算法才能表示，拟合出算法的难度高且实际应用过程中计算量大、计算复杂；且难以保证计算的准确率。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例期望提供一种睡眠障碍自动分析方法及装置、处理设备及存储介质。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种睡眠障碍自动分析方法，包括：获取监测对象在睡眠期间内能够表征睡眠障...
【技术保护点】
1.一种睡眠障碍自动分析方法，其特征在于，包括：/n获取监测对象在睡眠期间内能够表征睡眠障碍的第一生理信号；/n利用第一深度学习模型对所述第一生理信号进行处理，获取疑似包含睡眠障碍特征波的子图；/n利用第二深度学习模型对所述子图进行处理，获取睡眠障碍的第一分析结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种睡眠障碍自动分析方法，其特征在于，包括：
获取监测对象在睡眠期间内能够表征睡眠障碍的第一生理信号；
利用第一深度学习模型对所述第一生理信号进行处理，获取疑似包含睡眠障碍特征波的子图；
利用第二深度学习模型对所述子图进行处理，获取睡眠障碍的第一分析结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
利用判读规则对所述第一分析结果进行校正，获得校正后的第二分析结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述利用判读规则对所述第一分析结果进行校正，获得校正后的第二分析结果，包括：
利用所述判读规则中判读门限剔除所述第一分析结果中的异常结果，获得异常结果剔除后的所述第二分析结果。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述利用判读规则对所述第一分析结果进行校正，获得校正后的第二分析结果，还包括：
基于能够表征睡眠障碍的第二生理信号结合所述第一分析结果，细化所述第一分析结果获得所述第二分析结果。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
所述第一生理信号包括以下至少之一：
鼻气流信号；
鼻压力信号；
和/或，
所述第二生理信号包括以下至少之一：
血氧饱和度信号；
胸腹呼吸努力程度信号。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述第一生理信号分割成预定时长的数据帧；
基于连续的N个数据帧生成所述第一深度学习模型的波形图；其中，N为不小于2的整数；
所述利用第一深度学习模型对所述第一生理信号进行处理，获取疑似包含睡眠障碍特征波的子图，包括：
利用所述第一深度学习模型对所述波形图进行分析，获取疑似包含睡眠障碍特征波的子图。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
所述利用所述第一深度学习模型对所述波形图进行分析，获得包含特征波的子图，包括以下至少之一：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：王珊，吴娜，
申请(专利权)人：中国移动通信有限公司研究院，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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