【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及睡眠检测领域，尤其涉及一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法。
技术介绍
1、睡眠对麻醉手术后的患者康复至关重要。在手术过程中，患者接受麻醉药物和手术刺激，身体经历了一定的应激反应。好的睡眠质量是恢复和修复身体的重要保障，它可以促进伤口愈合、细胞再生和免疫功能的增强。良好的睡眠能够减轻术后疼痛和不适感，并降低术后并发症的风险。因此，为麻醉手术后的患者提供充足和高质量的睡眠，对于恢复和康复具有重要意义。
2、目前对麻醉手术后患者的睡眠状态的检测主要依靠传统的方案如多导睡眠监测仪睡眠状态进行检测，这是一种通过电极在头皮上记录脑电图(eeg)、眼动图(eog)、肌电图(emg)等信号，对这些信号进行分析和解读得到全面而准确的睡眠信息，包括睡眠阶段、呼吸规律等。但是该方案通常需要进行复杂的数据分析和解读，需要专业人员进行处理，增加了操作的难度和成本，其次，该设备复杂且昂贵，需要在医院或实验室进行监测，限制了患者在睡眠过程中的自然状态。
3、随着技术的进步，出现了一些新兴的技术和方法可以弥补这些缺点。...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法，其特征在于，所述将所述加速度数据输入机器学习模型中之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法，其特征在于，所述构建训练样本集，包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法，其特征在于，所述利用所述训练样本集对所述机器学习模型进行训练之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习模型的患...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法，其特征在于，所述将所述加速度数据输入机器学习模型中之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法，其特征在于，所述构建训练样本集，包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法，其特征在于，所述利用所述训练样本集对所述机器学习模型进行训练之前，还包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法，其特征在于，所述获取患者身体部位的加速度数据，包括：
6.根据权利要求2所述的一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法，其特征在于，所述构建训练样本集之后，还包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：穆东亮，李建武，陈娜萍，李怀瑾，倪之晓，
申请(专利权)人：北京大学第一医院，
类型：发明
国别省市：
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