一种基于注意力机制和领域泛化的呼吸事件识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于注意力机制和领域泛化的呼吸事件识别方法，包括以下步骤：使用一种便携的信号采集设备对睡眠过程中的喉部振动信号进行采集；对采集信号数据进行分割，构建数据集；搭建呼吸事件识别模型，模型包括特征提取模块、注意力模块和领域泛化模块；对模型进行训练并保存和将测试数据输入训练好的模型，得到呼吸事件识别结果；本发明专利技术利用注意力机制对特征中的时序关系进行处理，并基于领域泛化的思想，通过呼吸事件识别器和领域鉴别器对抗的方式得到呼吸事件的域不变特征，在呼吸事件识别任务上达到了较高的精度并提高了模型在不同来源数据集上识别效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物医学信号处理领域，尤其涉及一种基于注意力机制和领域泛化的呼吸事件识别方法。

技术介绍

1、阻塞性睡眠呼吸暂停(osa)是一种较为常见的疾病，主要表现为睡眠期间呼吸气流减小或呼吸停止。严重的睡眠呼吸暂停会使病人处于缺氧状态，从而导致许多心脑血管疾病的产生。对于阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的监测，多导睡眠图仍是目前广受认可的“金标准”。但由于需要在专门的医院或诊所进行测试，且费用高昂，多导睡眠图并没有在人群中普及，且其导联较多，对睡眠环境要求较高的患者受其影响较大，不易进入深度睡眠。

2、近年来，以灵活、舒适和低成本为特点的便携式睡眠监测设备及相应的自动诊断算法己成为家用监护和临床睡眠研究的热点。

3、便携式睡眠监测设备只有一或两个通道，测量睡眠过程中的血氧饱和度、心电图、脑电、呼吸和鼾声等信号。这些便携式的睡眠监测系统采用新的功能材料和新的传感器结构，使测量系统尺寸小型化，并具有较小的侵入性。使用这些可穿戴设备可以克服多导睡眠图的限制并在家庭环境下进行睡眠监测。

4、基于这些便携式睡眠监测设备采集的信号，已经本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于注意力机制和领域泛化的呼吸事件识别方法，使用一种便携的信号采集设备对睡眠过程中的喉部振动信号进行采集，喉部振动信号中包含打鼾产生的振动信号和呼吸时气流通过气管产生的振动信号，打鼾产生的振动信号和呼吸时气流通过气管产生的振动均被视为呼吸事件，为反映睡眠状况对喉部振动信号中包含的呼吸事件进行识别，其特征在于，包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于注意力机制和领域泛化的呼吸事件识别方法，使用一种便携的信号采集设备对睡眠过程中的喉部振动信号进行采集，喉部振动信号中包含打鼾产生的振动信号和呼吸时气流通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：辛毅，宋雪丰，刘宏岩，侯天远，王宇航，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：