一种利用随机森林方法检测睡眠呼吸暂停的研究

吕兴凤¹, 李金宝²

1. 黑龙江大学 计算机科学技术学院, 哈尔滨 150080;
2. 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省人工智能研究院, 济南 250353

收稿日期:2019-12-12发布日期:2021-03-11
通讯作者:李金宝(1969-),男,教授,博士生导师,E-mail:lijinb@sdas.org.E-mail:lijinb@sdas.org
作者简介:吕兴凤(1980-),女,副教授.
基金资助:国家自然科学基金项目（61370222）；黑龙江省自然科学基金重点项目（ZD2019F003）；黑龙江省属高等学校基本科研业务费基础研究项目（KJCX201815，KJCX201917）

A Method of Detecting Sleep Apnea Using Random Forest

Lü Xing-feng¹, LI Jin-bao²

1. School of Computer Science and Technology, Heilongjiang University, Harbin 150080, China;
2. Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences), Shandong Artificial Intelligence Institute, Jinan 250353, China

Received:2019-12-12Published:2021-03-11

摘要/Abstract

摘要： 多导睡眠仪中的多种呼吸信号使睡眠呼吸暂停检测过程变得复杂，影响患者睡眠，对此，提出一种利用随机森林方法进行自动睡眠呼吸暂停检测的方法.腹部呼吸信号经过希尔伯特-黄变换后，呼吸暂停与正常睡眠时的能量和边际谱分布显著不同，通过提取相关频域特征，结合时域特征，利用机器学习中的随机森林方法进行呼吸暂停的检测，有效地降低了检测复杂性，提高了检测准确性.实验结果表明，此方法在检测的便捷性和准确性上优于已有方法，更适用于家庭环境，具有广泛的应用前景.
中图分类号:
TP391

引用本文

吕兴凤, 李金宝. 一种利用随机森林方法检测睡眠呼吸暂停的研究[J]. 北京邮电大学学报, 2020, 43(5): 64-70.
Lü Xing-feng, LI Jin-bao. A Method of Detecting Sleep Apnea Using Random Forest[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2020, 43(5): 64-70.





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