1(齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省人工智能研究院 济南 250014);2(黑龙江大学计算机科学技术学院 哈尔滨 150080);3(黑龙江大学软件学院 哈尔滨 150080) (zzklove3344@hotmail.com)
出版日期: 2020-12-01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)Multi-Feature Information Fusion LSTM-RNN Detection for OSA
Zhu Zhaokun1,2,3, Li Jinbao11(Shandong Artificial Intelligence Institute, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Science), Jinan 250014);2(School of Computer Science and Tecnology, Heilongjiang University, Harbin 150080);3(Software Technology Institute, Heilongjiang University, Harbin 150080)
Online: 2020-12-01Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61370222) and the Key Program of the Natural Science Foundation of Heilongjiang Province of China (ZD2019F003).摘要/Abstract
摘要： 阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructive sleep apnea, OSA)是最常见的睡眠呼吸疾病，它对人体的很多生理系统尤其对心血管系统是一个潜在的威胁.现有使用心电信号(electrocardiograph, ECG)提取浅层特征检测OSA的方法在长片段、高噪声的ECG信号和大数据集上表现较差.针对上述问题，提出一种多特征心电信号融合的长短期记忆循环神经网络，融合从ECG信号中提取的多种浅层特征信号，通过在融合信号上学习深层特征来检测OSA，提升模型在长片段ECG上的检测准确率和大数据集上的泛化能力.同时还针对浅层特征信号提出一种有效的数据预处理方法，用以突出OSA的时序变化，提高神经网络训练的收敛性，并降低由异常值噪声带来的影响，进一步提升模型在高噪声ECG片段上的检测准确率.实验证明：提出的方法在片段OSA检测准确率上优于已有的方法.
参考文献
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