公开(公告)号：CN112633167B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202011536430.7

申请日：2020-12-23

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 郭凡 ,  应娜 ,  孙文胜 ,  叶学义 ,  方昕 ,  殷家政 ,  穆晨

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/2431 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开一种基于SaO2信号多种基线特征的自动识别SAHS方法，包括步骤：S1、采集SHHS数据库中的SaO2信号，并对SaO2信号进行预处理；S2、提取多种基本数据特征，并筛选出最优特征；S3、提取多种自定义基线相关特征并与最优特征合并成特征数据集；S4、依据SHHS数据库中提取数据对应的注释文件，计算AHI值，根据AHI值对特征数据集进行分类，选取随机平衡数据法对不平衡数据集进行处理，得到平衡数据集；S5、将平衡数据集作为随机森林分类器的输入，对数据集进行训练和测试，得到最终分类结果。本发明更好地体现SaO2信号变化情况，受试者患病严重程度通过基线相关特征有更好体现；通过随机平衡数据法合并成完整平衡数据集，保证数据随机性，使最终分类结果更准确。

公开(公告)号：CN112633167A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202011536430.7

申请日：2020-12-23

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 郭凡 ,  应娜 ,  孙文胜 ,  叶学义 ,  方昕 ,  殷家政 ,  穆晨

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开一种基于SaO2信号多种基线特征的自动识别SAHS方法，包括步骤：S1、采集SHHS数据库中的SaO2信号，并对SaO2信号进行预处理；S2、提取多种基本数据特征，并筛选出最优特征；S3、提取多种自定义基线相关特征并与最优特征合并成特征数据集；S4、依据SHHS数据库中提取数据对应的注释文件，计算AHI值，根据AHI值对特征数据集进行分类，选取随机平衡数据法对不平衡数据集进行处理，得到平衡数据集；S5、将平衡数据集作为随机森林分类器的输入，对数据集进行训练和测试，得到最终分类结果。本发明更好地体现SaO2信号变化情况，受试者患病严重程度通过基线相关特征有更好体现；通过随机平衡数据法合并成完整平衡数据集，保证数据随机性，使最终分类结果更准确。