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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络及毫米波的OSAHS诊断系统，利用毫米波模块采集被测患者整晚胸腔运动信号，并通过滤波算法进行背景杂波滤除处理，还原呼吸信号利用特征提取模块对时域信号进行处理，通过基于GRU神经网络的胸腔信号分类模型，实现对正常状态、阻塞暂停状态、中枢暂停状态、混合暂停状态的四分类；根据对各类胸腔运动状态的统计，结合AHI指数识别患者的呼吸暂停综合征情况。

主权项：1.一种基于循环神经网络及毫米波的OSAHS诊断系统，包括依次连接的雷达接收前端模块、背景杂波滤除模块、胸腔运动特征提取模块和分类模块，其特征在于：所述雷达接收前端模块，通过毫米波雷达采集回波信号；所述背景杂波滤除模块，对背景杂波进行滤除；选取回波功率谱的前后参考窗中均值较小者，作为背景功率的估计值Z＝minX,Y，X、Y分别是前后参考窗口的均值，将虚警概率与背景功率的估计值相乘，得到检测门限，所述虚警概率为： 其中n＝N2表示半参考窗长度，α是门限因子，在雷达检测过程中很可能会因为杂波或者干扰的影响无法发现目标，造成漏警，因此需要有门限，另外也可能会发生将杂波或干扰判断为有目标的情况，即产生虚警；设定波束单元有N个，杂波图距离单元有P个，则位于p,k的杂波图单元的估计值为1≤p≤P，1≤k≤K，lp为杂波图单元距离发射天线的距离，为发射天线的转动角度，提取频率-幅度谱，读取位于p,k的图观测值作为得到的SO-CFAR门限因子，结合SO-CFAR判决法判定当前检测的杂波图单元中是否存在目标，如果有目标则其位置为继续检测下一个波束宽度，若没有目标，则进行遗忘因子的更新，所述遗忘因子是误差测函数中的加权因子，引入它的目的是为了赋予原来数据与新数据以不同的权值，使该算法具有对输入过程特性变化的快速反应能力，最终实现对回波信号的滤波处理，去除背景噪声；所述胸腔运动特征提取模块，对胸腔运动波形进行特征提取；所述分类模块，采用GRU神经网络，对提取的胸腔运动波形特征进行分类训练，并通过训练好的分类模型进行呼吸波形的自动识别与检测，GRU是标准循环神经网络的改进版，使用了更新门与重置门，这两个门控向量决定了哪些信息最终能作为门控循环单元的输出，它们能够保存长期序列中的信息，且不会随时间而清除或因为与预测不相关而移除。

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