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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本发明申请涉及睡眠监测技术领域，本发明申请公开了一种基于心率变异性的端到端睡眠分期监测方法，其通过BCG信号的无束缚采集提取HRV,并同步采集多导睡眠监测信号PSG，使用端到端的深度学习网络进行五分期的训练，通过对比不同网络的性能选出最适合的网络模型，利用选取的网络模型实现低成本的家用睡眠监测。本发明能够将睡眠监测的准确率提高到80.89％，Kappa值为0.7213，性能最优，相比于其他基于BCG信号进行五分期的研究准确率更高，采集方式更便携，能够更好的满足日常家庭检测需要。
主权项：1.一种基于心率变异性的端到端睡眠分期监测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一，以BCG信号作为原始信号，创建BCG信号与PSG信号同步采集的数据集；步骤二，提取BCG中的HRV和PSG中睡眠专家评分的标签作为输入，构建三种端到端的自动睡眠分期模型；步骤三，根据数据集特征选取对应的端到端的自动睡眠分期模型，并依据该有效端到端的自动睡眠分期模型获取HRV中的特征，实现睡眠阶段的可靠解码并完成睡眠监测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 一种基于心率变异性的端到端睡眠分期监测方法
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